2017年末，为了解目前HR对人工智能及大数据的使用情况，光辉国际对全球范围内的800位HR进行了一次调研。调研结果显示，64%的受访者认为大数据及人工智能改变了其所在组织的招聘方式，平均每10位受访者中就有一位认为其工作将被人工智能取代，78%的受访者表示他们将乐于与人工智能有更密切的合作，51%的人认为大数据和人工智能让他们的工作变得轻松……

（数据来源：《光辉国际2018年 HR 人工智能大数据使用调研报告》）

即使没有这些数字的佐证，我们也感受到了大数据和人工智能等技术已经轰轰烈烈地来到了并逐渐渗透入你我的生活和工作中。在招聘中大数据、新技术的应用，正在如何影响企业的招聘工作？而未来的招聘工作，人类会否真的被技术取代？

• 成功招聘的“新”定义

在当前中国的商业环境中，各行各业的企业都面临着变革和转型的需求，类似于O2O的品牌业务给传统的商业模式带来了巨大的冲击。

招聘本身是否成功，也不再单一地以传统的KPI（例如招聘周期、成本、成功率）来衡量，而更关注于候选人进入企业后是否能够生存，是否能够提供均值以上的价值，以及是否具备成长型的思维模式，与企业共同成长。

从上述角度来看，招聘过程中的人才评估是至关重要的，候选人的特质和内驱力（冰山下的部分）将决定其将来是否能够应对企业的发展需求，以及企业如何帮助其成长和发挥价值。光辉国际的KF4D模型可以考察候选人经历和领导力（冰山上的部分）的胜任度；同时，我们的评估工具更能针对冰山下的部分，帮助企业深度挖掘和评估候选人的内在。

• 新技术的应用

目前，市场上已有不少企业开始考虑在招聘过程中应用新技术，例如通过大数据探索招聘趋势、利用人工智能筛选合格的候选人。

新技术可以帮助我们自动生成招聘相关的数据，直接找到一定数量的潜在候选人，释放顾问搜索候选人的时间，并将这部分时间花费在与客户沟通和分析数据上，通过完整的数据链（例如人才市场的趋势、供需关系）信息总结规律、提出建议，帮助企业用最优的方式招到匹配度更高、驱动力更强的人才，成为客户的战略伙伴。

以光辉国际即将在中国上线的Recruiter Desktop系统为例，其在多个节点应用了新的技术。首先，该系统可以从各种渠道收集潜在候选人的数据信息，完成基础的搜索候选人的工作；其次，它具备机器学习的能力，可以在日常工作中学习招聘流程中的关键步骤，分析出与现有公司、部门、岗位匹配度更高的候选人，同时在分析的过程中，根据公司和职位的类似程度整合信息，了解某个岗位的市场潜在候选人的数量、质量和领导力的优劣势。在数据较为齐全的市场上，该系统还能获知竞争对手的招聘动作，帮助我们更好地与业务部门进行战略层面的沟通，也可以更好地应对市场上的供需关系。

技术如同一个助理，可以优化招聘过程中最为基础的搜索信息的环节，帮助团队缩减招聘周期，获得更高和更精准的产出，以北美市场为例，Recruiter Desktop系统可以将顾问用于搜索的时间从一周降低至一个工作日，并获得与岗位相匹配的候选人简历；技术也可以完整且自动地生成我们需要的数据。

• 机器学习需要过程

技术适用于招聘流程中的各个节点，但用好新技术的前提是：我们为其提供足够多的数据。因为数据量越多，机器就能学习得越快、产出越精准。机器学习是一个过程，新技术不可能在第一天就变得完美，我们还是要结合传统的模式确保覆盖到所有应该覆盖到的人。

人工智能可以在下述两种情况下发挥很好的作用：①职位梳理清晰，企业明确定义了成功者画像；②招聘职位面对的人才池较大，相同或类似的岗位较多。举例来说，如果我们利用新技术搜寻销售或研发工程师的人才，那么机器较易寻找并挖掘到与这些岗位相匹配的候选人，因为这类职位通常可以用精准的语言去定义胜任力；但如果我们想寻找的是高级投资总监或某个细分市场的岗位候选人，且要求较为模糊时，机器将会花费较长的时间去学习和取代传统模式。

然而，相较于传统模式单纯的搜寻，机器在学习寻找候选人的过程中会同时输出相关市场的人才信息，因此即便是较难、较新的前沿岗位，我们还是可以利用系统产出的报告数据了解市场情况，从而促成我们与用人部门更有质量和深度的对话。

• 信息安全

当今行业内，企业在招聘系统方面可以有多种选择：①买断一个系统；②企业自己研发一个系统；③依赖外部系统，分享自己的数据库。

不少企业或许是出于信息安全的顾虑，因而选择了前两种方案，但这两种方案的成本均可以想见，并非所有企业具备足够的资金力量去实现。况且，信息安全与新技术并没有直接的关联，即便没有新技术，信息安全问题也早已存在，新技术只是帮助我们将数据的走向、趋势和洞见变得更加可视化，甚至帮助企业更好地保护数据。

• 岗位的未来发展

光辉国际调研显示：50%的业务领导认为，未来2年内，他们的商业模式会因为技术而发生转变；44%的业务领导认为，现在的商业模式在5年后无法生存；超过5成的调研者表示，现有的体系和领导力不足以应对技术带来的革命。

技术革命的影响是显而易见的，且随着技术的发展，未来市场上的岗位会发生巨大的变化。今天我们认为招聘难度较低的基础岗位，未来可能直接会被人工智能所取代；而招聘难度较高的岗位，随着机器学习程度的深入，系统将输出更精准的人才匹配；但与此同时，市场上也会涌现出大量全新的岗位。这是伴随着技术发展的岗位迭代。

以招聘行业为例，做基础行政工作的员工或许会逐渐被新技术所淘汰，但顾问这种岗位将继续存在，因为他们需要掌握多种难以被技术轻易取代的软技能，如行业敏锐度、数据敏锐度和沟通技能。映射到广泛的各行各业，科技将颠覆现有的行业，将处于价值链低端的工作内容变成自动化，迫使大多数人向价值链更高端处移动，而那些工作并不能单纯地通过技术、AI或大数据去操作。

• 新技术的未来应用

新技术未来可以有两处应用方向：对外，我们可以利用新技术去分析市场，获取到更多的目标候选人的群体信息，包括他们的特征、激励因子和融入企业的因素；对内，我们可以借助新技术去更好地识别高潜，提供更具相关度的培训与发展，帮助他们更快速地晋升到下一职位。

新技术可以提供更多的数据点，让企业掌握的数据不在是一个点，而是一个完整的面，从不同的角度去评估候选人、员工、行业和市场，从而更好地知人、识人和用人。

*本文内容首发于2018年9月下半月号《HR VALUE》杂志