近日，百度大脑正式推出智能招聘解决方案，帮助企业节省招聘成本，将 HR 从日常面对的海量简历和琐碎沟通中解放出来。百度较早开始智能招聘技术的研究和应用，基于内部招聘流程和对外提供的『百聘』招聘垂类服务，积累了相当丰富的经验。在深刻理解企业招聘痛点之上，百度大脑结合自身人工智能技术优势，能够为企业提供更加高效的智能化招聘服务。
百度人才智库（百度 TIC）充分发挥了百度在人工智能和大数据方面的天然优势，自2015年起，创建了国内首套完整的基于大数据的智能化人才管理综合解决方案。相关研究工作不仅发表在 KDD、SIGIR、WWW、IJCAI、AAAI、TOIS、TKDE、TMIS 等人工智能领域顶级学术会议和期刊上，还受到哈佛商业评论、MIT Technology Review、Fast Company 等国内外知名媒体的关注，同时代表百度荣获2018年拉姆查兰管理实践奖-全场大奖和人力资源实践奖等 HR 领域重要标杆奖项。
智能化人才管理系统在百度实施以来，不仅大幅提升了人力部门的工作效率和准确度，在人才选拔、人岗匹配、简历画像等招聘场景也取得创新突破。
应用场景&亮点功能
百度大脑智能招聘依托百度 TIC 团队在招聘方向的深耕，同时结合百度自然语言处理、百度文字识别的 AI 能力，帮助企业实现招聘管理的智能化、数字化，旨在满足不同场景（校招、社招、猎头、内推）、不同行业（蓝领、互联网、教育、零售等）的招聘需求，从招聘全流程入手，深入招聘过程中的各个环节。
百度大脑智能招聘产品可以满足以下场景需求：
候选人求职推荐：在求职应聘场景中，运用智能招聘解决方案，为求职者推荐最合适的工作岗位，节省了求职者的职位检索时间，帮助求职者准确、高效地找到合适岗位，提升面试成功率。
企业人才筛选：在企业人才检索场景中，运用智能招聘解决方案，将基于传统搜索的人才搜索模式，转变为定制化智能检索模式，满足 HR 个性化的找人需求，同时为面试官智能推荐最匹配的候选人，可有效提升人才岗位匹配度，节约招聘成本。
企业人才评估：在面试场景中，运用智能招聘解决方案，将传统标准化试题升级为个性化考题，协助 HR 有针对性地考察候选人，提高 HR 面试的专业性，更精准地甄别候选人匹配度。
企业招聘助手：在招聘沟通场景中，运用智能招聘解决方案，全面满足应聘者和企业之间沟通和信息获取的需求；客服机器人24小时在线，为应聘者提供企业咨询、答疑解惑服务，提升企业招聘效能，降低人力成本。
在企业的招聘环节中，HR 常面临如下问题：
部门管理者在向 HR 部门提出人才需求时，描述主观且模糊，HR 经理去市面上各大招聘网站大海捞针寻找简历，人力成本非常大；
岗位细分越来越细，招聘人员经验不一，使人岗匹配结果不能令用人部门满意，招聘需求无法达成；
如果无法解决这两大问题，不仅会消耗 HR 大量的时间和精力，也会导致企业招聘周期变长，甚至会错失优秀的候选人简历。针对上述问题，百度大脑智能招聘为企业提供了简历解析、简历画像和人岗匹配能力：
简历解析。基于百度自主研发的面向简历的信息抽取技术，可以准确挖掘简历中的关键信息，输出种类丰富的字段，并将不同格式的简历统一解析并转化为标准的格式。在整体抽取效果上远超其他同类产品，综合性能领先于主流简历解析产品12%以上。不仅为其他相关智能招聘环节提供有力技术支持，也能够帮助企业快速准确地构建人才画像，节约人力成本。
简历画像。基于百度 TIC 团队研发的基于领域知识图谱的结构化简历画像技术、多维度简历评估技术，对候选人简历进行深度解析，实现简历精准评分，助力业务快速挖掘优秀候选人，让优秀同学脱颖而出，具有智能化、高可用、易扩展、速度快等优势。基于简历画像技术进行人才筛选，让面试转化率提升4倍，招聘效率相比人工提高40倍之多。
人岗匹配。基于百度 TIC 团队研发的世界首创的人岗匹配神经网络技术和多维度简历画像技术，从岗位需求、候选人技术背景、能否胜任等角度为岗位推荐优质候选人，亦可为候选人推荐最合适的岗位；实现“人才—岗位”双向智能匹配，让每位候选人人尽其才，才尽其用。相关技术助力简历分发效率全面提升，整体招聘流程缩短2/3。相关技术被学界、业界广泛引用，并被麻省理工科技评论（MIT TechnologyReview），Harvard Business Review（哈佛商业评论），Fast Company（快公司）等国际著名媒体进行报道，成为业界标杆。
以上智能招聘能力的背后，是百度 TIC 基于自然语言处理（NLP）和机器学习完成的两项任务：
任务1，基于对候选人简历多类型特征综合建模，使用领域知识图谱结合海量历史面试结果，学习候选人潜在低维表征，以多维度简历画像的方式进行简历评估，快速挖掘优秀人才。
任务2，通过自主研发的多视角主题模型和技能感知的人岗匹配神经网络等技术，对工作岗位和初筛后的优秀简历进行智能匹配，自动为当前工作岗位寻找在技术背景和发展潜力上最能够胜任的候选简历，精确推荐优质候选人。
下图展示的是百度 TIC 团队提出的基于能力感知的人岗匹配神经网络模型，这也是学界首个基于神经网络的智能招聘算法模型。该模型可自动学习出工作经历中与工作要求相关的重要技能和项目信息，并进行权重分析，实现高可解释性的人岗匹配。
百度 TIC 团队提出的基于能力感知的人岗匹配神经网络模型
人岗匹配示例，模型可自动学习出工作经历中与工作要求相关的技能和项目关键词并进行权重分析
未来展望
在未来，百度大脑将积极探索和追踪机器学习、深度学习领域的前沿技术，将业界领先的技术引入到智能招聘领域，推动智能招聘技术的稳步迭代，树立行业标杆。同时，继续丰富智能招聘 SaaS 产品矩阵，以业务为向导、技术为推动力，构建覆盖招聘全流程的产品矩阵，实现智能招聘 SaaS 产品矩阵的完整性、易用性、准确性、高效性、稳定性。
最后，在智能招聘技术的行业普适性上，百度大脑将积极构建覆盖互联网、金融、旅游、食品、房地产等全领域的知识图谱，实现以领域知识图谱为数据基石的智能招聘技术，让智能招聘技术在不同垂直领域都能有优秀表现。
在这个瞬息万变的世界，所有重复、繁琐和费时的过程都正在逐步地被自动化，人才招聘团队的工作变得更有指向性。使用智能招聘技术，可以帮助用人单位提高招聘效率，迅速定位候选人，不让优秀人才流失。百度大脑作为AI技术应用的先锋探索者，将继续以打造领先的技术平台和创新产品为己任，服务全球用户，让复杂的世界更简单。
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