AI應用視域下招聘企業風險管控研究

【摘" 要】近年來，人工智能（AI）技術取得了飛速發展，成為推動社會進步和產業升級的重要力量。隨著AI技術的發展和應用，催生了許多人才甄選和測評工具。從深度學習、自然語言處理到計算機視覺，AI在招聘領域展現出了前所未有的能力。在AI應用視域下，企業能夠極大程度提高招聘流程的效率，降低成本，改善人才匹配精準度。但不容忽視的是，當前AI招聘技術仍處于發展階段，相關的法律法規和行業標準尚未完善，可能存在數據安全漏洞、算法偏見以及技術濫用等風險。這些都可能影響招聘過程的公平性和公正性，還會給招聘企業帶來諸多風險。因此，論文深入分析AI招聘應用視域下，招聘企業存在的風險問題，進而提出對應的風險管控措施，以期優化AI招聘應用，提高企業招聘的整體效益，降低招聘企業的潛在風險，促進人力資源的優化配置。

【關鍵詞】AI；AI招聘；應用風險；風險管控

【中圖分類號】TP18；F272.92" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2025）01-0088-03

1 研究背景

自“十三五”規劃以來，我國人工智能（AI）產業迅猛發展。“十四五”規劃明確提出，要重點圍繞新質生產力和人工智能關鍵算法等領域，加快推動基礎理論和基礎算法的研發突破與迭代應用[1]。在政策的扶持下，我國AI關鍵技術發展迅速滲透到各行各業。與此同時，在黨中央、國務院“六穩”“六保”的決策部署下，人才就業與發展也成為核心關鍵問題。而企業是吸納就業的主渠道，做好企業招聘用工服務，對于支持企業新質生產力發展、保持就業局勢穩定具有重要作用。

當前，企業不斷追求提升人才招聘用工服務水平，越來越多的企業將AI應用到人力資源管理領域，這一舉措改變了傳統的招聘方式，提高了招聘流程的效率，降低了招聘成本，提升了人才匹配精度。然而，這也帶來了一系列的風險與挑戰。因此，加強AI招聘應用中的風險管控成為當務之急。

2 企業AI招聘應用現狀

2.1 AI簡歷篩選

傳統招聘流程中最大痛點就是簡歷的篩選與匹配。招聘人員每天在“簡歷海”里手動篩選，不僅花費大量的時間精力，而且未必能匹配到較合適的簡歷，還可能因為疲勞而遺漏合適候選人的簡歷。在AI招聘模式下，企業利用AI海量的數據處理優勢來進行簡歷篩選與匹配，如聯合利華的AI工具Pymetrics和HireVue，通過自然語言和機器學習來快速解析簡歷內容，獲取求職者關鍵信息（如工作經驗、教育經歷等）。同時，招聘企業通過設置招聘條件（如崗位名稱、薪資等），系統便能快速精準地匹配合適簡歷。企業通過AI自動化智能化簡歷篩選技術，一秒鐘可完成上千份簡歷的篩選，顯著提高了招聘效率。

2.2 AI智能推薦

如何在龐大的“簡歷海”中快速找到合適簡歷？在傳統招聘中，企業招聘人員只能進行手動搜索，憑借“火眼金睛”來識別。而AI招聘系統能夠根據招聘企業的偏好設置，自動推薦合適的人才。它基于深度學習能力與大數據驅動技術，搜集大量求職者數據，并且通過求職者的狀態數據來判斷求職意向與偏好。例如，求職者簡歷更新時間、期望薪資、期望工作地等。并且，AI招聘系統將企業偏好與求職者偏好相結合，生成候選人推薦列表，根據偏好變動進行實時更新。通過AI智能推薦列表，招聘人員可以一目了然地快速鎖定合適的求職人選，極大程度提升了招聘效率。

2.3 AI人才庫管理

為了提升人才招聘效率，招聘企業往往通過搭建自己的人才庫來進行人才儲備。當前國內外眾多招聘系統大多能實現AI人才庫管理，如國內的Moka、北森、用友大易，國外的iCIMS、Lever等。此類招聘系統通過AI大數據優勢，能夠輕松獲取求職者簡歷、保存相關信息、記錄求職者偏好、更新求職者動態等，助力企業輕松搭建公司人才庫。并且，系統可根據信息變動進行動態分析，必要時通過郵件、短信等工具自動聯系候選人，發送企業動態、招聘信息等，從而增加求職者與企業的粘性，維護好人才庫，提升招聘效率，同時還能加強雇主品牌宣傳。

2.4 AI輔助面試

在傳統面試中，僅通過人與人面對面交流來進行面試篩選，而AI招聘系統在此基礎上結合自然語言、語音識別、人機互動等技術進行智能化評估。例如，高盛、耐克等知名企業，就利用AI輔助面試進行初步視頻面試。系統通過企業預設的問題對求職者進行提問，同時會通過候選人的語言表達、肢體語言、面部表情等維度來判斷求職者的表達能力、語言能力、邏輯思維、過往經歷等[2]。根據招聘企業預先設定的評估標準，系統對候選人的匹配度進行打分，并生成詳細的評估報告。

