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招聘成本省百万,一个好的AI面试官有什么标准?

随着大语言模型的迅猛发展,AIGC正在渗透到人才管理的每个场景。今年最受到企业关注的无疑是AI面试工具,无论是校园招聘、蓝领招聘,都有AI面试的用武之地。AI面试之所以备受关注,一方面是因为它确实击中了招聘中“初面效能低下”、“面试官水平层次不齐且流动性大”等问题,另外一方面它是企业在人力资源领域使用成本和风险较低的工具。

那么,当AI面试的厂商纷纷标榜自己的AI技术和产品能力时,对企业而言,如何分辨和选择AI面试工具?校招500人,企业如何利用AI面试官节省百万?

北森从AI面试产品的研发和为客户服务的经验出发,总结了五大标准。

01 是基于大语言模型的全程AI产品

AI面试产品发展到现在,已经进入“AI面试2.0”阶段。AI面试1.0阶段的核心技术是NLP和机器学习,AI主要运用在解析候选人的回答并进行评分,这个阶段的产品也被叫做“AI视频面试”,因为产品还做不到像真正的面试官一样和候选人交流,只是以单向面试为主,像是“AI面试的预制版”。

AI面试2.0阶段的核心技术以大语言模型为基础,增加了AI追问的能力,可以根据候选人的回答进行追问和双向交流,提高了面试质量,候选人体验也好,评分的精准性也提高了不少,当然与LLM的交互也让成本有所上升。企业希望使用的AI面试是指AI面试2.0产品,也就是基于大语言模型的AI。

因此,选择AI面试产品的第一个标准:AI面试必须是基于大语言模型的「全程AI」产品。尽管AI面试产品的厂商都在标榜自己是AIGC产品,但实际上只在部分环节使用LLM。「全程AI」的AI面试官产品主要有以下特征:

1、有基于简历的提问能力,用AI技术分析简历并自主提问,典型的特点是能基于「空白经历」和「频繁跳槽」进行提问,这就比基于毕业院校和项目经历的提问更复杂;

2、真AI能够根据候选人的回答进行智能追问。追问毫不相干的问题或是追问问题很相似,一般不是真AI;

3、能总结候选人的回答,不只是打分,这也是大语言模型最擅长的。经常有客户问,你们的AI面试题库有多大容量?实际上,进入AI面试2.0阶段后,真正的AI面试产品已经不需要使用题库了。

02 要测的全面:不仅评能力,还要能测潜力

第二个标准是要测得全面,不只评能力,还要能测潜力。企业之所以选择使用AI面试,看重的就是它可以一站式地把各个方面不合适的候选人筛选出来淘汰掉,减少招聘过程的冗余环节,真正解放HR。

这里说的各个方面,就不只是考察企业需要候选人现在具备的能力,比如胜任力、语言能力、专业知识等,也要考虑未来发展潜力。如果一个AI面试考察的不全面,那么在后续的招聘流程中还需要增加别的环节来补足,就是对招聘资源的浪费了。

大部分的AI面试不重视考察潜力,甚至把行为面试考察的胜任力等同于潜力,这是概念的错误。行为面试通过询问候选人已经发生的经历,考察其是否通过解决这些问题展示出或学习到特定的能力,尤其是工作所需要的能力。

对胜任力的考察只解决了候选人是否来了就能干,是一种「人岗匹配」。而个人的潜力,诸如动机、创新意识、心理韧性等人格的特点,才能回答未来是否有发展,是一种「人企匹配」,最有效的评估方式还是人才测评。

AI面试作为一站式的初筛工具,不应该考虑如何让AI替代人才测评,实际上从精度、效率和质量上都替代不了,这仍然是前沿的学术问题。AI面试应该做的是整合,把企业初筛所需要的工具整合在一起,形成一站式的解决方案,把能力和潜力都考察到。

从AI面试产品的发展趋势,我们也可以看到,AI面试1.0阶段,厂商喊的口号都是替换掉测评,在2.0阶段,没有自主研发测评工具的AI面试厂商会通过合作或者购买让自己有测潜力的能力。当然,测评比AI面试专业度强很多,临时增加的测评还需要谨慎选择。

03 AI面试产品需要懂面试

第三个标准是AI面试产品需要「懂面试」。许多企业请外部面试官来做面试时,首先要面试面试官候选人。为什么这么做的?因为面试是一门手艺,有专业在里面。

同样的,对于AI面试产品来讲,不是接入大语言模型,把chatgpt提问总结的能力用在面试场景中,就叫做AI面试的。AI面试2.0的本质是“教会AI做面试”,那么,什么样的AI面试是「懂面试」的?我们认为主要有三方面的特点。

