人員招募和人工智慧的三個預測

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根據招聘軟體提供商Bullhorn公司的2018年英國招聘趨勢報告，近一半(48%)的英國招聘機構希望在未來一年提高其技術投資水平，以期提高客戶和候選人的參與度，並改善運營效率。而採用人工智慧，在理論上可以幫助他們在未來幾十年實現這些目標。

人員招聘有著悠久的歷史。事實上，招聘行業通常是客戶關係管理(CRM)系統等提升生產力技術的早期採用者，例如LinkedIn等社交媒體平台。

根據招聘軟體提供商Bullhorn公司的2018年英國招聘趨勢報告，近一半(48%)的英國招聘機構希望在未來一年提高其技術投資水平，以期提高客戶和候選人的參與度，並改善運營效率。

而採用人工智慧，在理論上可以幫助他們在未來幾十年實現這些目標。當然，理論往往與實踐有所不同，因此招聘人員如何採用這項技術值得研究。

自動化將變得比以往更普遍

當人們談論自動化的興起時，往往遇到兩個問題：第一個問題是人們把自動化混淆為人工智慧，這是一個相關但卻截然不同的現象。第二種是他們用將來時態來談論它。

事實是自動化已經非常普及了。許多任務(尤其是那些最常規和最耗時的任務)已經很容易實現自動化：挑選候選人、回復應聘者、組織會議，以及大多數形式的數據錄入都是由機器而不是員工來處理。

至於不久的將來，自動化與人工智慧之間的界限可能會模糊不清。自動化功能將越來越多地模仿人際交互，減輕員工的工作負擔和業務的運營負擔。

例如，招聘流程外包商Cielo公司每月成功安排50,000個候選電話，只需允許候選人自行安排其網路面試即可。

機器學習將創造更好的實時洞察力

機器學習目前正用於優化多個渠道的客戶和候選人互動。通過處理海量數據並不斷改進他們的知識，機器學習工具可以提供複雜的實時洞察行為和偏好。

機器學習從簡單的任務開始，例如確定一天中與候選人聯繫的最佳時間，再升級到更複雜的應用程序，例如基於歷史交互分析「安置概率」，機器學習具有改變招聘環境的潛力。鑒於英國脫歐後可能出現的人員技能短缺的情況，採用這種技術可能尤為重要。

很快，招聘人員將使用機器學習，並根據大量人員的預定角色標準自動提取最合適的候選人名單。

他們還將能夠創建基於自然語言處理(NLP)技術的前端會話體驗。如果自然語言處理(NLP)支持的聊天機器人能夠在不久的將來與候選人進行溝通，那麼人們不必為此感到驚訝。

人工智慧表現出色，但不會取代招聘人員

真正的人工智慧還有一段路要走。對於大多數行業來說，採用人工智慧仍然出於好奇心，而不是考慮其更好的前景。招聘行業也不例外。人工智慧還不能獨立而主動地模仿人類的智能，並且在招聘員工的情況下換位思考也很重要，而目前的人工智慧還做不到這點。

人工智慧在招聘工作中的作用是為招聘人員提供幫助，而不是取代招聘人員。工作人員花在管理上的時間可以重新定向到客戶和候選人的參與度，從而使招聘人員能夠培養更好、更深層次的關係。

當人工智慧的應用取代一些工作職位時，也可能將在其他領域創造機會：如果卡車司機和財務管理人員的職位被取代，那麼可能將在技術和商業服務方面創造新的就業機會。

通過使用分析工具，招聘人員可以把握與候選人和客戶相關的宏觀層面趨勢，並在個人層面上了解他們的歷史行為、當前的偏好以及如何進行未來的互動。

未來一年將是招聘行業的關鍵一年。而如何應對自動化、機器學習和人工智慧的興起將決定其當前和未來的發展前景。如今還有很多的機會改善系統、流程和關係，招聘人員需要把握這些機會。

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(來源：企業網D1Net)

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