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无处不在的人工智能,为招聘插上想象的翅膀
2018年01月刊 聚焦

AI(人工智能)在未来将改变几乎所有的职业,创造新的就业机会,也会让一些传统工作消失。但是更重要的是,未来任何职业都可以被AI赋能,利用技术提升工作效率。领英人工智能副总裁Deepak Agarwal(以下简称Deepak)在接受采访时说:“在人力资源管理领域,AI技术将颠覆传统、复杂的招聘流程,使之简单到成为指尖上的一些操作。”利用AI 技术让求职者与职位更匹配,这也是领英AI团队的工作。领英全球拥有一支几百人规模的AI团队,运用AI技术连接人才与工作机会,进而释放劳动力的*大潜能。

硅谷大神领导的人工智能王牌团队

Deepak被领英内部人士称为“硅谷大神”,在拿到美国康涅狄格大学数据科学专业的博士学位后,一头扎进AI 领域,在多家顶级企业拥有丰富的工作经验。进入领英工作后,在短短几年间,就升任为领英人工智能副总裁,领导一支全球领先的AI团队。这一团队分布在全球各个地区,如旧金山、纽约、班加罗尔等地区,这支跨地区的虚拟团队借助先进工具进行沟通与协作。

Deepak是一位地道的印度人,面对一连串的提问,虽然还没有倒完时差,但是却没有显示出一丝不耐烦,相反耐心地解释每一个问题,非常平易近人。谈到如何管理这支跨地区的团队,他认为借助视频会议,协同办公软件等工具,远程协同办公不再是一道难题,这也表现出印裔高管所共有的超强的应对和处理复杂局面的能力。

Deepak谈到: “这一团队立足为领英用户打造智能化体验,其中,信息聚合源(Feed)就是一种典型的智能化体验。2017年,领英平台上的信息聚合进行了全新升级,其可以根据不同用户进行个性化设置,用户可以设定感兴趣的特定主题并进行相关话题的浏览。”

具体来说,LinkedIn上实时更新的每一个动态可以看作为一个信息聚合源,由于每个用户都拥有不同的学历背景,工作背景,兴趣爱好等,因此对于每位领英用户来说,所关注的信息也就千差万别。而LinkedIn的数据算法可以根据用户浏览痕迹等信息,为用户提供差异化的内容发送。比如,某个用户对于领导力发展抱有浓厚兴趣,LinkedIn据此为该用户提供一系列领导力相关的信息。在每一个用户的LinkedIn主页上的内容都可以实现千人千面,内容实现差异化。

同时,LinkedIn营销解决方案背后的一套推荐算法也是由这支团队打造。2016年,领英营销解决方案正式落地中国,这套解决方案主要服务中国企业面向全球和中国本地市场的营销需求,拓展B2B商业机会。领英营销解决方案提供了展示广告、企业推广内容和推广InMail三种不同的广告产品。

这套解决方案的核心竞争力在于,领英是一个实名认证的职业社交网站。因此,每一个人都拥有真实的身份,领英的广告主可以根据行业、职位、从业年限等信息定位目标人群,并基于多方面的数据对营销效果进行追踪与评估。

其实,AI 技术对社交招聘的影响更具有“颠覆性”,Deepak说道:“由于算法的介入,根据去年的调研,对于一个职位的申请率而言,可以产生显著的效果。在2016年,在领英招聘平台,每周的职位申请量增加至1400万次,招聘效率提升30%,AI 技术也可以让招聘变得更精准——更精确地进行人才定位与筛选。”

自我学习与进化的机器算法

人工智能和深度学习领域的顶级专家吴恩达曾说:“火箭之所以能够起飞,是因为有很大的引擎和足够的燃料,而神经元网络就是机器深度学习的引擎,社会数字化形成的大数据则是燃料,目前这两者正变得越来越强大。”Deepak也不断强调一点,结合大数据,机器算法也变得越来越强大。

据介绍,领英大数据招聘平台背后的机器算法目前已经实现“自我学习”和“自我进化”,类似于“阿尔法狗(AlphaGo)”的学习模式。机器算法起初在进行人才推荐时,未必非常精准,当被不断地进行校正及发展之后,机器学习就进入到增强学习的模式,不再需要人类的干预,可以实现“自我学习”,不断累积成功经验,然后再精准推荐合适人才。

Deepak还介绍说:“机器算法会根据人才推荐的反馈结果进行追踪,收集所有反馈结果并进行汇总分析,也会不断进行算法的校正与完善,最后会形成一个整体的算法系统,因此,机器算法不仅仅根据招聘关键词进行推荐,而是需要综合多方面的因素,才能做到智能化的推荐。

对于企业来说,能够找到与职位相匹配的人才是招聘流程中的重要一步,因此,基于机器算法的推荐,虽然速度快,但是也要精准。作为这套职位推荐算法的设计师,Deepak非常了解企业的需求,并分享了一个提升招聘质量的小秘诀。他解释道:“就像我们学习一项技能,只有我们越了解这项技能,并不断进行实践,才能掌握这项技能;对于招聘者也是如此,若要在领英招聘平台找到更合适的人才,也要掌握与熟练使用领英招聘工具,招聘者与平台的互动越多,领英后台会根据用户的反馈以及其他元素、线索来为用户提供合适的职位。对于用户来说,在领英上留下的痕迹、信息越多,后台推荐的职位的相关性也就越高。”

