Python培訓之姜光敏：隨著AI人工智能的發(fā)展，未來的人力資源從業(yè)者將面臨失業(yè)

一般來說，一位HR要找到合適的求職者，需要面對來自不同渠道的大量候選人，要看從幾十份到幾千份不等的簡歷，很難快速地篩選出優(yōu)秀人才；在這個過程中，往往也會有意或者無意的帶有偏見，從而錯失優(yōu)秀的人才。篩選簡歷的工作重復性強，時間長。 

未來，應聘者參加公司面試，面試官可能將不會再是人類，而是由具備人工智能的電腦或機器人所代替。透過收集員工的工作數(shù)據(jù)，完成招募、員工評價以及分配工作職位等任務。所以，在不遠的未來，企業(yè)人力資源部門的招聘工作將由人工智能取代的情況有可能會實現(xiàn)。

看到國外的報道稱，硅谷公司BRILENT想要立足美國1,200億美元的招聘市場，為B端企業(yè)開發(fā)一套招聘管理系統(tǒng)，透過機器學習+大數(shù)據(jù)以提升招聘的效率?，F(xiàn)階段在做的事情就是利用大數(shù)據(jù)自動匹配，給求職者進行評級，并直接篩選出最靠前的求職者。在幾秒鐘內(nèi)迅速找出條件匹配度最靠前的2%-3%的求職者，整體來看可以幫助企業(yè)HR縮減1/8的工時。 
讓簡歷初評的過程自動化，首先要對大量非結構化的數(shù)據(jù)挖掘、結構化方面累積了經(jīng)驗，抓取大量的公開簡歷及相關信息，并將其結構化以方便實現(xiàn)更多構面的搜索。在簡歷評級環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)方面的累積，提供多構面演算法實現(xiàn)細化匹配。利用機器學習分析大量的人才數(shù)據(jù)，總結出候選人換工作的規(guī)律，可以將換工作的意愿強度加入到評估裡；針對簡歷庫時效性會下降的問題，自動抓取候選人在社交網(wǎng)站上的相關信息以進行補充。除了累積自己簡歷庫的獵頭公司及大公司，針對用戶按月收取費用以為大型的候選人跟蹤系統(tǒng)（Applicant Tracking System）、客戶管理系統(tǒng)（Customer Relationship Management）和工作公告板（Job Boards）提供底層的匹配引擎。

還有一個比較典型的案例，日本軟銀集團（SoftBankCorp.）與IBM人工智能（AI）系統(tǒng)Watson合作，以AI審核大學畢業(yè)生的求職申請，開創(chuàng)日本職場先河。軟銀把部分大學畢業(yè)生求職申請，例如工作愿景等1500份資料，用于訓練Watson人工智能審核系統(tǒng)。過程中，軟銀人力資源部門負責指導AI系統(tǒng)怎樣辨別不同求職者的優(yōu)劣。軟銀把另外400份求職申請交由AI系統(tǒng)評審并分作3個等級。由于AI系統(tǒng)可即時為求職者評分，大大節(jié)省審閱人手，預計可減少75%處理申請時間。不過，系統(tǒng)現(xiàn)階段仍需人類輔助，例如AI作出較低評分時，職員會親身檢查一次。此外，求職者申請時須回答兩條題目，一題由AI審核；另外一題由人手評分，令過程更加客觀。收集求職者的網(wǎng)上言行，再從面試作出綜合分析，以評價對方是否適合有關工作。在人事調(diào)動上，亦可分析員工的表現(xiàn)和性格，讓企業(yè)可以知人善任，避免工作崗位錯配。

用IT 技術進行員工的招募、評價和分配。收集了每個員工從面試到所有的工作評價，還對員工的工作狀況進行了跟蹤調(diào)查，從而建立起龐大的資料庫。人工智能通過「深度學習」可以從大量的數(shù)據(jù)之中自己總結特征并加以分析，最終評判出最適合員工的工作環(huán)境和工作崗位。 

AI人工智能的出現(xiàn)與普及所標志的正是現(xiàn)代經(jīng)濟社會價值觀向知識經(jīng)濟時代社會價值觀大轉(zhuǎn)型的關鍵的時代。也顯示出經(jīng)濟社會類型與運作機制的重大質(zhì)變以及量的大跳躍。不管如何，人工智能時代的到來是必然的，雖然我們不知道具體是什么樣子，是20年還是30年。人工智能所帶來的是更加高效的、低成本的、便捷的、專業(yè)的服務，高成本、封閉的不是未來，開放、高效的才是未來。

所以，隨著AI人工智能的高速發(fā)展，未來將可能導致人力資源從業(yè)者失業(yè)，這是我們每一個人力資源從業(yè)者將要面臨的嚴峻的考驗及挑戰(zhàn)。

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作者：黑馬程序員Python培訓學院

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