貨拉拉成立于 2013 年，成長于粵港澳大灣區(qū)，是一家從事同城、跨城貨運、企業(yè)版物流服務、搬家、汽車銷售及車后市場服務的互聯(lián)網(wǎng)物流公司。截至2023年6月，貨拉拉業(yè)務范圍覆蓋全球11個市場，包括中國及東南亞、南亞、南美洲等地區(qū)，其中中國內地總共覆蓋360座城市，月活司機達90萬，月活用戶達1050萬。

　　Al現(xiàn)已應用于人力資源管理從招聘到員工體驗到員工培訓與發(fā)展的各個環(huán)節(jié)中，人工智能在人才招聘上的應用場景主要包括簡歷 解析與篩選、人崗匹配、招聘客服(聊天機器人) 等。根據(jù)艾瑞咨詢關于中國網(wǎng)絡招聘市場發(fā)展研究報告，不難發(fā)現(xiàn)，AI在招聘領域的不同環(huán)節(jié)，重塑了整個流程的職能分工，進一步解放人力資本，將這個市場推向另一個高度。

　　一線招聘工作者，找到真實求職者并來到現(xiàn)場面試，需要經(jīng)歷簡歷過濾-崗位匹配-招聘客服-面試對接等流程，其中前面三個環(huán)節(jié)需要處理海量的同質化信息，極大增加一線招聘負擔。

　　所以，我們通過這個切入點，在公司招聘場景進行局部AI試探，旨在利用AI幫助完成那些人們“不想做、做不好、不能做”的事，進一步解放人力資本。

　　招聘場景和AI結合的產(chǎn)品五花八門，從下圖可以看出，不同企業(yè)針對招聘場景切入點還不盡一致，從JD生成到簡歷匹配到AI面試，不同企業(yè)的發(fā)力點不太一樣，這也說明AI在招聘場景中，不同角度均可以發(fā)揮很大的作用。

　　貨拉拉的AI招聘系統(tǒng)參考IBM早期的切入思路，從聊天機器人出發(fā)，借助線上化招聘平臺自有的推薦能力，篩選出更適合公司招聘場景的候選人，結合大模型能力進行AI答疑，以便完成篩選到簡歷獲取最耗費人力的環(huán)節(jié)。

　　在線互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺包含很多種，求職者會通過不同渠道找到公司進行簡歷投遞，開發(fā)一套新的招聘系統(tǒng)推廣吸引求職者不太現(xiàn)實，因此將整體產(chǎn)品方案拆分為插件+應用后端兩套。插件主要觸達求職者那一側，應用后端主要服務于招聘管理人員，插件觸達求職者后，通過應用后端拿到相應的聊天內容，結合當前崗位的招聘要求對求職者進行答疑和崗位匹配，拿到高質量的簡歷。

　　使用流程：招聘者賬戶發(fā)布招聘內容-登陸應用管理后端，配置JD、職位要求和主要過濾條件-限定招呼時間和次數(shù)-啟動插件-簡歷回收

　　招聘管理人員通過在線招聘平臺發(fā)布崗位后，通過系統(tǒng)提供的插件進行求職者觸達，插件通過管理后端拿到回復的內容進行AI聊天，聊天達成一致后，自主獲取求職者簡歷。

　　獲取簡歷后，招聘管理人員可以通過系統(tǒng)簡歷中心對簡歷進行初篩和排序，以便二次數(shù)據(jù)過濾。同時，系統(tǒng)每天運行的結果通過大數(shù)據(jù)自研BI平臺- 云臺提供，觀察數(shù)據(jù)趨勢修正職位要求，以便完成招聘目標。

　　應用層： 招聘后端集成插件管理、任務編排、多職位聊天預設，招聘賬戶管理等功能，通過配置中心能力，對招聘客服提供技術支撐。

　　基建層： 招聘后端是一個工具化平臺，對應的可視化、權限管理以及推送機制依賴于第三方能力，涉及到大模型能力場景，需要額外對接GPT網(wǎng)關，系統(tǒng)對GPT能力進行了一次二次封裝

