Python培训之姜光敏：随着AI人工智能的发展，未来的人力资源从业者将面临失业

一般来说，一位HR要找到合适的求职者，需要面对来自不同渠道的大量候选人，要看从几十份到几千份不等的简历，很难快速地筛选出优秀人才；在这个过程中，往往也会有意或者无意的带有偏见，从而错失优秀的人才。筛选简历的工作重复性强，时间长。 

未来，应聘者参加公司面试，面试官可能将不会再是人类，而是由具备人工智能的电脑或机器人所代替。透过收集员工的工作数据，完成招募、员工评价以及分配工作职位等任务。所以，在不远的未来，企业人力资源部门的招聘工作将由人工智能取代的情况有可能会实现。

看到国外的报道称，硅谷公司BRILENT想要立足美国1,200亿美元的招聘市场，为B端企业开发一套招聘管理系统，透过机器学习+大数据以提升招聘的效率。现阶段在做的事情就是利用大数据自动匹配，给求职者进行评级，并直接筛选出最靠前的求职者。在几秒钟内迅速找出条件匹配度最靠前的2%-3%的求职者，整体来看可以帮助企业HR缩减1/8的工时。 
让简历初评的过程自动化，首先要对大量非结构化的数据挖掘、结构化方面累积了经验，抓取大量的公开简历及相关信息，并将其结构化以方便实现更多构面的搜索。在简历评级环节，利用大数据方面的累积，提供多构面演算法实现细化匹配。利用机器学习分析大量的人才数据，总结出候选人换工作的规律，可以将换工作的意愿强度加入到评估裡；针对简历库时效性会下降的问题，自动抓取候选人在社交网站上的相关信息以进行补充。除了累积自己简历库的猎头公司及大公司，针对用户按月收取费用以为大型的候选人跟踪系统（Applicant Tracking System）、客户管理系统（Customer Relationship Management）和工作公告板（Job Boards）提供底层的匹配引擎。

还有一个比较典型的案例，日本软银集团（SoftBankCorp.）与IBM人工智能（AI）系统Watson合作，以AI审核大学毕业生的求职申请，开创日本职场先河。软银把部分大学毕业生求职申请，例如工作愿景等1500份资料，用于训练Watson人工智能审核系统。过程中，软银人力资源部门负责指导AI系统怎样辨别不同求职者的优劣。软银把另外400份求职申请交由AI系统评审并分作3个等级。由于AI系统可即时为求职者评分，大大节省审阅人手，预计可减少75%处理申请时间。不过，系统现阶段仍需人类辅助，例如AI作出较低评分时，职员会亲身检查一次。此外，求职者申请时须回答两条题目，一题由AI审核；另外一题由人手评分，令过程更加客观。收集求职者的网上言行，再从面试作出综合分析，以评价对方是否适合有关工作。在人事调动上，亦可分析员工的表现和性格，让企业可以知人善任，避免工作岗位错配。

用IT 技术进行员工的招募、评价和分配。收集了每个员工从面试到所有的工作评价，还对员工的工作状况进行了跟踪调查，从而建立起庞大的资料库。人工智能通过「深度学习」可以从大量的数据之中自己总结特征并加以分析，最终评判出最适合员工的工作环境和工作岗位。 

AI人工智能的出现与普及所标志的正是现代经济社会价值观向知识经济时代社会价值观大转型的关键的时代。也显示出经济社会类型与运作机制的重大质变以及量的大跳跃。不管如何，人工智能时代的到来是必然的，虽然我们不知道具体是什么样子，是20年还是30年。人工智能所带来的是更加高效的、低成本的、便捷的、专业的服务，高成本、封闭的不是未来，开放、高效的才是未来。

所以，随着AI人工智能的高速发展，未来将可能导致人力资源从业者失业，这是我们每一个人力资源从业者将要面临的严峻的考验及挑战。

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作者：黑马程序员Python培训学院

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