人自己的事兒已經(jīng)快不用我們自己去管理了。這不，現(xiàn)在已經(jīng)有很多公司在人力資源方面去運用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)了。我們都知道，對于企業(yè)的人力資源來說，招聘管理是非常重要的一環(huán)，在最短時間內(nèi)幫助企業(yè)找到最為適合的人才，相信是每一個企業(yè)管理者的訴求。然而對于人才與崗位之間的契合度問題一直以來是困擾企業(yè)人力資源招聘方面最大的問題。

對于上述困擾，人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過后端海量數(shù)據(jù)和高效的算法，從而分析出企業(yè)不同崗位需要的人才信息和使用情況，同時在尋求人才的過程當(dāng)中重點針對企業(yè)的訴求去挖掘人才的實際能力，通過雙管齊下的方式幫助企業(yè)迅速找到適合不同崗位的合適人才。

企業(yè)人才管理：最具挑戰(zhàn)性的工作

對于企業(yè)來說，為了提升自身在業(yè)務(wù)和人才管理方面的效率，企業(yè)需要更多、更好的數(shù)據(jù)和信息，從而以數(shù)據(jù)作為依托去幫助企業(yè)找到合適的人選。每個招聘過程中都會生成大量的數(shù)據(jù)，但不會被捕獲以備將來參考。當(dāng)公司需要新的人才時，他們會發(fā)布招聘啟事，尋找候選人，通過不同的面試篩選他們，最終選擇一個來填補空缺。公司或候選人每次都要經(jīng)歷這個過程，他們必須從頭開始，不僅要招聘活動要占用時間，還有寶貴的信息。

在搜索人才方面，單純的依靠企業(yè)人力去篩選可能很難精準的找到正確的人選和正確的信息，在這方面，人工智能恰恰能夠彌補人力方面的短板，通過利用機器的深度學(xué)習(xí)，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，通過一些新型的人才篩選方式，生成有意思的測試來評估應(yīng)聘者在工作中所要完成的任務(wù)，并以此來建立一個預(yù)測模型，幫助企業(yè)用戶更加智能的找到最適合的人才。

人工智能的商業(yè)模式挑戰(zhàn)

對于人工智能技術(shù)在人力資源方面的應(yīng)用，除了能夠幫助企業(yè)在短時間內(nèi)精準地找到人才之外，對于企業(yè)來說還需要了解在定義業(yè)務(wù)模型時如何創(chuàng)造了這個價值，也是需要去重點考慮的問題，由于企業(yè)的招聘工作是一個雙向的市場，這給很多科技公司帶來的不小的考驗和問題，雖然企業(yè)習(xí)慣于經(jīng)常性的收入來源，但是客戶可能往往更愿意按照每個工作和職位去進行付費，并不是采用典型的SaaS模式。

雖然企業(yè)可以利用越來越多、越來越多多樣化的數(shù)據(jù)來找到最合適每個職位的候選人，但是招聘過程仍然受限于過去，基于標準化的簡歷和面試官的意見，因此企業(yè)備受困擾。即使我們談?wù)摰氖侨�，但機器似乎不僅能夠幫助搜尋候選人，還能幫助篩選候選人。事實上，有研究表明人們在挑選合適候選人方面是非常糟糕的，有分析表明算法在招聘方面可以超越人類專家。