3 AI應用視域下招聘企業風險

3.1 數據隱私和信息安全風險

當前，公民的個人隱私和信息安全問題一直無法保障，而AI招聘中也加劇了此類風險。AI招聘系統憑借強大的數據抓取技術采集海量個人數據，其中包括求職者的個人信息、教育背景、工作經歷、項目經驗等內容。這些數據可能來自各種渠道，如各大招聘平臺求職者的簡歷、應聘者的瀏覽記錄，甚至諸如性格測試、社交賬號等這類“涉隱私”信息也被抓取到AI招聘系統，侵害了個人的隱私和信息安全[3]。此外，在海量個人數據的傳輸、存儲過程中，也存在信息泄露的風險，一旦出現非法盜取信息事件，將帶來嚴重的信息泄露問題。

3.2 就業歧視與法律風險

AI招聘系統中的簡歷篩選、智能推薦和自動匹配功能均基于算法邏輯，而算法邏輯則來自招聘方或算法設計者的偏好設置。招聘方很容易在無意識中將主觀偏好嵌入客觀算法，使招聘系統的決策不再公正，產生就業歧視問題，并引發相關法律風險。例如，招聘方將招聘標準設定為特定地區、性別、年齡，招聘系統將自動淘汰除以上條件之外的求職者，形成就業歧視。并且，算法會基于前期大數據不斷迭代隱匿其中的就業歧視因素，從而加劇就業歧視問題，帶來法律風險[4]。

3.3 不公平算法和決策風險

在數據存在偏見的情況下，自動化決策必然會作出具有偏見性的決策，即使數據本身是清潔且無偏見的，自動化決策仍可能產生帶有歧視性和不公平的結果。這種現象并非人為故意造成，而是源于人工智能技術自身的局限性[5]。盡管數據在表面上呈現中立狀態，但通過人工智能處理后，輸出的結果卻可能依然帶有偏見。

同時，可能存在的不公平算法也會帶來不公平的決策。由于算法語言存在技術復雜性和專業性壁壘，在AI招聘實際應用中，常常無法避免算法黑箱問題（指應聘者并不清楚算法的目標和意圖，也無從獲悉算法設計者、企業招聘者以及機器生成內容等信息，無法對其進行評判和監督），導致決策的不公平性和不透明。

3.4 技術濫用與道德倫理風險

AI招聘技術在實際應用中掌握大量應聘者數據，并且直接抓取數據進行分析判斷，這無異于數據的非法獲取，不僅會引發法律風險，還增加了AI招聘技術的應用風險。而且，在AI招聘過程中，部分招聘者可能利用AI技術進行道德回避，將原本應由自己承擔的倫理道德風險轉嫁給算法。這使得原本就相對隱形的“歧視”問題變得更加隱形，難以被察覺和糾正。

此外，AI被賦予了處理人類事務的決策能力，但欠缺相應的倫理判斷力，可能會在侵犯求職者隱私、尊嚴、自我決策權、自主選擇權等方面出現問題。

3.5 人性化缺失與溝通障礙

在AI技術不斷發展下，AI招聘系統中的人機交互應用逐步發展，但仍然會因為AI技術的人性化不足，帶來與求職者之間的溝通障礙。在企業進行AI輔助面試中，AI招聘系統能通過視覺識別和語音交互技術識別求職者的表情、手勢等肢體語言，并與求職者進行語音對話，甚至能夠根據招聘企業設定的個性和需求進行個性化服務。雖然AI招聘正逐步“人性化”，但在實際應用中，依然還存在較大的人性化缺失與溝通障礙。因為AI輔助面試中，系統依然是依據數據處理進行程序化反應，而缺少與求職者的情感互動。部分求職者反映在面對這種AI面試官時會感覺難以調動情緒，甚至產生不適感，難以建立信任及良好的面試氛圍[6]。同時，AI面試官也無法及時給求職者友善提示或反饋，進一步增加了求職者的焦慮，導致求職者面試體驗不佳，從而對該企業失去面試的意愿。

4 AI應用視域下求職者與招聘企業風險的管控措施

4.1 降低信息安全風險

AI招聘中的信息安全風險主要存在于AI招聘系統中數據的抓取、運輸、存儲等過程中。企業AI招聘系統應基于數據抓取最小化原則，并結合數據訪問權限設置、數據加密等技術防范求職者的隱私及信息泄露。在數據抓取方面，應最小化抓取招聘最必要的信息，如工作經歷、教育經歷等，避免盲目抓取求職者“涉隱私”數據，如瀏覽記錄、性格測試等。在信息傳輸存儲方面，應注重加強數據加密技術應用，避免信息泄露及濫用，防止黑客攻擊而導致的信息非法盜取。同時應設置訪問權限分級，限制訪問人員范圍，避免相關信息暴露于其他無關人員。

