35、机器学习算法在招聘流程中的应用与效果分析

机器学习算法在招聘流程中的应用与效果分析

1. 人工智能在招聘中的作用

信息技术让数据的收集、分析、管理和展示工作变得更为轻松。在计算机领域，数据在高级管理人员的决策过程中起着核心作用。如今，人力资源经理能够在最短时间内从求职者那里收集大量数据，这些数据可通过搜索引擎借助互联网进行提取和分析。搜索引擎运用机器学习算法，提升了招聘流程的速度、准确性和效率。

人工智能作为一门用于设计表现得像人类且能完成通常由人执行的工作的计算机程序的科学分支，为人力资源经理提供了对招聘数据的关键理解。人工智能系统能够自动识别模式并做出决策，使招聘过程在规划上更具主动性和战略性。它能像人类一样做出反应，其最终目标是完成如筛选求职者简历和招聘新员工等通常由人完成的工作。机器学习使招聘过程更快，减少了时间消耗，提高了准确性并消除了偏见，让整个招聘过程更加公平和透明。

2. 在线招聘流程

在线招聘流程是指在招聘过程中运用现代技术，如求职搜索引擎、求职门户和互联网。有研究通过自动化机器学习算法分析求职申请来对候选人进行排名，该系统原型利用从领英资料和博客文章中获取的招聘数据实现。研究发现，该系统的表现与人类招聘人员完全相同，可用于自动化招聘流程。该系统由求职申请模块、个性挖掘模块和申请人评分模块组成，研究中使用了学习排名算法、回归树和支持向量机，其中学习排名算法的相关系数为 63%，支持向量机的相关系数为 65%。

3. 招聘过程

招聘过程旨在找到具备最佳技能、经验和个性的候选人来填补职位空缺。研究表明，在线招聘降低了成本并提高了招聘流程的效率，约一半的受访者认为跟上时代步伐和与其他组织保持同步是采用在线招聘的主要动机。一个良好的招聘过程应能