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数字建立
简历正在消亡：招聘的未来是这样的
文/ Chiradeep BasuMallick
为了做出更明智的招聘决定，进步公司已经超越了传统的简历。我们将讨论四种方式，在这四种方式中，技术可以帮助数据驱动的招聘，并在后简历时代实现准确的评估。
简历的时间到了吗?
研究一直表明，历史就业数据和以往的工作经验是衡量求职者潜力的较差指标。尽管有这些发现，招聘经理仍然将简历作为招聘的主要数据(或者至少是初始数据)。
只有当你挖掘得更深时，挑战才会增加——并不是每个求职者都精通软技能或语言技能，能够写出一份措辞严谨、引人入胜的简历。这影响了我们的判断，即使候选人非常熟练，非常适合某个职位。最重要的是，研究还表明，即使没有直接提到谎言，求职者也倾向于大幅夸大自己的简历。事实上，2017年85%的雇主在求职者的简历中发现了这样或那样的谎言——这一数字比五年前的66%有所上升。这就是为什么人力资源行业中有很大一部分人大声疾呼要“废除简历”。相反，他们推荐一种基于即时和相关测试的数据驱动型招聘方法。
由于有大量技术能够准确地评估应聘者，并支持数据驱动的招聘决策，理想情况下，对纸质简历的依赖应该会减少。那么，与传统简历相比，你在考虑采用数据驱动的招聘模式时，可以考虑哪些不同的方法呢?下面是一个快速列表:
区块链可以帮助实时验证资格
区块链技术解决了简历的一个基本挑战——欺诈的可能性。区块链的点对点操作模型针对各种涉众扫描每个数据条目，确保每个细节都是真实准确的。虽然这可能无法处理更高级或主观的信息，如个性特征或职业目标，但它在验证基本信息方面的应用不容忽视。这就是为什么区块链可以在实现数据驱动招聘方面发挥重要作用，特别是对于季节性工人、大规模招聘和资格驱动的职位。
“想象一下这样一个世界，当你看到一名员工的简历时，你几乎可以肯定简历上的所有内容都是真实的。这就是区块链技术旨在为招聘过程提供的东西。
基于人工智能的公司将成倍增加数据驱动的招聘池
“招聘委员会已经崩溃，他们不为候选人、招聘人员或公司工作。找一份工作并雇佣员工来填补一个职位并不需要那么难。我们不应该害怕在职业生涯中发现新的人才或新的增长机会，”vCandidates.com(一家帮助职业发展的数字媒人)的创始人兼首席执行官拉迪诺•布赖森。
人工智能引擎可用于筛选和整理各种来源的信息，包括公共记录、教育史和社交媒体。这些信息可以自动链接到空缺职位，为招聘经理提供一份现成的候选人名单。人工智能将数据驱动的招聘方法引入被动的求职者参与——这一人才领域传统上被证明是难以捉摸的，而且仍在传统的简历提交和评估渠道之外。
光学字符识别与深度学习模型相结合，可以获取任何非结构化文档，并从其内容中提取有价值的见解。这可以包括求职信或任何形式的包含候选人数据的通信。已经有一些算法可以做到这一点，绕过传统的简历格式，基于更广泛的信息选择，启用数据驱动招聘。更重要的是，这些引擎还可以通过不断增加的使用来不断学习，使每个应用程序都更加准确和有效。
数字简历将包含图形和游戏元素
使用在线或基于云计算的消费平台，这种新型简历是动态的，当求职者获得新技能，熟悉新兴知识领域时，他们会不断更新自己。这些数据通过徽章、图表表示，并自动计算分数，让招聘经理清楚地了解候选人的实际能力和潜在的职位。
只需看看Salesforce;他们提供的Trailhead服务是一个很好的例子，说明了数字格式是如何改造过时的简历的。这对启用数据驱动的招聘模型大有帮助，可以全面了解所有的嵌入式见解。
总而言之：技能和个性评估将是前进的方向
尽管我们已经在寻找先进的数据驱动招聘解决方案，但其中一些想法仍然依赖于简历，尽管是以创新的格式。下一个前沿领域将是使自动化技能和性格测试成为招聘途径的一部分——这些测试不会仅仅根据分数来选择表现最好的候选人，而是将表现特征、候选人性格和行为倾向浓缩成一个全面的推荐，并赋予一个独特的定性评级。
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