大數據時代背景下的招聘模式：變革與挑戰

王逸菲

（武漢理工大學，湖北 武漢430070）

大數據時代的到來，給人力資源管理帶來了許多新的變化。近年來，網民規模及互聯網普及率逐步上升，互聯網逐步滲透進入大眾生活的方方面面。數據顯示，到2020-06，中國網民規模為9.4 億，互聯網普及率達67.0%。互聯網的普及推動了互聯網求職者人數的增加。據艾媒咨詢統計，2019 年中國互聯網招聘用戶規模達到2.16 億，并仍將保持穩定增長的趨勢。人才競爭日益加劇，如何利用大數據和人工智能技術重塑人力資源管理，為企業創造持續的競爭優勢，成為擺在人力資源管理者面前的新課題。而在這當中，獲取人才的招聘環節首先需要作出敏捷的反應。企業人才招聘必須打破傳統招聘模式，不斷進行變革創新，滿足新時代企業對人才的需求[1]。

1 傳統的招聘模式

傳統的招聘模式有現場招聘、校園招聘、媒體公開招聘、內部招聘、中介機構推薦等。不管是哪種模式，招聘過程都包括企業制訂招聘計劃、發布招聘信息、接收簡歷、篩選簡歷、筆試、面試、通知錄用等。

傳統招聘模式如圖1 所示。

圖1 傳統招聘模式

隨著網絡招聘的興起，企業員工的流動率日益增加，人們尋找信息和發送簡歷變得更加容易，而這給人力資源管理者帶來了諸多困難。

1.1 招聘計劃制定不夠準確

隨著企業的不斷發展和擴大，加上持續的環境動態變化，人力資源管理者越來越難以預測人才供需的趨勢，也難以深入了解各個崗位的關鍵指標因素，無法制訂精準的招聘計劃，導致有些部門人才缺失，而有些部門人浮于事等現象的出現。

1.2 信息量過大導致簡歷篩選困難

網絡招聘環境下，簡歷發送極其方便，導致企業的人力資源招聘負擔嚴重加劇。為了提取有效信息，招聘人員需要篩選大量簡歷，造成一些人力、物力的浪費和成本的提高。

1.3 面試測評精準性差

面試常帶有主考官的主觀色彩，容易因印象偏差影響招聘的客觀公平性。有時招進來的員工在后期工作時能力和表現并不如面試時出色，面試測評無法做到全面了解員工，精準性不夠。

2 大數據給招聘模式帶來的變革

2.1 招聘模式的變革

在大數據的支持下，招聘模式發生了重大的變革。基于大數據算法，企業可以根據崗位需求自動篩選和匹配合適的求職者，加之場景面試等多方面、多維度的甄選方式，招聘的效率和準確性大大提高[2]。企業可以建立自己的人才數據庫，根據人才能力素質與企業崗位需求進行個性化匹配；在招聘中，企業可以建立需求模型和指標庫，包括基本情況、個性特征、基本技能、工作經歷等指標，形成簡歷模板，根據求職者的簡歷信息和面試評價計算綜合評分，尋找最合適的人才。大數據背景下招聘模式的變革如圖2 所示。

圖2 大數據背景下招聘模式的變革

在這當中，人工智能技術將發揮重要作用。比如，企業收到海量簡歷后，在初期的人工篩選過程當中，智能篩選系統可以基于神經網絡技術不斷學習，逐步建立起與管理者一致的思維體系，實現智能篩選，形成合格的簡歷數據池；一般性的面試過程，系統同樣可以經過不斷深度學習，采用VR 虛擬方式去代替人來完成面試；最后，系統會結合管理者的設定對應聘人員結合崗位要求進行個性化的綜合評定，實行量化打分，最終得出招聘結論[3]。

2.2 大數據帶來的積極作用和影響

2.2.1 為制定招聘計劃提供數據支撐和科學指導

在企業的戰略目標下，應用大數據技術可以基于宏觀經濟大數據、產業和市場大數據、人力資源大數據和公司運營和財務大數據等，更加廣泛和精確地預測人才供給和需求，包括人才的數量和素質要求，為企業制定招聘計劃提供數據支撐和科學指導。

例如，騰訊公司于2013 年和微信團隊共同開發了“HR助手”，它利用電子工具分析動態信息，幫助管理者獲得大數據并進行篩選和分析，從而提高了人力資源部門的規劃和招聘的水平和效率。騰訊的精品人才庫對大量數據進行挖掘和采集，對人才就業情況進行追蹤和分析，能夠更加方便地從中獲取最適合的人才，大大地降低了招聘成本，并且提升了招聘的質量[4]。

2.2.2 使網絡招聘更具效率和成本優勢

大數據的應用可以一站式解決簡歷的收集、篩選以及分析，實現招聘過程中“高效+精準”的目標和智能化招聘；針對求職者和用人企業建立多維度數據標簽，實現信息雙向有效對接，對求職用戶精準挖掘和配對。例如，人工智能公司Textio 分析了約5 億個招聘廣告的數據，發現運用合適的招聘關鍵詞可以更好地吸引潛在求職者。eBay 在招聘中使用“原有經驗”這一詞匯，使男性申請人增加了50%，“可表現能力”則可多吸引40%的女性求職者，同樣意思的兩個詞卻帶來了不同的效果[5]。

