如何用AI+策略快速从1000份简历找到候选人？

招聘是每个公司必不可少的动作，但面试是每个用人部门深恶痛绝的活动，原因无他，面试这件事ROI奇低！

之前我做过一次统计，一次岗位从发布出去，到简历筛选、一面、二面、最终offer，中间还会充斥着候选人在入职时候突然拒绝offer的事情。

所以，一次招聘的成本是奇高的，以下是一组数据，以产品经理招聘为例。

LinkedIn Talent Solutions报告、猎聘研究院《2023中高端人才招聘趋势白皮书》、Mercer薪酬调研：

如果进行一次UE模型成本核算，他会是这样的：

1. HR成本
1. 初级HR：月薪约10,000元，按20个工作日，每日500元，折合时薪约50元。
2. 中级HR：可参考75元/小时，但本表中默认使用初级水平。
2. 业务骨干。采用平均时薪约250元/小时（区间200-300元）。
3. 部门负责人。按时薪500元计算，用于复面环节核算。

综上，一个产品经理从简历筛选到面试再到最终入职的成本约4万元！

当然，不同的公司情况不一样，可能更高也可能更低。

那么现在课题也就出来了：如何高ROI的找到我们需要的候选人，这是一个问题。

很多同学会瞬间想到用AI的手法，但如何使用AI，AI在里面是个什么样的角色却不能清晰定义，所有这一切都是KnowHow不足的体现。

今天我们就以一完整案例告诉大家行业认知在AI应用中的重要性。

首先介绍下贝尔宾团队角色，这是我们后续会用到的重要模型。

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之前我们在做提升团队容错率的时候介绍过贝尔宾团队角色：

智多星：思维天马行空，上则能提出创造性目标，下则很多鬼点子；但是思维跳跃可能导致战略变来变去，团队累得不行。

外交家：舌战群儒，争锋相对，予取予求，总能在谈判中获取更多资源、新的商机；但这些同学吹牛太多可能会夸大其词。

协调者：八卦信息中心，知人善用，信息同步收集的好手；但信息交换过程中难免出现纰漏被人觉得别有居心，并且容易轻信，出问题时候容易甩锅。

鞭策者（推进者）：电视里的为达目的不择手段的同学，跟这种同学不能聊三观、聊人情甚至聊道德，聊目标就好。

审议员（监督员）：具有批判思维的意见领袖，杠精的代名词，一般来说很讨人厌，审议员一般来说喜欢团队有更多不一样的声音，可以暴露更多问题，但有些时候问题得不到处理，反而会激化团队矛盾导致氛围很差，而审议员本身会认为这就是对的。

凝聚者：悲天悯人，共情能力极强，号称中央空调，真的遇见得罪人的抉择时候喜欢和稀泥，导致问题一直持续。

执行者（实干家）：能够将本职工作做得很好的人，比较死板，命令执行机器，令行禁止，在其能力与认知范围内，不会多做一步，也不会少做一步。

完成者（完美主义者）：就是完美主义者......

专业师：剑痴、武痴，只关注自己领域的事物，专业领域的大宗师，注意，一些测试也不会出现该角色。

以上可以完全涵盖我们团队中的角色，这里稍微分类后是：

行动类：执行者、完成者、鞭策者；

社交类：协调者、凝聚者、外交家；

思考类：智多星、专业师、审议员；

一般来说，一个人的角色属性会呈多样性，我们会选取三个角色作为主属性。

了解贝尔宾团队角色后，我们进入正题，首先对简历筛选进行优化。

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如果要对整体招聘效率提效，那么一定要在所有环节的第一步做到足够的优化，比如大家会发现内推的简历会更靠谱，是因为他经过了同事初筛。

所以，整体效率优化的核心来到了第一步：以一次产品入职要进行1000次简历筛选来说，这里提出了一套策略：让这1000个候选人先做一套贝尔宾团队角色的测试，得出他的主属性。

如果团队需要一个：

1. 创意提出者，那就重点筛选智多星；
2. 项目推进能力比较强的，那就重点筛选推进者与协调者；
3. 质量把控者，那就重点筛选完美主义者；
4. 执行力强的同学，那就筛选执行者；
5. ...

在这个面试SOP之下，别说1000份简历了，10000份简历都不在话下。

实际使用运行情况是，1000份简历500份就放弃做题了，这其实是一种服从性、积极性测试，这是一种双向选择过程，如果连花10分钟做一道题都做不到，也不期待对方能完成任务了...

