当人工智能成为HR

刘锦鑫

作为科技创新的下一个“超级风口”，人工智能正疾驰而至。各行各业都正与人工智能技术结合而出现种种变革，人力资源管理行业也不例外，人工智能正在为其赋能，将其推向一个新的高度。

在2019年全国两会上，人工智能依然是两会热议的焦点话题。数位人大代表和政協委员提出与人工智能相关的多项提案。

在两会期间的首场新闻发布会上，国务院新闻办公室副主任郭卫民表示，关于人工智能这个话题，全国政协会持续跟进，推进人工智能和实体经济相结合，把人工智能总体发展提升到一个新的台阶、新的水平。

李克强总理也在2019年《政府工作报告》提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”这是自2017年“人工智能”首次出现在政府工作报告后，连续3年被写入报告。这无疑预示着，人工智能将在未来得到进一步发展与应用。

作为科技创新的下一个“超级风口”，人工智能正疾驰而至，各行各业都正与人工智能技术结合而出现种种变革，人力资源管理行业也不例外，人工智能正在为其赋能，将其推向一个新的高度。

人工智能遇上人力资源

2016年3月，人工智能阿尔法狗（AlphaGo）战胜世界围棋冠军、职业九段棋手李世石，引发全球对“人工智能”的关注。2017 年 5 月，阿尔法狗与世界排名第一的柯洁对战，又以 3：0 战胜了对方。

人们惊奇地发现，人工智能已在不知不觉中成长，其学习能力和智能化程度远超人们的想象。

麦肯锡全球研究所认为，“60%的职业中30%以上的活动可以被人工智能代替。”德勤发布的《2018全球人力资本趋势报告》指出人工智能、机器人技术和自动化应用正在大幅加速发展并趋于成熟。

那么当人工智能遇上人力资源，会碰撞出什么结果？

2017年3月，北美著名猎头公司SourceCon举办了一年一度的行业竞赛，要招产品经理、系统管理员、地勤人员这3种完全不同岗位需求的人，给出5500份真实的简历，要求找出在这些简历中最匹配这些公司的职位的人选。

参赛的是北美最顶级的8位猎头和一个机器人Brilent。当然，最后胜出的是人，这位冠军花了25个小时筛选出了合适的人，虽然机器Brilent的准确度排到了第三，但是，Brilent只花了3.2秒，就把合适的候选人筛选出来了，而其他团队分别花了4?9个小时。

Brilent 是一个基于人工智能的给候选人进行排名和评估的系统。通过植入公司的内部人才数据库，比如应征者追踪系统（Applicant Tracking System，ATS）、客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM），对人才数据进行筛选，将其与公司的公开岗位进行排序和匹配，找出条件匹配度最靠前的2%?3%的求职者。

从效率上看，Brilent 至少可以帮助企业的HR缩减1/8的工时。速度并不是机器的唯一优势，Brilent 可以提供关于候选人是否合适的原因，告诉公司，为什么这个候选人适合这份工作，实现人、岗位、公司的最佳匹配。

这离不开 Brilent 自身根据人工智能驱动的算法。这套算法除了对数据进行筛选、清理、更新和标准化之外，还参考了候选人的额外信息等多个纬度，这些维度就包括候选人换工作的意愿，还包括过去的工作历史、雇主的历史、实际工作描述之外的相关角色等多种额外信息。

Brilent 会把候选人换工作的意愿强度加入到评估，方法也比较精细，比如说候选人收到众多HR发来的60多封面试邀请，但是候选人只有一两封给出了回应，如此低的回应率，是因为这些候选人可能暂时并没有换工作的意愿，这就是重要的额外信息。

阿里巴巴大文娱招聘专家周晓磊认为，在大规模地从海量简历中选人方面，机器人和人类的差距几乎可以忽略不计，人工智能机器人更能够提升整体的招聘效率。

从2016年开始，联合利华就已在北美地区尝试利用人工智能招聘员工，涵盖了用算法筛选简历、游戏测验、人脸识别等方式，甚至不需要人类面试官参与。

联合利华使用的HireVue，在技术方面结合了专利语音识别软件、人脸识别软件以及排名算法，来确定哪些候选人最接近理想人选。理想人选的确定则是对当前担任某一职务的最优秀员工进行分析，通过他们的肢体语言、语调与关键词等数据，总结出理想人选的核心特质。HR随后进行查看，以着重了解这些候选人的答案，选择成绩最好的候选人。

