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人员招募和人工智能的三个预测

责任编辑:cres 作者:Nick Ismail |来源:企业网D1Net  2018-03-23 10:18:19 原创文章 企业网D1Net

人员招聘有着悠久的历史。事实上,招聘行业通常是客户关系管理(CRM)系统等提升生产力技术的早期采用者,例如LinkedIn等社交媒体平台。
 
根据招聘软件提供商Bullhorn公司的2018年英国招聘趋势报告,近一半(48%)的英国招聘机构希望在未来一年提高其技术投资水平,以期提高客户和候选人的参与度,并改善运营效率。
 
而采用人工智能,在理论上可以帮助他们在未来几十年实现这些目标。当然,理论往往与实践有所不同,因此招聘人员如何采用这项技术值得研究。
 
自动化将变得比以往更普遍
 
当人们谈论自动化的兴起时,往往遇到两个问题:第一个问题是人们把自动化混淆为人工智能,这是一个相关但却截然不同的现象。第二种是他们用将来时态来谈论它。
 
事实是自动化已经非常普及了。许多任务(尤其是那些最常规和最耗时的任务)已经很容易实现自动化:挑选候选人、回复应聘者、组织会议,以及大多数形式的数据录入都是由机器而不是员工来处理。
 
至于不久的将来,自动化与人工智能之间的界限可能会模糊不清。自动化功能将越来越多地模仿人际交互,减轻员工的工作负担和业务的运营负担。
 
例如,招聘流程外包商Cielo公司每月成功安排50,000个候选电话,只需允许候选人自行安排其网络面试即可。
 
机器学习将创造更好的实时洞察力
 
机器学习目前正用于优化多个渠道的客户和候选人互动。通过处理海量数据并不断改进他们的知识,机器学习工具可以提供复杂的实时洞察行为和偏好。
 
机器学习从简单的任务开始,例如确定一天中与候选人联系的最佳时间,再升级到更复杂的应用程序,例如基于历史交互分析“安置概率”,机器学习具有改变招聘环境的潜力。鉴于英国脱欧后可能出现的人员技能短缺的情况,采用这种技术可能尤为重要。
 
很快,招聘人员将使用机器学习,并根据大量人员的预定角色标准自动提取最合适的候选人名单。
 
他们还将能够创建基于自然语言处理(NLP)技术的前端会话体验。如果自然语言处理(NLP)支持的聊天机器人能够在不久的将来与候选人进行沟通,那么人们不必为此感到惊讶。
 
人工智能表现出色,但不会取代招聘人员
 
真正的人工智能还有一段路要走。对于大多数行业来说,采用人工智能仍然出于好奇心,而不是考虑其更好的前景。招聘行业也不例外。人工智能还不能独立而主动地模仿人类的智能,并且在招聘员工的情况下换位思考也很重要,而目前的人工智能还做不到这点。
 
人工智能在招聘工作中的作用是为招聘人员提供帮助,而不是取代招聘人员。工作人员花在管理上的时间可以重新定向到客户和候选人的参与度,从而使招聘人员能够培养更好、更深层次的关系。
 
当人工智能的应用取代一些工作职位时,也可能将在其他领域创造机会:如果卡车司机和财务管理人员的职位被取代,那么可能将在技术和商业服务方面创造新的就业机会。
 
通过使用分析工具,招聘人员可以把握与候选人和客户相关的宏观层面趋势,并在个人层面上了解他们的历史行为、当前的偏好以及如何进行未来的互动。
 
未来一年将是招聘行业的关键一年。而如何应对自动化、机器学习和人工智能的兴起将决定其当前和未来的发展前景。如今还有很多的机会改善系统、流程和关系,招聘人员需要把握这些机会。
 
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人员招聘有着悠久的历史。事实上,招聘行业通常是客户关系管理(CRM)系统等提升生产力技术的早期采用者,例如LinkedIn等社交媒体平台。
 
根据招聘软件提供商Bullhorn公司的2018年英国招聘趋势报告,近一半(48%)的英国招聘机构希望在未来一年提高其技术投资水平,以期提高客户和候选人的参与度,并改善运营效率。
 
而采用人工智能,在理论上可以帮助他们在未来几十年实现这些目标。当然,理论往往与实践有所不同,因此招聘人员如何采用这项技术值得研究。
 
自动化将变得比以往更普遍
 
当人们谈论自动化的兴起时,往往遇到两个问题:第一个问题是人们把自动化混淆为人工智能,这是一个相关但却截然不同的现象。第二种是他们用将来时态来谈论它。
 
事实是自动化已经非常普及了。许多任务(尤其是那些最常规和最耗时的任务)已经很容易实现自动化:挑选候选人、回复应聘者、组织会议,以及大多数形式的数据录入都是由机器而不是员工来处理。
 
至于不久的将来,自动化与人工智能之间的界限可能会模糊不清。自动化功能将越来越多地模仿人际交互,减轻员工的工作负担和业务的运营负担。
 
例如,招聘流程外包商Cielo公司每月成功安排50,000个候选电话,只需允许候选人自行安排其网络面试即可。
 
机器学习将创造更好的实时洞察力
 
机器学习目前正用于优化多个渠道的客户和候选人互动。通过处理海量数据并不断改进他们的知识,机器学习工具可以提供复杂的实时洞察行为和偏好。
 
机器学习从简单的任务开始,例如确定一天中与候选人联系的最佳时间,再升级到更复杂的应用程序,例如基于历史交互分析“安置概率”,机器学习具有改变招聘环境的潜力。鉴于英国脱欧后可能出现的人员技能短缺的情况,采用这种技术可能尤为重要。
 
很快,招聘人员将使用机器学习,并根据大量人员的预定角色标准自动提取最合适的候选人名单。
 
他们还将能够创建基于自然语言处理(NLP)技术的前端会话体验。如果自然语言处理(NLP)支持的聊天机器人能够在不久的将来与候选人进行沟通,那么人们不必为此感到惊讶。
 
人工智能表现出色,但不会取代招聘人员
 
真正的人工智能还有一段路要走。对于大多数行业来说,采用人工智能仍然出于好奇心,而不是考虑其更好的前景。招聘行业也不例外。人工智能还不能独立而主动地模仿人类的智能,并且在招聘员工的情况下换位思考也很重要,而目前的人工智能还做不到这点。
 
人工智能在招聘工作中的作用是为招聘人员提供帮助,而不是取代招聘人员。工作人员花在管理上的时间可以重新定向到客户和候选人的参与度,从而使招聘人员能够培养更好、更深层次的关系。
 
当人工智能的应用取代一些工作职位时,也可能将在其他领域创造机会:如果卡车司机和财务管理人员的职位被取代,那么可能将在技术和商业服务方面创造新的就业机会。
 
通过使用分析工具,招聘人员可以把握与候选人和客户相关的宏观层面趋势,并在个人层面上了解他们的历史行为、当前的偏好以及如何进行未来的互动。
 
未来一年将是招聘行业的关键一年。而如何应对自动化、机器学习和人工智能的兴起将决定其当前和未来的发展前景。如今还有很多的机会改善系统、流程和关系,招聘人员需要把握这些机会。
 
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