同时,简单的软件提示可以将候选人分解为一系列针对每个申请的分数,并以数字形式提供最佳前景。 计算机能从这些列表中学习吗?不能。 。鉴于申请人数极多,人力资源部门可能也无法从他们挑选的少数人的成功经验中 肯尼亚赌博数据 吸取教训。 但人工智能可以。 简历筛选 借助人工智能,可以通过筛选年龄和人口统计、收入、行业经验甚至职位,比上述示例更深入地了解候选人的信息。
通过交叉检查,可以通过 AI 软件对类似候选人的“学习”经验来推断成功率。 进一步深入研究,人工智能预测分析可以发现不准确的信息候选人的申请或简历中的不准确甚至不真实的内容。 分析好,预测分数的准确性就越高。 性格测试 预测分析还可以帮助了解求职者的性格,分解求职者的外向性、神经质,甚至对工作环境变化的开放性等回答。
这些软技能对于与其他员工合作至关重要,人工智能可以帮助预测特定候选人如何与团队融合。 AI 候选人参与度 在任何人力人力资源参与之前,人工智能软件可以根据初始申请通过聊天机器人与潜在招聘人员进行个性化互动,并根据人工智能学到的关键问题提出详细的问题并解释答案。 人工智能聊