“金九銀十”招聘季將至，2023年的1158萬畢業生剛涌入職場，2024年畢業生已經在趕來的路上。

求職者廣撒網投簡歷，HR們則被淹沒在簡歷的海洋。“今年的招聘，1:500很正常，一個崗位發出去，至少會收到五百份簡歷。”一家五百強企業的HR Mary說，以往校招時，她在一個學校收到的簡歷數約二三十份，今年至少能收到五十份，以往她在各個招聘平臺收到的簡歷數，每天30-50份不等，現在每天六七十份，最多時有近百份。

(相關資料圖)

為了提高效率，AI開始在招聘領域發揮作用：畢業生用AI寫簡歷，AI模擬面試，AI推薦崗位；HR們也通過AI發JD，AI篩選，AI面試，雙方都試圖在茫茫人海中找到對的人。

當人的經驗特質被AI量化及判斷時，哪些問題得到了解決？哪些隱憂或將出現？

“你我本無緣，AI一線牽”

拉勾招聘日前調研了874位企業HR，發現每天查看100份以上簡歷的HR占半數以上。

數據來源：拉鉤招聘

盡管簡歷數量在增加，招聘難度卻不降反升。Mary發現，“今年我們的招人要求越來越高，預算卻越來越緊。” 她不得不借助AI工具來篩選簡歷，過去自己初篩、業務復篩，然后再邀請面試的流程，也被縮減為AI篩選、AI排序、AI邀請面試，爭取一步到位。

Mary使用的工具是Yeebot，一個主打智能人才發現的大模型工具，簡歷收進來后，Yeebot會對簡歷做匹配度打分并智能排序，“誰的匹配度最高，從高往低排序，排名最靠前的幾個人，基本不需要業務部門復篩，可以直接約面試。”

此外，初篩、筆試甚至是首輪面試，Yeebot幾乎都可以代勞。“它有一套算法可以算出來，亮點和潛在風險都附在排序下面，還會說明哪些緯度會影響這個人的未來績效，這個對我們很有幫助。”Mary介紹。

另一個HR李林則在這半年接到不少緊急的用人需求。李林所在的集團企業員工數達2萬，擁有7個事業部，2023年已經經歷了兩輪部門調整，第三輪調整正在進行中。公司要成立新能源事業部，需要招募大批相關人才。

一些崗位需求聽得李林一頭霧水，“算法工程師也就罷了，前驅體研發工程師、逆變器研發工程師、感知融合專家……這都是干什么的？”

李林需要業務部門提供崗位能力要求，等了一天沒有回復。聽說業務內部已經忙得腳不沾地，李林只好通過AI寫JD的方式先草擬崗位需求，給到業務部門確認，然后分發至各個招聘渠道。“算是解了燃眉之急。”

用友網絡副總裁、用友大易創始合伙人石磊注意到，近兩年的市場變化讓HR的工作內容也隨之改變：

第一，不少企業業務變化大，新部門新崗位快速涌現，企業需要快速招人，HR也要響應這種短期招聘需求。

第二，大部分企業處在業務轉型期，希望引入高質量人才，招人要求越來越高，但是預算越來越收緊。

第三，在招聘入口上，傳統招聘渠道效果減弱，招聘入口分散，招聘質量有待提升。

企業要想更準、更快、更低成本地獲取人才，AI能力不可或缺。《風向標》調研顯示，七成左右HR關注AI在人才智能測評分析、智能簡歷篩查領域的應用，有51%的企業關心智能員工服務，另有43%的企業關注AI面試。越是流程型和重復性的工作，越需要AI來解決。

數據來源：36氪企服點評《風向標》調研N=107

“你我本無緣，AI一線牽。”Mary開玩笑，一份簡歷能夠走到HR面前，已經經歷了招聘平臺、企業內部的兩輪AI篩選，“或許在更早階段，這份簡歷在撰寫時，也是AI幫忙生成的。”