人类的重要能力:提出一个正确的问题

当AI 变得越来越聪明,未来人类是否会失业,是否会面临更多的挑战与威胁。面对这些沸沸扬扬的担忧,Deepak却一脸从容与淡定,他认为人类不需要过度忧虑,人工智能愈加发达,这说明人类在人工智能领域的研究愈加深入。对于人类而言,需要提前进行思考的问题是:你需要提出正确的问题让AI 来解决,这比提出一个错误的问题让AI 解决要更重要。

“提出正确的问题”这是机器目前无法掌握的重要能力,机器更多的是解决具体的问题。例如,人类若让AI 解决这个问题:如何让更多的人访问一个网站,AI 无法解决这个较为宽泛的问题。因为这会涉及很多方面,需要很多人工的判断。机器需要得到的是一个具体的问题,而不是一个宽泛的问题。因此要让 AI 发挥作用,形成一个正确的问题至关重要。

从这一角度来说,机器还不够“聪明”, Deepak认为,机器与人类智力*大的区别在于机器需要有大量的数据、信息去训练它,它才能掌握一些相关的知识和能力。比如,面对一辆校车,人类不需要经过过多培训就能够知道这是一辆校车,机器需要被提供很多数据和信息,它才会获知这是一辆校车。

现阶段来说,虽然AI技术已经取得巨大发展,并且仍以惊人的速度继续向前发展,但是Deepak看来,和人类智力相比较,AI无法在很小的样本量上做出正确的选择。今天的机器学习是在大数据技术发展基础以及无数次训练之上,机器学习才能更加精准。机器与人类应该并驾前行,他们不是在赛跑,而是要形成一种相互合作与促进的关系。

对于职场人士来说,更要未雨绸缪,提升自身技能才能应对未来。Deepak笑着说:“我的两个女儿刚上中学,她们就已经在学习编程,编程将变成一种基本技能,学会编程,也能够帮助我们更了解技术。”对于人力资源部门来说,是否也要掌握更多技能,才能更好地应对未来?

利用AI 技术精准招聘人才

以AI为代表的智能化技术将如何改变职场?将为招聘与求职带来哪些颠覆性的变化?2016年,领英中国在中国推出了全新的社交招聘认证体系——“领英中国认证招聘官”,这次认证帮助企业招聘负责人掌握社交招聘技能。这次认证的通过率并不高,它不是一次 “走过场”或者“死记硬背”的考试。通过此次考试的捷信招聘主管周晓琳和拜耳人才搜寻专员吴笑冰认为此次认证让他们更了解社交招聘平台背后强大的技术力量以及如何在招聘中巧用技术,化被动为主动,为企业招募优秀人才。

捷信消费金融有限公司 Home Credit的故事

2010年底,捷信消费金融有限公司 Home Credit(以下简称捷信)正式在中国成立,它是一家从事消费金融的企业。周晓琳目前在捷信担任招聘主管,为了提升客户在贷款方面的体验,企业对风险控制、大数据分析、产品设计等人才的需求量非常大。虽然也在传统招聘网站进行人才招聘,但是目前的招聘渠道无法满足企业对于高素质人才的招聘需求。在和领英接触后,捷信发现在领英上不仅可以招聘到原本猎头才拥有的顶尖人才,还可以通过连接全球的职业社交平台,帮助企业建立一座全球人才数据库。

周晓琳近两年一直在使用领英招聘平台,在此过程中也形成独特的体会:“在最早接触社交招聘时,我第一个想到的关键词就是connection,也就是连接,每一个人都处于一张巨大的人脉网络之中,领英创始人霍夫曼先生也一直强调六度分割理论,领英通过AI 技术连接人才与职位,将‘连接’真正地落地。”

在参与领英社交招聘官认证考试的过程中,捷信招聘团队更加系统地掌握并使用社交招聘平台与招聘工具。比如,如何改进搜索条件提升搜索质量,进而找到更加高端的人才,并与人才建立深度联系。搜索条件的背后就是AI在彰显威力,经过与领英咨询顾问的长期沟通,以及在实践中不断总结经验,捷信在社交招聘上积累了不少经验。

周晓琳介绍说道:“我们在进行人才搜索时常常使用一些关键词,比如风险控制,金融安全,这些搜索条件可以长期保存在领英社交招聘账户中,平台会根据搜索条件以及雇主需求,智能更新相关人才库。同时,领英会根据整体人才库的变化不断调整人才推荐,后台也会智能提醒人力资源管理者及时关注人才简历更新动态,也会提醒人力资源管理者哪些人才可能是企业的目标招聘人群,这背后也是一套机器算法不断演化的结果。”

谈起在领英平台成功招聘到的人才,周晓琳对于一个案例特别自豪,也尤为印象深刻。当人力资源部门为风控人才进行人才储备时,通过招聘平台搜索到一位各方面条件都非常符合捷信的人才,但当时这位候选人还在美国工作。通过沟通,捷信了解到他也想想看看国内的工作机会,但是他的家乡在广东,更倾向于在毕业之后回到中国的南方工作。起初看来,捷信能够成功招聘这位候选人的可能性并不高。但是招聘团队没有放弃,而是选择与候选人持续保持沟通,随着候选人对捷信的深入了解,尤其是捷信在人才培训与发展方面的巨大投入。最后,这位候选人跨越了一个太平洋,又穿过大半个中国,从广东来到天津工作。 

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