① 面试问题专业。AI面试产品的本质,是在有限的交流轮次和时间内,通过高质量提问,获得能有效评估候选人特点的信息。如果面试问题无效或者质量不高,很可能造成企业成本和候选人时间的浪费。举个简单的例子,面试培训第一课叫做不要问假设性的问题。但是,我们分析了市面上各种AI面试,充斥着各种假设性问题,甚至有的AI面试从头到尾问的都是假设性的问题。这种AI面试产品的研发背后是缺乏对面试专业的理解和敬畏。

② 面试问题与候选人匹配。线下面试时,面试官肯定不会对校招生和中层候选人提问一样的问题。AI面试官也需要做到这一点。提给校招生的问题,要考虑到经历局限;向蓝领提问要考虑到问题通俗性。因此,好的AI面试会根据对象的不同做好面试的设计。

③ 智能追问有设计。北森相关部门做过一个测算,比较高质量的AI面试互动,如考察4个胜任力维度,候选人差不多能输出900~1000字的回答,这个回答的信息量就能确保对候选人的评价比较客观准确了。有人问候选人回答不出这么多信息怎么办?

好的AI面试是不会放任这个过程随意发展的,而是会通过对追问的设计确保面试质量。

如,北森首创「三层面试法」,候选人回答一次内容,我们会从结果、行为、动机三方面评估他提供的信息量,再按照一定的逻辑次序开展追问,以确保获得足够多的信息。

而没有设计的追问,是都把信息推给大模型。大家经常会听到“AI算法是黑箱”、“AI有能力自己追问”的说法。实际上,不经过训练,AI的面试能力是不足的。

而且,就北森的经验来看,如果不能把面试过程拆解成人类能学会的,那么AI也无法具备稳定的面试能力。而确保人类面试官能学会面试逻辑,不仅需要大量的面试经验,也需要大量的培训面试官的经验。北森在这方面已经有超过20年的经验积累,面授课程培训过的面试官超过2w人

04 能提供适应不同场景的AI面试解决方案

第四个标准是能够提供适应不同场景的AI面试解决方案。现在AI面试的应用对象主要有五类群体:校招生、销售类工作、技术研发、工厂蓝领、零售连锁的服务人员

尽管AI面试要尽可能提高自己「测得全」的能力,但是更需要的是围绕这些人群的特点匹配方案。

校招生同质化程度高、经历少,这时重点要关注对其本身的能力潜力的评估;

工厂蓝领重点考察一般文化素质、身体条件、是否有纹身、心理风险、背调等;

服务人员重点关注的是沟通表达、普通话水平、服务意识、职业形象、对工作条件的接受度等。

一个真正好的AI面试应该根据不同的招聘场景进行专门的设计,以适应不同类型的候选人。

再比如,校招生喜欢游戏化元素,那么闯关式的AI面试官会让他们觉得有趣、不枯燥,更容易认真对待;工厂蓝领的招聘需要短平快,在工厂门口设置二维码,扫码即面,快速入职,这一系列的流程的连贯性就需要设计出来。

05 可以为企业提供个性化的解决方案

第五个标准是可以为企业提供个性化的解决方案。AI面试是企业展现雇主品牌的一次重要机会,能够为企业提供自选或定制的各类面试官形象(数字人),嵌入企业宣传片,定制企业关注的问题,根据企业的能力模型训练AI追问和评分的能力,确保数据安全都是较为重要的。

随着AI面试企业定制能力的提高和成本的降低,相信AI面试产品未来能够更有效地匹配企业的招聘标准,成为企业招聘中的有力助手。

以上我们为大家分享了北森对于 “好的AI面试需要有哪些标准” 的理解。

AI面试说到底是招聘流程的一个环节,能够与招聘的前后环节无缝衔接也是成功应用的关键。如果AI面试不能与招聘系统的数据打通,就无法实现基于简历的提问,效果会大打折扣。

今年是基于大语言模型的AI面试2.0迅猛发展的一年,我们看到不少企业对AI面试的态度,也从以往的观望转向要“试一试”、“用起来”。

真正好用的AI面试,不仅需要强大的技术支持,更需要深刻理解招聘和面试的本质,通过全面的评估方案和个性化的设计,为企业招聘带来革命性的改变。只有那些真正懂AI、懂面试、懂招聘的解决方案,才能称之为真正优秀的AI面试。希望企业在选择AI面试时,都能找到最适合的智能助手,为招聘注入更多智能与活力。

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