AI招聘官：會看簡歷會面試

目前市面上的AI招聘產品，主要側重于JD發布、智能篩選、面試題庫推薦、AI面試等環節。

圖片來源：《風向標》調研

AI 面試在近兩年應用廣泛。海納AI創始人梁公軍認為，AI面試目前成熟度最好、應用最廣泛的基礎崗位招聘，主要集中于校招和工程師、藍領的招聘。

AI面試包括兩種模型：

挑優模型：從10萬人挑出30%比較優秀的進入下一個環節。

汰劣模型：把10萬人中的5%淘汰，剩下的人應招全招。

校招主要使用AI面試的挑優模型——在第一輪面試中，通過AI挑出符合公司要求的優秀候選人進入下一個環節，在二、三輪真人面試的時候對綜合素質進行考察。

在過往面試中，AI只是輔助判斷面試者的性格特征，現在可以完全由AI來提問，因為海納AI已經搭建了50多個通用崗位的AI面試模型，包括快遞員、服務員、銷售代表和客戶經理等 ，可以在零成本、零樣本量訓練的情況下直接調用 AI 模型能力，完成AI面試。

圖片來源：海納AI官網

而接入了大模型的AI得賢招聘官，推出升級版的得賢L5級別AIGC面試官，已經可以通過多模態算法分析候選人的言語、面部表情和聲音等多個維度的信息，以便更好地精確評估候選人的能力和潛力，跟候選人進行問題的提問、追問、多輪對話等。

圖片來源：AI得賢招聘官官網

除了AI面試，智能生成JD也被普遍重視。

拉勾招聘其近期上線大模型產品HRMind，主打一鍵生成崗位需求。HR在企業端后臺，點擊“發布新職位”，會自動接入與HRMind的對話框。HRMind底層是智譜AI的預訓練大模型，基于拉勾平臺數十萬HR的招聘經驗訓練，未來還將幫助HR分析求職者簡歷，實現模擬面試。目前拉勾平臺超過一半HR已經試用該產品。

圖片來源：拉勾招聘

能夠統一管理全渠道候選人的Yeebot，Yeebot是用友企服務大模型YonGPT在智能招聘場景的一個AI機器人，可以將AI能力貫穿面試前、中、后全流程，進行崗位要求+人才畫像的智能篩選，發現合適人選后一鍵發起面試安排，因崗設問，AI面試。

圖片來源：用友大易

目前用友公司已全部使用Yeebot完成招聘任務，同時和多家五百強企業客戶進行招聘模型的共創。據悉，一個月左右時間，就可以共創出一個可供客戶使用的招聘模型。預計本輪共創后，智能招聘大模型就可以進行大規模商業化。

在提高人崗匹配效率方面做探索的還有Boss直聘。針對求職者搜索崗位的需求，Boss直聘試圖通過大模型進行生成式崗位推薦系統，在過去推薦系統的基礎上，為求職者提供更加高效的崗位匹配效率。該系統目前還處于研發階段，有多項成果被收錄在KDD 2023及推薦系統頂級學術會議RecSys 2023上。

但AI并不是萬能的，在招聘領域，大模型遇到了人性難題。

“招聘行業的核心是找對人，越高效越好。但這個行業的很多卡點，不是卡在技術問題，而是卡在一些其他因素上。”拉勾招聘CMO鮑春華指出，“B端的真實需求是什么？C端的真實需求是什么，怎么把它們碰到一起。這個行業一直在干這件事兒，但始終沒有干得很好，為什么，因為我們這個行業有個詞叫Hiding Information，就是隱藏信息。”

招聘方和應聘者都有各自的隱藏信息。“我的親身經歷，人家問我你家有小孩嗎？你小孩幾歲了？咱也不知道他是希望孩子大，還是希望孩子小。”拉勾招聘CTO蔚志剛回憶，“就這些東西，你說起來跟笑話一樣，但是確實在你求職成功的過程中，可能權重還挺重。”

Mary遇到過類似問題，“花了大力氣找了一個人，老板一面試，屬相不合，pass掉。”

