中国企业校园招聘白皮书（58页）

行业报告下载 2021年07月29日 08:30 管理员

在动辄数万份简历的校招场景下，即使企业将筛选器和测评结果做准入门槛设置，筛选后依然存在大量简历需HR人工辨别，“一刀切”的做法会极度影响筛选精准性。为了高效、精准筛选，校园招聘的AI算法应运而生。 AI算法测评，能将测评或简历数据与Offer或绩效结果进行关联，输出录取者或绩优人员的AI画像，通过AI算法提升招聘效率，并优先推荐优质候选人。企业校招场景下积累的数据量较为充足，庞大的候选人信息与录用结果，为AI训练提供充足数据量。同时，对过往招聘数据和校招生绩效结果分析，也能反哺校招的效率与精准度。举例来讲，A企业希望根据以往校招发Offer的情况，准确预测投简历的学生是否能优先推荐。一方面，企业希望减少无效面试；另一方面，面试官希望对优秀人才提高关注。

将该企业以往候选人的录用结果，作为分析简历与测评依据，经过多种算法调试，输出一套可预测学生能否被录用的AI算法，这套算法能实现77%的淘汰率（算法预测淘汰人数占实际淘汰者的比例）和77%的命中率（算法预测录用人数占实际录用者的比例），从而大幅降低校招工作量，提升招聘效能。据北森人才管理研究院调研显示，今年HR对AI技术及AI在校招场景的应用较感兴趣，特别是排名前三的人岗匹配、简历自动筛选、AI人才画像，这些技术都是为校招初筛场景而设计的，可以有效提升HR筛选效率与精准度。我们认为，在实际业务场景中，企业更注重效率、质量与体验的平衡，期待通过智能AI便捷操作，有效提升招聘效率与人才质量，兼备友好的招聘体验（校招常见的AI应用如图11）。但现实采用AI校招的不同企业也出现明显的应用效果差异：一部分选对场景的企业，局部场景AI应用效果显著；另一部分企业AI应用场景选择不当，则效果欠佳，这点需要企业关注并重视。

中国企业校园招聘白皮书（58页）