绩效考核不仅是每位HR头疼的问题，也是每位管理者焦虑的根源之一。

现在IBM已经开始应用自身开发出的人工智能程序Watson（沃森）进行自己公司的绩效管理了。Watson不仅可以考察员工过去的成功和失败，还可以预测Watson会调取员工资料和接手的历史项目，分析过去一段时间员工的经验和表现。随后Watson主动搜索内部培训系统的数据，了解员工培训以及学习情况，判断他们是否具备潜力，预测员工未来还有多少潜力可挖掘。另外，只有评估合格，人工智能觉得你有前途，你才能升职加薪。

IBM薪酬和福利副总裁Nickle LaMoreaux认为，只依据历史表现决定员工能否晋升，太局限了。她认为，当员工的工作任务基本不变，这种依据过往评判的方式可能没什么问题。但现实是，技能的“半衰期”越来越短，员工过去能做什么和他们的未来潜力之间，越来越不相关。好员工必须得有不断学习、不断进步的能力。Watson可以帮助HR发现这种员工。

据IBM人力资源部统计，与人类的评估结果对比来看，Watson的准确率达到了96%，在HR可以接受的范围内，因此已经开始试用了。

在国内，北京外企人力资源服务有限公司（FESCO）结合线下服务积累的经验，把传统的企业人力资源服务直接搬至云端与移动互联网之上的创新实践，以及FESCO 员工服务智能终端HELO APP使用视觉人工智能和人体生物识别技术进行身份识别和验证，从而提供个性化人事服务的创新应用，为人力资源从业者提供以数据为支撑的决策机制，实现人力资源的智能化。

人工智能引入人力资源管理领域后，HR 的很多常规性、重复性劳动将由计算机完成，这样就会将HR解放出来，去做一些更有意义、更讓人感兴趣、更有价值的工作。

人类的经验与智慧不可取代

既然人工智能这么强大，那要HR还有什么用呢？

从长远来看，人工智能一定会替代很多岗位，但也无需过分焦虑。中科院计算技术研究所研究员史忠植说：“如果说 18 世纪的工业革命通过机器替代人类的体力劳动，那么现阶段的智能革命，就是要让机器来替代我们的脑力劳动。”

现阶段来说，虽然人工智能技术已经取得巨大发展，并且仍以惊人的速度继续向前发展，但是和人类智力相比较，数据的创建速度和可用性尽管也经历了指数形式的增长，通用数据已然富足，不过对于更加细分的人力资源领域来说，专用的数据资源仍需进一步的积累。人工智能现在依然无法在很小的样本量上做出正确的选择。今天的机器学习是在大数据技术发展基础以及无数次训练之上，这样人工智能才能更加精准。机器与人类应该并驾前行，他们不是在赛跑，而是要形成一种相互合作与促进的关系。

未来30年内，很多我们现在视作“硬指标”的能力将越来越不被看重，甚至被人工智能替代，比如计算能力、逻辑思维能力、专业能力等;而那些“软实力”，比如与人交往的能力、表达关怀共情的能力、与他人合作的能力等，将越来越受到重视。归根结底，最重要的还是“人”。

人工智能读不懂感情，看不懂人性。但人力资源的核心是“人”，人既有理性也有感性。对人性复杂的洞悉和把控，虽然人工智能的泛化能力和自主学习很强，但难以拥有像人类一样的情感和意识，而懂人性的HR才能做好。人工智能难以取代HR，如与候选人进行更深层次的沟通，或识别候选人是否与公司的企业文化相匹配，以及说服候选人在众多选择中加入自己服务的企业，等等。

大数据可通过日益膨胀的互联网传输逐步解决，但是“社交”属性，恐怕是人工智能永远的短板，这也就说明了人工智能永远不可能替代人类的某些特定活动。

人力资源管理，本身就是一个需要与人打交道、需要频繁地进行心理与情感交流的职业，而将解决人事问题的方式程序化、机械化还很遥远，人力资源管理不可能完全被人工智能取代。

人工智能最先代替的会是人力资源工作中最基础的苦差事，那些低效率的统计、核算和筛选的工作，这也正式机器所擅长的领域。人类当然也有我们的擅长，我们的沟通、组织、鼓舞和领导的能力是机器无法做到的。具备这些能力的HR，在企业会承担更大的责任，扮演更重要的角色。

站在人工智能肩膀上，人力资源部门经历着从移动互联网迈向智能互联网，从人力资源迈向人力资本的大步跨越，需要利用新技术、新服务开展企业员工服务，高效、零失误满足员工需求，实现服务场景全智能覆盖。人力资源的工作绩效未来将更多体现对企业策略贡献，而非琐碎事务的流水处理。HR的重要性也将在智能化、数字化转型中获得升华。