類似情況并不少見：招聘助理，要看屬相是否沖突；招個組員，要看星座是否相合；有人認為，某個地區的人適合做銷售，還有人認為某個血型的人不適合做銷售。

求職者與某個機會失之交臂，往往會覺得自己是回答不好、經驗不足或學歷不夠。可HR們知道，經驗、學歷、性別、年齡，都是可能性的一部分，還有些埋藏更深的看不見的信息，也在發揮作用。

與之相對，在激烈的求職市場，應聘者也學會將自己武裝到牙齒，“當一個人打扮得漂漂亮亮去面試，簡歷倍兒好看，你通過什么技術手段把TA看明白？除非馬斯克的腦機接口接上去，直接和大腦說話。”Mary開玩笑。

鮑春華見多識廣，“應聘者中，有的人非常有水平，但是簡歷表達不出來。有的人則非常善于美化自己，簡歷和真人有差距。此外，應聘者拒絕Offer的理由五花八門，有的想要安穩，不想996，但在簡歷和面試中又不可能直接表達，有的僅僅不喜歡領導的風格，就拒絕了offer。這里面有很多隱藏信息，不是AI能夠解決的。”

石磊也認為AI解決不了面試雙方隱藏信息的問題。“現在國外有一些微表情技術，判斷你有沒有說謊，但這在國內是犯法的，不可以采集用戶的微表情。我們能做的就是在業務問題上多做追問，多問細節。”

“目前行業還在不停尋找落地場景。大語言模型一定能幫助招聘，只不過幫多少，推動到什么程度，確實比較難講。可以有一個模型更好地去收集雙方的信息，但是短時間來說，人跟系統沒有辦法完全交底，這種行業固有的隱藏信息確實還是比較難攻破的。”蔚志剛認為。

大模型時代，HR被取代了嗎？

不少HR設想，未來招聘很有可能就是一個對話框，招聘方直接輸入需求，比如招聘一名算法工程師，AI就會自動走完全流程，直到候選人入職。

只不過，AI讓不少HR也有了職業危機感。Mary已經開始擔憂，“Yeebot現在相當于一個至少有三年工齡的HR的能力，經過不斷訓練，可能有五年工齡的HR，然后呢？它會迭代得越來越快，它現在已經能代替我完成很多工作。”

《風向標》調研顯示，75%的受訪HR認為，自己的崗位會部分被人工智能取代；僅3%的受訪HR認為人工智能會完全取代自己的崗位。人機協同，與AI做同事，將成為HR部門未來的常態。

不少HR已經開始尋求轉型，從事務型HR向戰略型HR轉型——事務型HR負責選用預留的管理，戰略型HR要圍繞著企業的業務戰略，更好地賦能組織、激活人才、提升組織績效。“HR正在往整合資源、更懂業務、更能運用新技術的方向發展。”石磊指出。

Mary覺得，大模型在一些流程推進和基礎問答上已經駕輕就熟，比如安排面試、協調資源、基礎答疑。為了職業生涯考慮，自己也需要一些新技能，比如使用AI、訓練AI的能力，“目前我還得要告訴AI，這個人推薦得沒有那么精準，哪些地方識別得不太好，幫助AI繼續優化。”

梁公軍認為，AI面試相較于人工面試，更加公平可靠，具有有更大的確定性。人工面試官可能因為情緒變化、利益立場、個人標準，哪怕對同一個人，不同面試官的面試結果可能都各不一樣：而AI面試官的算法模型是統一的、恒定的，反而能做到“精準如一、穩定可靠”。

石磊則認為，AI招聘更重要的是和人類的價值觀對齊。機器雖然是中立，但假設訓練它的數據，都是35歲以下的人成功入職，那它在去評估簡歷時，會將35歲作為一個評估標準，這時就有價值觀的問題，“招聘市場不能有偏見，不管是地域偏見、年齡偏見、種族偏見。用AI消除偏見才是我們要做到的。”

石磊指出，未來HR的價值將體現在管理人性的部分，對候選人深度的洞察，跟員工的溝通，激發員工創造力，這些是機器取代不了的。

與AI共生，這已經不是一個選項，而是未來大多數職業的必由之路 。

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