人力資源大數據提供的客觀信息可以幫助進行科學的錄用決策[6]。根據大數據、人工智能以及區塊鏈技術，員工的求職簡歷、面試表現、工作績效及能力、離職情況、誠信記錄等一系列工作和社交行為將在網絡數據中留下痕跡并不斷迭代優化，企業通過人工智能和大數據，可以獲取并篩選出數以百萬計的非結構化數據快速理解并分析，通過使用機器學習和適應性在線評估等來預測特定角色的未來工作表現，從而科學精準地給出用人建議。

2.2.3 招聘群體趨于多樣化

在大數據應用下，招聘不受求職群體限制，可以幫助企業打破選人盲區，減少人才歧視的傾向。很多企業為了減少招聘工作量，將招聘條件設置為名校、特定性別等，既備受大眾人才歧視的指責，也容易造成人才的遺漏和流失。現在，人工智能和大數據可以廣泛獲取潛在求職者的信息，讓更多優秀的人才進入系統人才庫中，讓企業擁有更多元化的求職群體和更多合適的候選人，還可以及時發現并減少各種偏見和歧視，使招聘更具廣泛性和公平性。

2.2.4 解決人崗精確匹配的痛點

招人是一個非標準化、非理性、有時偏向于感性的工作。在傳統模式中，企業在人才招聘時，無論是簡歷篩選還是人才面試過程中都取決于招聘者的直覺和經驗判斷，不可避免地帶有一定感情色彩。如果HR 的識人能力不錯，可能會找到合適的人；但如果HR 在招聘時情緒不佳或受偏見和歧視的影響，有可能錯過合適的人才，甚至有損于企業的形象。在招聘中使用大數據與人工智能，可以通過搜集不同行業、不同職業和專家的信息，通過構建對崗位需求的精準模型以及對用人企業偏好的不斷學習，對求職者簡歷進行精準分析，再設計面試問題的內容、數量，逐漸深入提問，甚至追問細節的深度和廣度，從而最大程度地實現人崗精確匹配[7]。

3 大數據給招聘模式帶來的挑戰

3.1 個人信息的泄露

大數據進行分析數據的前提是信息獲取，即便這些數據并未公開且僅僅用于人力資源管理，數據分析的行為也依然有可能給分析對象造成個人信息泄露和隱私暴露的風險，同時也可能給企業的社會聲譽帶來嚴重的影響。

3.2 信息數據的遺漏

先進的互聯網技術提高了信息傳播的效率，但也產生了信息過剩，為了提高效率，招聘者往往會采用“關鍵詞”搜索的方式來對簡歷進行自動篩選，而可能會因為關鍵詞設置不當，而出現以偏概全的情況，導致大量數據不能被有效利用，使人才錯失機會，造成企業資源浪費。

3.3 對人力資源管理者提出了更高的要求

大數據應用于人力資源招聘，需要數據科學家與人力資源管理者有效地溝通和協作，使人力資源管理者更好地掌握技術的應用。而新技術尚未普及，全新招聘模式的運用需要嘗試和探索，也沒有成熟的經驗可以復制，這對人力資源管理者提出了更高的要求，需要他們根據公司戰略，結合市場變化，用前沿的思想、戰略的眼光和先進的技術挑選合適的人才。

4 大數據時代背景下招聘模式的應用策略

4.1 重視信息安全問題

企業要完善對大數據技術網絡招聘行業進行監管的機構和制度，嚴格遵守相關法律法規，加強對人才信息安全性的管理力度，確保個人信息和隱私得到充分的保護，才能保障各種數據資源成為企業的優質資產。

4.2 提升對大數據的重視程度和應用能力

企業管理者必須清晰認識到信息化對企業經營管理所帶來的積極作用，因此，要樹立長遠的眼光，更新招聘理念，充分重視大數據的重要作用，積極開展宣傳動員，在軟硬件設施等方面進行更新，促進大數據在招聘工作中的應用，真正發揮其在提升效率、效果和降低成本的作用。

運用大數據和人工智能技術，人力資源管理者可以從日常的瑣碎事務中解放出來，有更多的時間和精力去關注人力資源發展戰略和企業的發展。人力資源管理者需要從“事務型”向“專家型”轉變，要具備更專業的管理技術、數據分析能力、人工智能應用能力以及戰略眼光，能更好地推進數據化、智能化人力資源管理的落地[8]。

4.3 加強技術開發與應用的支持

對于招聘模式的變革，人工智能和機器學習發揮著重要的作用，這需要技術人員與人力資源管理者之間充分而有效地溝通與協作。企業應加強大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術的研發和應用，為招聘模式的創新創造更大的發展空間。

4.4 強調信息的真實性

由于大數據是基于大量的信息統計和分析，因此，需要真實的數據作支撐。大數據不斷的歸納分析，也會及時發現虛假信息，影響用人單位和求職者的信用。因此，不管是用人單位還是求職者，都應保證信息真實有效，為大數據技術網絡招聘提供有效數據[9]，并保持良好的信用。

4.5 靈活運用大數據技術

在一般性的中基層崗位，可以用大數據技術代替人工進行簡歷的篩選和模擬面試。但是，對于重要的高層管理崗位，或者需要更深入的個性化溝通才能了解應聘者勝任崗位的能力，除了運用大數據技術掌握初步的個人信息外，還需要采取面談等形式來加深對應聘者的創新思維、創造力、情感控制、團隊合作精神等方面的了解。在這方面，顯然人類更具優勢。