徐海彬│招聘经理│海尔集团
王酉│招聘经理│海尔集团
Why- 为什么应用AI 技术？
企业挑战
海尔在全球化的业务版图下，已由为大家所熟知的家电领域扩展到更多元的生态领域中，涉及大健康、智慧社区、智慧物流、工业互联网、投创等模块。随着业务快速发展，海尔生态品牌战略对于战略人才的需求极大。越来越全球化的人才吸引趋势，不断涌现出来多重业务场景，业务对人才的需求越来越多、越来越复杂，无论是满足业务人力需求还是承接公司战略，招聘HR 都面临很大的挑战。
在业务跨领域成长模式下，HR 也处于向物联网行业的转型，在传统领域转型的过程中，HR 面对的问题是不了解新兴行业的人才需求是什么？传统领域的HR 对人才画像识别是否能够应用在新兴行业领域?
跨领域的人才吸引，招聘人员难以确定人才画像；
越来越大的招聘工作量，企业寻找新技术的应用下更高效的工作方式。
应用的AI 技术是什么？能解决什么问题？
结构化的人才画像如何在岗位信息中精准体现：首先是AI 通过行业内的大数据分析帮助招聘人员建立结构化JD/ 人才画像。例如， 针对某一个岗位的人才类型分析、能力项，在HR 发布岗位时，自动生成的简易版的人才画像。帮助招聘人员首先定位人才吸引的范围和精准度。需要注意的是，这个过程是循序渐进的，有效率也是在不断校准和训练中得以提升。
AI 帮助大量重复性的简历筛查任务：在多元化、跨领域的人才招聘中，首当其冲的问题就是人才招聘效率的问题。简历筛选就是整个招聘流程中最需要提升效率的环节。海尔应用的AI 技术帮助提前筛查掉无效和不合格的简历，从数量上减轻HR 二次筛选的任务压力。
What-AI 简历解析的实际运用过程
人才吸引团队HR 同业务沟通招聘需求，在理解岗位能力需求的和职位发布的环节，已经加入AI 的技术应用。当HR 收到软件开发工程师的岗位后，再外部招聘网站发布职位时，能够通过AI 的关键词检索功能，关联到此岗位针对性的能力需求维度和权重，从而采集初步的人才能力结构信息。
进一步，AI 机器可以根据对关联到的结构性信息进行智能语义分析，有选择性的添加和调整内容，建立初步的结构化JD。
当AI 辅助HR 发布岗位JD 后，顺利进入“人岗匹配”应用场景。AI 根据已发布的JD 信息，在海尔整个人才库中分析和寻找符合人才画像的简历。
实质上，AI 技术在这个环节所代替的是“人工简历搜索”的部分， 不再需要人为等待和搜索简历。
AI 简历解析模型更迭
AI 项目是在实际更迭中才更加完善的，海尔的AI 简历解析和人岗匹配都是有阶段、有计划的进行更迭和优化，使得无论是数据量还是精准度上有较大的提升。例如，一期的AI 应用倾向于JD 信息和简历信息的显性化，全文的文本分析和简历匹配。二期，当下的AI 应用侧重是行业人才数据采集和AI 算法模型的训练。
行业大数据收集
采集更多的行业大数据信息，根据区域、技术方向等维度进行更为精准和详细的归类和分流。
海尔主动将行业内的人才数据采集、归总和归纳。例如软件开发工程师岗位，在青岛地区内的数量、技术方向等，从宏观到微观的指标数据都投入到AI 简历解析的模型中，以帮助HR 在获取候选人简历的时候，将这些具备增值信息作为简历筛选的参考之一。
模型和算法训练
一期的技术模型是比较简单的，只涉及关键词检索和语义解析的技术，然后把相应的文本中的关键词，这些关键词可能有行业的观点可能有职能的关键词，然后有地区的关键词，甚至这个是他候选人所在公司，或者说他的工作经验和这种关键词联系方式等等一系列这样关键词提取出来之后，然后接结合这些数据和进行一些相关的匹配的工作和计算，但是这种方式其实它并不是实际意义上的真正的人工智能匹配。所以一期的技术还是停留在类AI 的阶段。
在技术投入应用且不断更迭的过程中，海尔招聘团队会评估AI 推荐的简历的有效性程度，收集反馈，进一步调整模型。实际上，AI 模型算法的优化过程中，就是让机器学习人类的思维和行为的判断模式。例如不断对比和比较人工筛选和机器筛选结果，帮助机器自己学习对简历的识别和判断原则，提高机器模拟人类行为精准程度。
How- 实际效果
优质的简历仍然是需要HR 进行评判，AI 只能替代前期的筛选阶段。就现阶段而言，AI 简历解析和人岗匹配还无法做到完全取代人力去进行人才分析和整体评估，更多的是帮助HR 筛选掉90% 的无效简历，首先解决劣汰的问题。这是AI 当前能够实现的程度，但也切合实际的能够为海尔的人才招聘减轻工作量，提高工作效率，解决当下的招聘痛点。
结构化JD 和人岗匹配只是AI 技术应用的前奏，海尔未来希望能够拥有完整的AI 人才分析的解决方案，不仅仅是从效率上提高简历劣汰的数量，更能够从质量上为人才筛选把关，提供可靠有效的评估方案。
因此，未来的AI 应用场景一定是在面试环节。
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