人力資源領(lǐng)域的“中國(guó)式問(wèn)題”

在歐美國(guó)家，人力的昂貴、人才流通的需求頻率相對(duì)較緩，加上監(jiān)管的嚴(yán)謹(jǐn)性，都讓人力資源事業(yè)處在相對(duì)較“穩(wěn)”的曲線(xiàn)中。而AI進(jìn)入人力資源領(lǐng)域，也更多是從智能獵頭、背景審核等輔助功能的AI化開(kāi)始。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)招聘的人才“虹吸效應(yīng)”，以及巨大的人力缺口，讓“快”成了中國(guó)HR的第一準(zhǔn)則。但僅僅快還不夠，HR同時(shí)還要準(zhǔn)，這讓很多HR同學(xué)常年在業(yè)務(wù)部門(mén)需求和大量雷同的簡(jiǎn)歷中無(wú)盡掙扎。

類(lèi)似的問(wèn)題在招聘實(shí)習(xí)生和應(yīng)屆生時(shí)更為凸顯。HR很可能會(huì)遇到這樣幾個(gè)尷尬：第一，簡(jiǎn)歷特別多，看完就已經(jīng)暈了;第二，由于投遞者都是在校或剛畢業(yè)的學(xué)生，職業(yè)意向大多不夠明確，簡(jiǎn)歷與職位需求經(jīng)常存在偏差;實(shí)習(xí)生簡(jiǎn)歷內(nèi)容通常較簡(jiǎn)單，HR難以判斷取舍。招人難，招合適的人更難成為人力招聘領(lǐng)域亟待解決的一大痛點(diǎn)。

百度AI+云腦：用AI為HR減負(fù)

隨著人工智能在各行各業(yè)的滲透，人力資源領(lǐng)域也開(kāi)始使用AI輔助工具來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)歷篩選。傳統(tǒng)的招聘過(guò)程要從數(shù)以百計(jì)的應(yīng)聘者中尋找最佳人選，手動(dòng)排列候選人簡(jiǎn)介可能需要數(shù)周時(shí)間才能完成，從萬(wàn)千簡(jiǎn)歷中篩選出面試的人又是一大難題。實(shí)際上，人工智能可以很好的輔助HR完成簡(jiǎn)歷篩選和排序的工作。

依托海量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行快速精準(zhǔn)匹配，AI顯然更具有高效性。此次，百度AI聯(lián)合云腦科技與“實(shí)習(xí)僧”進(jìn)行深度合作，云腦利用百度PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架優(yōu)化算法，幫助HR們從海量簡(jiǎn)歷中進(jìn)行初篩和精準(zhǔn)排序，大大提升HR挑選面試人選的效率和質(zhì)量。

為了讓AI更好地輔助HR，完成實(shí)習(xí)生簡(jiǎn)歷初篩問(wèn)題，云腦使用實(shí)習(xí)生招聘環(huán)節(jié)中的三個(gè)重要數(shù)據(jù)：HR發(fā)布的職位描述文本;HR瀏覽、標(biāo)記和發(fā)出面試邀約的簡(jiǎn)歷文本數(shù)據(jù);學(xué)生們的簡(jiǎn)歷文本、瀏覽記錄與選擇投遞的公司與職位描述。“實(shí)習(xí)僧”平臺(tái)沉積的幾十萬(wàn)職位描述和幾百萬(wàn)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)也為深度學(xué)習(xí)提供了優(yōu)厚的條件，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的分析，HR在平臺(tái)發(fā)布職位描述后，模型將自動(dòng)檢索匹配庫(kù)內(nèi)海量簡(jiǎn)歷，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)的匹配，并按照匹配度倒序推薦給HR。

云腦方面表示，根據(jù)他們的測(cè)試和實(shí)踐，TensorFlow等開(kāi)發(fā)框架雖然社區(qū)資源會(huì)更齊備，但這些框架不一定能滿(mǎn)足商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中對(duì)速度與效率的追求。與歐美框架相比，PaddlePaddle從一開(kāi)始就為了解決并行計(jì)算問(wèn)題，其利用GPU的并行度更強(qiáng)，在同等數(shù)據(jù)相同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的條件下，展現(xiàn)出了更快的速度與效率。

作為國(guó)內(nèi)唯一一款開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，PaddlePaddle在性能和技術(shù)特色上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，也被視為“最適合中國(guó)國(guó)情的深度學(xué)習(xí)框架”。比如PaddlePaddle會(huì)提供更多專(zhuān)項(xiàng)中文數(shù)據(jù)集，并且開(kāi)放了近20種工業(yè)級(jí)模型，比如語(yǔ)音識(shí)別、文本分類(lèi)、圖像分類(lèi)、機(jī)器翻譯、物體識(shí)別等，這些能力適合中國(guó)國(guó)情和中國(guó)企業(yè)融匯進(jìn)入AI世界。目前，百度已將PaddlePaddle從基礎(chǔ)訓(xùn)練到分布架構(gòu)徹底開(kāi)源，讓深度學(xué)習(xí)幫助更多企業(yè)和開(kāi)發(fā)者，進(jìn)而將深度學(xué)習(xí)的能力帶到了各行各業(yè)。

效果明顯：企業(yè)每招一人能省160塊

在PaddlePaddle和云腦算法模型的無(wú)間合作下，智能招聘實(shí)習(xí)生大幅減輕了HR的工作量。企業(yè)和應(yīng)聘者在使用精準(zhǔn)匹配的過(guò)程中，不僅能夠幫助HR找到最符合的應(yīng)聘者、幫助應(yīng)聘者找到最符合的HR，同時(shí)還能夠給予雙方一份詳細(xì)的建議理由。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI的應(yīng)用讓招聘速度提升、成本下降。據(jù)悉，對(duì)算法加入前后的邀約率分析，智能招聘算法上線(xiàn)之后，以往高時(shí)間成本的找簡(jiǎn)歷、看簡(jiǎn)歷和篩簡(jiǎn)歷過(guò)程，在優(yōu)化為HR根據(jù)AI推薦簡(jiǎn)歷后，企業(yè)面試邀約率實(shí)現(xiàn)了5倍提升，推薦的成功率比之前提高了50%。企業(yè)更快找到人才，招聘速率被提升后，企業(yè)每招到一個(gè)人的成本約可降低160塊人民幣。

在效率提高、成本下降之外，AI招聘還讓企業(yè)可以更好地招到原先容易錯(cuò)失的人才。比如教育機(jī)構(gòu)好未來(lái)在招聘機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)習(xí)生時(shí)，算法可根據(jù)其所在的行業(yè)、職業(yè)描述所在的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、借鑒其他企業(yè)的招聘案例等，自動(dòng)匹配到在垂直領(lǐng)域有相似科研經(jīng)驗(yàn)、項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和獲得類(lèi)似面試邀約的候選人，有效協(xié)助HR更好的在新興的技術(shù)領(lǐng)域搜尋人才。這對(duì)于企業(yè)發(fā)展的助力，或許是難以用量化金錢(qián)來(lái)衡量的。

可見(jiàn)，人工智能已經(jīng)開(kāi)始向職場(chǎng)滲透，對(duì)比人類(lèi)經(jīng)常容易主觀(guān)地看問(wèn)題，人工智能有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。如今，AI雖然只是輔助簡(jiǎn)歷篩查，相信不久的將來(lái)它還能做更多，甚至修改簡(jiǎn)歷、面試等等，提升傳統(tǒng)招聘方式，讓HR們更高效、精準(zhǔn)地找到最合適的人選，讓?xiě)?yīng)聘者更快、更好地找到心儀的企業(yè)。