不久前的一場人力資源產品溝通會,卻擠滿了AI業務負責人。這樣的罕見場面,發生在多面·AI面試的產品溝通會上。千人千面、因材施教等過去在企業人才評鑒和人才培養過程中難以觸及的愿景,如今卻被多面·AI面試演繹為現實,為整個人力資源行業提供了最佳范本。
“從我們產品發布到現在,客戶的反應非常熱烈,這對我們來說是超乎預期的。”近日,同道獵聘集團董事會主席兼首席執行官戴科彬在接受媒體專訪時說道。
2023年以來,大模型的爆發令戴科彬十分興奮,這使得獵聘旗下多面·AI面試產品的技術路徑從過去的基于知識圖譜和統計機器學習為主,轉變為充分借助大語言模型強大的語義理解、推理和生成能力,以支持自然語言人機交互模式,從而大幅提升了體驗和效能。
在企業競相探索大模型落地應用場景的當下,多面·AI面試率先在人力資源場景中迭代出了一條有效的路徑,成為一款集成先進AI技術驅動的HR數字助理產品。
AI大模型破解招聘難題,8個小時完成4000人面試
在解決招聘過程中的痛點問題上,AI產品展現出了巨大的潛力和應用價值。
今年3月份開始,各大銀行春招陸續啟動。公開數據顯示,工、農、中、建四家國有大行合計招聘人數超3萬人。
不久前某銀行的一場校招中,HR團隊通過多面·AI面試用八個小時完成近4000人的面試工作。難以想象的是,傳統的面試,需要18個HR,耗時5天輪面才能完成。
知名奢侈品牌COACH母公司Tapestry大中華區人才招聘與雇主品牌高級經理Daley Dai也介紹道,公司每年會開放約600個招聘崗位。“我們常規一個門店的銷售人員招聘差不多需要20天,但通過多面·AI面試,可以將這個時間縮短到12天。”
AI面試產品在降本增效上表現非常優異,戴科彬透露了一組驚人的數字:“和傳統招聘面試等成本相比,多面·AI面試可以為企業節約90%以上成本。”
多面·AI面試的優勢不止如此。以具體的面試場景為例,在屏幕的一側,候選人接受數字面試官的面試后,屏幕的另一側,候選人各維度測評數據已被精準量化。此外,系統基于候選人微表情、聲音變化等細節作出的技術分析也會以報告的形式直觀展現給企業用人部門。
AI是如何做到精準高效篩選人才的?據了解,多面·AI面試覆蓋了冰山模型七個層級的100多個評估維度,能夠對企業每一個崗位的勝任力模型進行解構,確定清晰的評測維度。同時,結合獵聘在人才招聘行業深耕十多年積累的行業know-how,多面·AI面試為每個評估維度設定了細致的行為評分標準,從而使AI能夠產生客觀的評價標準。
在戴科彬看來,大模型人人都可以用,但它能提供的解決方案是通用的,無法精準地適用在垂直細分領域。而多面·AI面試可以做好這件事情是因為獵聘旗下有一家專門做人才測評業務的咨詢公司,通過大量的業務數據,公司儲備了豐富的人才評價和組織診斷等Know-how數據。基于這些數據,公司對大模型進行了微調,并對評價標準進行了錨點對標比較,使其更適合人才評鑒,這也是多面·AI面試在人才甄選上較友商更出色的原因。
此外,基于多面·AI面試在業內首創的Evidence-Based技術,其能夠根據候選人的回答進行自動化深度追問,從而更全面地挖掘候選人職場能力。目前多面·AI面試可以做到與資深面試官評分的一致性大于90%。
多面·AI面試還具備諸多“隱藏”技能。比如,可以支持普通話、英語、粵語、上海話等多種語言進行面試。在HR難以偵查的作弊方面,多面·AI面試通過全方位智能防作弊系統,作弊檢測的準確率可以達到95%以上。
AI大模型在技術上突破后,相較于消費側的場景,企業級AI有著更廣泛的需求和潛力。人力資源領域是當前AI大模型最早成功落地應用的場景之一。而作為劃時代的革命性產品,多面·AI面試核心維度數據已全方位碾壓傳統人才評鑒方式。
AI重塑人力資源行業,“將HR從事務性工作中解放出來”
AI時代,人類的崗位和職業會發生什么變化?
