關於機器學習與人工智慧在實務運用上的利弊，學術與實務界雖有各種不同的論調和爭議。但許多人都認為人工智慧技術確實有能力破壞及重塑現今企業經營環境中的人力資源業務運作的模式。
文／鄭晉昌 國立中央大學人力資源管理研究所 暨EMBA 教授
科技的發展已帶給人類與過去截然不同的職場環境，相信在不久的將來，一些先進企業的任用單位開始會運用前衛的資訊科技技術所驅動的作業流程進行人才招募。相關的調查資料顯示，運用人工智慧於企業招募的活動量將會與時俱進。關於機器學習與人工智慧在實務運用上的利弊，學術與實務界雖有各種不同的論調和爭議。但許多人都認為人工智慧技術確實有能力破壞及重塑現今企業經營環境中的人力資源業務運作的模式。
由於人工智慧能夠可以根據企業組織以往的技能資料庫快速地預測、分析及協助組合相關專案所需的員工技能，因此適用於許多業務領域，特別是技術職位的招募。美國的一項針對現職HR人員的意見調查中發現，在尋找更多合格人選並能夠長期留才時，人工智慧技術的應用可以協助並取得重大的績效。就筆者個人的接觸所知，大陸富士康集團的人工智慧團隊，已開始嘗試這方面的努力。在此，讓我們一起看一下人工智慧給人力資源任用單位究竟帶來那些巨大的衝擊。
一、時間與人力的節省
通常任用單位在完成招募任務的過程中，需要耗費大量的時間在很多不得不做的小事情上。據調查資料顯示，人力資源招募單位每週平均花費近兩天的時間處理瑣事。尤其在招募的過程中，掃描履歷資料和回覆求職者的工作就會消耗許多時間。
而人工智慧招募可以為這些工作節省大量的時間與人力。與傳統方法相比，電腦程式可以針對數位履歷進行掃描，並根據過去的經驗、技術能力等變項，對求職者事先進行驗證與篩選。透過這一個自動化的流程，負責招募的人員可以節省大量的時間，並將精力集中在其他更為重要的工作任務上。
二、改善求職者的體驗
為了找到並留住最優秀的人才，許多企業希望求職者可以參與整個招募過程。但是，任何一個招募活動中的錯誤或是消極的應對，都可能扭轉或改變求職者對於企業的印象。根據相關的調查報告指出，有60%的求職者在求職的過程中有過不良的經歷，有83%的受訪者認為這種消極的對待，改變了他們對工作或公司原有的看法。
為了讓求職者參與整個招募過程，企業招募團隊可以求助於人工智慧技術。一些以資料驅動的人工智慧招募系統可以提供求職者個人化的技能評估，事後這些評估報告可以協助企業任用單位雙方決定職缺所需的人才條件與求職者是否匹配。在另一方面，人工智慧可以幫助求職者在應徵的過程中，更瞭解自己的技能水準和實力，可以啟發他們在尋找工作時應發展哪些關鍵領域的技能。人工智慧招募系統Harver就是一個很好的例子，許多電信和電子商務公司如Vodafone、Netflix和Zappos已經開始廣泛使用這個系統進行人才招募。
三、減低人為的偏見
越來越多的企業重視公司中員工的多元性，由於招募人員是人，在遴選人才的過程中無法擺脫其個人的偏見，有可能造成遴選結果的不公平。值得慶幸的是，人工智慧在檢視求職者的過程中能夠消除可能的人為偏見，因為系統僅根據設定的條件來評估求職者。運用這種技術來遴選求職者，可以減少人員有意或無意的偏見，可以有效解決辦公室內的種族與性別歧視，及其他多元化等重大問題。
四、即時回覆和提升參與度
有了這麼多的求職履歷資料，公司負責招募的人員通常很難立即回覆求職者的每一封信件和電話。這種延遲可能讓許多感興趣且條件比較好的求職者已經在其他地方找到了一份工作了。一般說來，求職者想知道他們是否被考慮錄用，如果不迅速回覆這些人，可能會導致他們轉向其他機會。
人工智慧虛擬助理可以立即回應求職者的詢問、回答問題甚至安排面試或會議來提高求職者的參與度。這些工具使用機器學習和語言處理系統使雙方互動看起來很自然 (例如 IBM 公司的 Chatbot)。透過自動回覆求職者，企業招募團隊可以消除電子郵件回覆的延滯時間，加速完成整個招募作業流程。
五、精準的搜尋分析
履歷資料分析與評估是招募過程中的最重要部分，尤其是在評估所搜索到的履歷資料是否有效時。除此之外，企業現有人力之盤點是組織現職員工與理想員工技術能力間落差分析的重要步驟，這些都是招募策略規劃的一部分。但是，收集及更新這些資訊是一項說起來容易，做起來卻煩瑣及困難的工作。
這是都是人力資源大數據技術發揮作用的地方，因為它能夠在短時間內收集和分析大量資料。可以用來計算及評估各種招募活動的績效指標，如職缺填補完成率、新進人員晉用成本和合格率等。獲得這些資訊可以協助企業人資人員找出日後招募活動所需要改善的作業內容，以增加其作業效率。
相信在不久的將來，大家可以期待企業在進行人才招募時，這些由人工智慧技術所驅動的作業流程將隨處可見。隨著人工智慧技術變成公司業務運作的主流，一些上面所描述的優勢也會慢慢地從人才招募活動滲透到其他的人力資源活動中。
（原文標題：人資專欄：運用人工智慧技術於人才招募）
