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自动化技术如何帮助招聘人员大规模识别合格人才

来源:机房360 作者:Harris编译 更新时间:2022/6/9 6:38:26

摘要:基于人工智能的自动化工具可以收集和处理应聘者数据,以加快和简化应聘者的采购、筛选、多样性和其他人力资源职能。

基于人工智能的自动化工具可以收集和处理应聘者数据,以加快和简化应聘者的采购、筛选、多样性和其他人力资源职能。
  
  随着辞职潮并没有任何放松的迹象,招聘人员正在寻求他们可以获得的所有帮助,以用合格的人才补充他们的员工人数。人力资源管理市场(包括人才招聘软件和服务)目前价值近200亿美元。
  
  在招聘和人力资源运营的持续数字化和自动化的背景下,预计到2028年,其年增长率将超过12%。
  
  在世界各地,企业都在强调创造和留住最优秀、最聪明、最多样化的员工。可以预期,人工智能、机器学习和预测建模的进步,正在为企业以及中小型企业提供前所未有的机会来自动化招聘,即使他们正在应对行业的根本变化。涉及远程和混合工作的工作场所实践。
  
  事实上,在一项研究中接受调查的五分之四的招聘人员认为,如果能够将招聘应聘者的流程完全实现自动化,他们的工作效率将会提高。他们一致认为,拥有更多数据将有助于他们确定应聘者资格、评估应聘者人才库、改善外展范围和完善招聘工作流程。尽管如此,42%的招聘人员没有数据或时间来实施或深入分析,更不用说将数据转化为洞察力。
  
  什么是招聘自动化,它有什么帮助?
  
  作为一项职能的人力资源或人员管理始于招聘。每天,一个未完成的职位空缺都会使公司的利润和生产力付出代价。基于人工智能的智能工具可以收集应聘者的相关数据,提供给招聘人员,然后对其进行准确处理,以加快和简化多个子流程,包括应聘者采购、筛选、多元化和包容、面试和申请人跟踪。
  
  Joonko公司首席执行官IlitRaz指出,“对数百份简历进分类,并为每个董事会成员上发布职位描述的日子已经结束。”Joonko公司是一个人才馈送解决方案提供商,用于展示来自代表性不足背景的应聘者。他说,“如果没有某种形式的自动化或人力资源技术,总是会落后于竞争对手一步,尤其是在招聘方面。”
  
  招聘自动化是一种技术,可以作为软件即服务(SaaS)应用程序交付,并越来越多地由人工智能提供支持,企业可以使用它来管理其劳动力的各个方面。其核心目标包括:
  
  •自动化招聘任务和工作流程
  
  •降低每次招聘的成本。
  
  •提高人力资源人员和招聘人员的生产力。
  
  •加快填补空缺职位。
  
  •无偏见的招聘。
  
  •改善企业的整体人才状况。
  
  典型的基于人工智能的招聘自动化技术如何帮助招聘人员实现这些目标?以下是它可以发挥关键作用的不同功能:
  
  •招聘广告:招聘软件可以自动购买招聘平台和其他网站上的广告。它利用程序化广告和品牌内容在目标应聘者经常访问的行业特定网站上发布招聘信息。它还可以帮助招聘人员优化招聘广告预算,并降低招聘成本。
  
  •应用程序跟踪系统(ATS):ATS是一种软件,可以自动执行企业的完整招聘和招聘周期。它提供了一个集中位置来管理职位发布、对简历进行分类、过滤应用程序并确定最适合空缺职位的应聘者。这样,人力资源经理可以保持井井有条,并可以轻松访问应聘者在招聘过程中所处阶段的详细信息。
  
  •简历筛选:人工筛选简历是招聘中最耗时的部分之一。基于人工智能的软件根据列表“学习和理解”工作要求,并根据应聘者使用的关键字、术语和短语过滤简历。
  
  •资格预审应聘者:智能算法可以通过评估他们的技能、经验和其他特征与以前的招聘人员和公布的工作角色的能力、经验和其他特征来确定可能的应聘者。他们还可以在招聘过程中推动他们前进时对这些应聘者进行排名或评分。基于人工智能的聊天机器人可以通过发起与应聘者的对话来收集基本信息,并了解更多关于他们的信息。这些算法还可以扫描他们的LinkedIn、Twitter、Facebook和其他社交资料以及他们活跃的行业特定平台(例如开发人员的StackOverflow),以便更好地了解他们的个性、知识、能力和资质。
  
  招聘自动化何时会出错?
  
  尽管招聘自动化软件取得了进步,但它并不是解决招聘挑战的灵丹妙药。没有技术可以应对繁琐的招聘流程。数据过载是一个关键问题。如今,招聘人员拥有如此多的数据(关于应聘者和工作角色),以至于他们既没有时间也没有技能来分析这些数据并做出正确的决定。很多时候,访问和验证这些数据的成本和复杂性令人望而却步。
  
  另一个长期存在的问题是偏见。虽然招聘过程本身经常存在偏见(在很大程度上是由于企业倾向于依赖员工推荐),但在招聘中使用人工智能和自动化有时会使问题更加复杂。
  
  IEEE研究员、纽约大学坦顿工程学院院长JelenaKovačević说:“如果没有一个代表性的数据集来描述招聘人员所决定的任何数量的特征,那么当然无法正确地找到和评估应聘者。”
  
  在一个例子中,亚马逊公司开发了一种基于人工智能的招聘工具,该工具分析了十年来收到的简历中的模式,并最终导致对女性应聘者歧视。亚马逊公司最终放弃了这个工具。
  
  数据和人工智能面临的最大问题是如何保持多样性、公平和包容性(DEI)。自动化和机器学习加剧招聘中与多样性相关的一些错误是:
  
  •招聘信息中不敏感、精英主义或包容性较低的语言(迫使不同的应聘者放弃申请)。
  
  •有限的采购和有限的应聘者库(排除来自其他地区的应聘者或没有上过某些学校的应聘者)。
  
  •没有远程工作政策(将残疾和交通不便的应聘者拒之门外)
  
  •一种旨在满足最低监管或行业标准的有趣的DEI方法。
  
  •缺乏自动化。
  
  人工智能可能导致问题,而分析则是良药
  
  虽然人工智能肯定不是招聘的灵丹妙药,但自从亚马逊开发的招聘项目失败以来,它已经取得了很大进展。研究发现,数据驱动的招聘团队已经超越了同行。此外,84%的招聘人员对他们在日常工作流程中使用人工智能和机器学习的能力有很大信心。
  
  问题是:招聘自动化技术如何在招聘过程中使用人工智能算法而不增加(和放大)人类偏见?
  
  答案在于建立企业特定的绩效基准,确定客观衡量应聘者能力的关键指标,并使用人才分析来衡量招聘工作的成功和效率。
  
  实现其构建目的的算法经常这样做,因为它们可以使用最大和最广泛的数据集。企业有责任收集这些数据点,并将其输入企业的人才管道或招聘自动化软件。该过程在实施时是相反的,这在一小部分(但多样化的)应聘者中测试算法并人工审查其输出,然后再将其作为企业的实际招聘解决方案,这始终是一个好主意。
  
  编辑:Harris

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