近日,一款名為Every的辦公管理平臺在全球范圍內流行起來。其創始人Nathan談及開發Every原因時表示,他觀察到,一個新型的創業公司形態正在誕生,特點就是smaller、faster、cheaper、weirder。
不僅是組織規模在發生變化,戴科彬強調,AI浪潮下組織變革是深遠持久的,它將重塑組織關系、改變組織審美。“越快去擁抱AI工具的HR,越能更早地洞察到自己在AI時代的新角色和定位。”
在戴科彬的描述中,AI產品極致的發展下去,未來一部分工作可能不需要HR去做。“在企業內部初級和中級人才招聘中,很多時候HR只做了基礎的篩查工作,其余都是用人部門來面試、做決策。所以如果AI功能足夠強大,流程不需要冗長,效率也能大幅提高。”不過,戴科彬想強調的是,基礎性、機械性、重復性的工作,被AI取代是潮流的方向,HR在組織關系變化的過程,要看到其中的機會,通過AI工具的賦能,快速讓自己變得更專業。
雖然在面試領域表現出色,但多面·AI面試的數字人Doris的身份并不局限于“數字面試官”。它也是一名人才評鑒官,在企業人才盤點時,進行人才訪談;它還是一名組織判斷官,在晉升評審時對候選人進行考察。
“多面·AI面試讓HR更加專業,這是我們做這款產品的初心。”戴科彬表示,很多中小型公司沒有COE(注:HR Center of Expertise,人力資源專業知識中心)。“大部分的HR都是什么都自己干,導致組織設計、薪酬設計、激勵方式、培訓等等都力不從心,而多面·AI面試的出現,其實是一個工具賦能給HR,讓他們能夠有更多的時間精力去思考組織架構的設計、組織內部的協調溝通、機制的更新等等,讓中國的HR更專業,而不是讓HR 停留在事務性工作上。”
為什么是多面·AI面試,兩周一次掃市面產品對標性能
國內HR SaaS企業紛紛推出大模型解決方案,為何多面·AI面試能夠成為佼佼者?
關鍵原因在于,戴科彬出于商業嗅覺的敏銳性,早在2014年就設立大數據團隊,開始探索人工智能技術在人力資源領域的應用。2018年,戴科彬敏銳地捕捉到AI發展帶來成本下降的趨勢,開始內部立項,著手開發智能數字面試官。
不過,技術發展沒有捷徑。戴科彬透露,2018年之后,公司做了很多嘗試以及升級迭代,但效果并不是特別理想。直到2023年ChatGPT爆火之后。“我們之前造了一臺很漂亮的車,卻沒有找到很好的引擎。大模型出現后,這臺車的性能終于可以真正迸發出來。”
不過,大模型技術的橫空出世,只是“奇點”而非起點。“如果說人工智能大火,我們才開始做多面的話,我做不出來。”戴科彬稱。
大模型僅僅是技術底座。從更長遠的視角看,開源是大模型發展的主流趨勢,那么人人都可以用大模型的時代之下,多面·AI面試還能保持優勢嗎?
戴科彬表示,“大模型的關鍵三要素包括算法、算力、數據。未來,高質量數據與行業專識(Know-how)將成為AI產品最大的壁壘。而這恰恰是我們的優勢。”
“將大模型與行業專識結合是實現真正的AI應用場景落地的關鍵。在同行競爭中,最重要的是對于業務具體場景的理解,對業務底層理論基礎與邏輯的理解以及如何更好地應用大模型的理解。”戴科彬強調,多面·AI面試不懼怕“所有的友商拿出產品去對比”。“實際上,我們兩周一次掃市面上的產品去對比性能,以確保在核心維度上保持領先。”