4.2 降低就業歧視風險

4.2.1 提升算法公平性

算法是基于算法開發者的價值判斷和選擇，因此降低算法歧視風險的首要措施是消除算法開發者及招聘企業自身存在的就業歧視觀念。招聘企業首先應該樹立正確的招聘理念，其次應優化算法模型，摒棄其中暗藏的就業歧視問題。通過嵌入“機會均等”及“隨機性”等指標，打造公平公正的算法模型，確保數據的客觀性，從而避免歧視性的算法偏好[7]。此外，對于算法以往不斷迭代形成的歧視偏好，應及時進行干預，重新訓練公正的算法決策邏輯。

4.2.2 提升算法透明度

AI招聘系統的算法是招聘過程中進行選擇、判斷、評估及決策的基礎，也是歧視風險的源頭所在。而算法語言的專業性和技術性壁壘使得公眾無法理解其背后的邏輯[8]。因此，首要任務就是提升算法的透明度與可解釋性，同時加強算法監管。這就要求各招聘平臺公開自身的算法邏輯、數據來源、處理流程以及決策依據。通過一系列可視化工具，如詳細的文檔說明、視頻解析等，讓公眾、求職者及監管機構能夠清晰理解背后的工作邏輯，增強公眾對招聘算法邏輯的信任度。

4.3 優化人機協作模式

AI招聘中需根據人機雙方角色和優勢，重新進行定位及分工，優化人機協作模式。AI應承擔更多重復性、事務性或操作性的工作，從而解放企業招聘者的精力，關注更重要的人才成長、人才培育等問題[9]。具體來說，AI系統側重于高效處理海量數據，進行初步篩選與智能推薦，利用算法精準匹配崗位需求與候選人能力。而企業招聘者則聚焦于深度評估候選人的綜合素質、文化契合度及潛在價值，同時根據AI反饋調整招聘策略[10]。雙方通過緊密的信息共享與反饋循環，形成高效協同的工作機制。此外，對于可能給求職者帶來不適感的生硬AI輔助面試官，企業應謹慎應用，等待技術發展以提升AI的“人性化”水平。

4.4 增強企業責任感及倫理道德意識

在AI招聘應用中，企業是以上各種風險防控的關鍵方，因此企業應主動承擔社會責任，強化倫理道德意識，在推進招聘高效化的同時，摒棄就業歧視，提升招聘的公平公正性，保護求職者的隱私和信息安全。企業應清除潛藏于算法黑箱中的就業歧視，建立客觀公正的算法模型，樹立公正公平的招聘觀念；加強員工培訓，提升招聘人員、技術開發人員的招聘公平意識，正視并清除就業歧視問題；加強對企業招聘人員的多樣性、包容性、公平性的培訓，減少主觀偏見；深化技術開發人員對AI招聘技術的認識和合理應用，引導員工認識到技術背后的社會責任與道德考量[11]。同時，建立嚴格的責任追究機制，讓每位員工明確自己在AI招聘系統中的角色與責任，從而自覺提升職業道德水平，為營造更加公正、透明、人性化的招聘環境貢獻力量。

5 結語

綜上所述，AI招聘作為現代人力資源管理的一項重要革新，將大大提升企業招聘效率，深刻改變傳統人力資源管理模式，助推AI技術與勞動力的雙重變革。但AI招聘同時也帶來了一定的應用風險，信息安全、算法歧視等風險不容忽視。這些現實和潛在的風險若不對其實施有效管控，也將帶來一系列問題。因此，應通過信息安全監管、技術監管、技術優化等措施加以管控，同時結合求職者、招聘企業、政策制定者以及社會各界等多方面的共同努力，進行全方面、多層次的管控治理，以促進AI技術在招聘中實現更深、更廣、更好的應用效果，從而進一步促進人力資源的合理利用。

【參考文獻】

【1】國發〔2017〕35號.國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[Z].

【2】郭紅芳.人工智能在人才招聘和選拔中的應用分析[J].科技經濟市場，2024（01）：26-28.

【3】康平.優化企業招聘中人工智能應用策略與風險防范[J].人力資源，2024（02）：34-35.

【4】程建華，劉菲菲.AI-HR招聘的算法歧視及應對[J].常州工學院學報（社科版），2022，40（04）：123-128.

【5】孟令宇.從算法偏見到算法歧視：算法歧視的責任問題探究[J].東北大學學報（社會科學版），2022，24（01）：1-9.

【6】張越琳.人工智能面試對應聘者求職意愿的影響研究[D].北京：北方工業大學，2024.

【7】趙嬋.AI招聘的算法歧視風險與治理之道[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2023，47（03）：96-102.

【8】秦川.面向智能招聘的數據挖掘方法及其應用[D].合肥：中國科學技術大學，2021.

【9】姜向陽.智能革命：人工智能在招聘和選拔中的演進、挑戰與展望[J].中國大學生就業，2024（06）：79-86.

【10】彭劍鋒.新一代人工智能對組織與人力資源管理的影響與挑戰[J].中國人力資源開發，2023，40（07）：8-14.

【11】雷淵智，姜向陽.人工智能招聘中個人隱私保護：挑戰、困境與出路[J].湖南行政學院學報，2024（04）：18-27.