　　聊天的核心是基于AI大模型的對話能力，不同職位的招聘要求是不一樣的，通過預設prompt，提供前置信息輸入到大模型。協(xié)同關系類似下圖，客戶類比求職者，不同的意圖代表不同的崗位要求，通過系統(tǒng)的意圖預設，大模型提供能力基座，實現(xiàn)不同職位不同對話機器人。

　　插件與管理后端需要一個穩(wěn)定的消息通道，通道不僅可以通過消息協(xié)議實現(xiàn)特定的指令，同時可以遠程干預，插入臨時指令干預插件行為。消息通信示意圖如下：

　　? 插件和管理后端建立長鏈接，通過心跳維持連接，系統(tǒng)托管到ClusterManager

　　? 后端掃描任務窗口，通過定制化協(xié)議組裝協(xié)議內容推送到插件端，默認推送到隊尾

　　? 當接收外部消息時，通過redis查詢當前插件所在長連接對應的服務地址，如果跨服務器，通過http轉發(fā)請求

　　具體流程如圖所示，管理后端識別socket在哪個服務提供，轉發(fā)到插件的消息中心后，由插件中心進行任務編排后的事件處理。

　　求職者眾多，如何提前剔除不符合公司要求的求職者，這個問題在沒有AI介入時，需要招聘工作者很強的經(jīng)驗判斷，挑戰(zhàn)點在于從海量多變的信息中，精準識別到公司所需要的人才。

　　在線招聘平臺有自己的一套推薦機制，篩選后，職業(yè)經(jīng)歷是否匹配當前崗位要求，就需要招聘工作者的經(jīng)驗判斷了。

　　因此，我們將可固化的判斷邏輯提前輸入到大模型，通過在線簡歷平臺精簡的信息，交由大模型進行判斷，如果滿足初篩，則進行聊天觸達。采用當前手段，可以大大減少暴力觸達帶來的低質量簡歷。

　　實際招聘場景中，求職者可能由于已經(jīng)找到工作或者個人其他原因，拒絕招聘者進行面試溝通，因此同樣要識別溝通的意圖，同樣，我們采用上述篩選的思路，對聊天內容進行意圖識別，對不感興趣進行歸檔處理，盡可能給面試者更真實的求職簡歷。

　　如何判斷當前招聘質量和進度是反證AI提效的重要參考依據(jù)，項目依托云臺 以及飛書建立可視化看板，通過不同維度來輔助觀測當前變更是否對招聘產(chǎn)生正向效果，這里就不展開了。

　　從現(xiàn)有經(jīng)驗來看，招聘方和應聘者都有各自的隱藏信息?！拔业挠H身經(jīng)歷，人家問我你家有小孩嗎？你小孩幾歲了？咱也不知道他是希望孩子大，還是希望孩子小?！崩凑衅窩TO蔚志剛回憶，“就這些東西，你說起來跟笑話一樣，但是確實在你求職成功的過程中，可能權重還挺重?！?。

　　Mary遇到過類似問題，“花了大力氣找了一個人，老板一面試，屬相不合，pass掉。”類似情況并不少見：招聘助理，要看屬相是否沖突；招個組員，要看星座是否相合；有人認為，某個地區(qū)的人適合做銷售，還有人認為某個血型的人不適合做銷售。

　　所以，AI在招聘場景中，我覺得AI更多扮演的還是輔助者的角色。研究市面上的AI招聘工具，還沒有出現(xiàn)一個大一統(tǒng)的產(chǎn)品，但是從當前行業(yè)的產(chǎn)品來看，招聘場景AI賦能，存在很大的可能空間。

　　市面上已經(jīng)出現(xiàn)了大量的AI招聘工具，各自基于招聘特定場景進行AI賦能，后續(xù)系統(tǒng)同樣參考市面的迭代方向，深挖簡歷復用率，AI面試，崗位匹配等功能，更大化的在招聘多場景進行AI賦能。