剩下500份简历，有突出团队角色人格的也不到50人，而就真实情况反馈，这50确实也各有特点，这里可以根据实际需求面试，也可以根据数值挑选。

一、反作弊策略

是测试题就一定会有被攻破的可能，如果被攻破了也无所谓，因为我们这里有一套反作弊策略，这些策略会埋藏在后续真实面试的问题中。

比如，候选人主特性是智多星，却没有点子王的特性，那么我们就会怀疑其“不诚实”或者做题不认真了。

但这种“聪明”的同学、愿意主动打破框架的同学，我们反而会更高看一眼，其结果是：更严格的面试流程，我们会将他当成更高一阶的存在，如果没问题就给出额外薪酬。

反作弊策略的是AI定制化问题的一种应用。

二、AI定制化问题

如前所述，我们会根据候选人的简历、团队角色，并结合后续其汇报Leader的角色（这里可以扩散），动态生成各种场景化问题，甚至会假设极端情况。

比如，候选人是一个外交家，那么他可能会有夸大其词的问题；而其Leader如果是一个审议员，如果入职后就经常可能出现下属泛泛而谈，Leader不停批评的情况，这对双方可能都是一种折磨，最好的方式就是在面试阶段暴露，看双方对此的接受情况。

三、一面通过条件

通过上述面试过程，一面会达成一些基本结果：

1. 候选人的团队角色；
2. 候选人的自评和实际回答情况是否贴合；
3. 候选人与Leader的适配性；

至此，快速初筛便结束，可以进入专业面试流程了，这里比较好的点在于：以上工作HR就能完成。

如果HR都能完成的工作，那么大概率AI也能完成，所以整个简历筛选到一面环节可以大幅度加速。

最后给一张角色职位映射表：

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接下来就是专业面试环节，这个反而很常规并且是必须投入时间的部分，这里简单说几句即可。

面试就是去评价一个人，一旦涉及评价，就会有方法论，最终的面试内容都大同小异。

我一直用的都是五维模型及Leader的五件事，这里对一线经理、总监、高管会有不一样的要求：

所以，你如果面试的是：

1. 一线员工，重点突出专业能力；
2. 一线经理，重点突出项目管理能力；
3. 总监，重点突出管理和机制推进能力；
4. 高管，突出品牌与业务理解及创新能力；

要注意，专业能力是及格分，必须优先达到。

然后，我使用的面试结构是这样的：

1. 请求职者自我介绍。考察表达能力；
2. 你处理过最难的三件事是什么，再来一次会如何。综合考察，重点聊天部分；
3. 工作中，你最讨厌的一个人。观察人际交往；
4. 工作中，你最认可的一个人。观察短期志向；
5. 你的待遇期待。考察ROI；
6. 你期望自己在新团队是什么样的角色。双方预期拉齐；
7. 你为什么离职。考察持之以恒和忠诚度；
8. 你未来两年的工作规划是什么。考察忠诚度和潜力；

我会优先从案例看是不是战略级人才，是否具备独立思考能力，这里的核心是选题，是如何帮助团队找到接下来要以什么为目标，并且说清楚为什么是这个目标。

交流过程中，一旦碰到以下信息，我会进一步深挖：

1. 是否作为产品一号位完成了项目，项目的规模是什么，做到了什么程度，有没有数据佐证；
2. 是否有骚操作获取资源的案例，在什么难度下，获取了什么样的资源，如果是部门负责人，怎么做预算的，如何做资源分配的，底层逻辑是什么；
3. 是否有管理经验，怎么做的梯队建设，案例是什么；
4. 如何做人才辅导，项目辅导，下面同学遇到问题怎么处理的，是补位还是漠不关心，怎么看待补位的；
5. ...

重要内容都是围绕最难三件事展开，如果你自己有预期有节奏，我就跟着你的节奏走；如果你没节奏，那么作为面试官我就带节奏。

但是对于中高阶人才，如果没有带节奏的意识，那是态度问题还是平时不总结或者表达不佳？

相信我，无论什么原因，都不是一个好的开始...

unsetunset结语unsetunset

我们今天探讨了如何用AI去提升整个面试的效率。

可以看到，AI的实际使用其实更多在第一步配合类似RPA或者API在初筛到一面这个环节做工作。

可以认为其中的核心其实是筛选策略，AI仅仅是一个自动化工具。

这里的所谓提效，其实本质是一种工作量转移：将业务（用人）部门或者说专业部门的时间成本转移到HR身上，并且进一步由HR的身上转移到AI身上。

至于初筛后的常规面试依旧难以避免，这里当然也可以通过AI生成专业型问题，在专业面试前再做一次专业能力初筛。

但，用人是大事，最终一定要进行至少两轮专业面试，否则你可以用AI生成问题，候选人当然可以用AI回答问题，其结果就是空对空了