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消除偏见
英国DE&I初创公司MeVitae获得170万欧元种子轮融资，以继续提高工作场所的公平性和公正性
总部位于英国的 DE&I 初创公司 MeVitae 在 Apex Black 领投的种子轮融资中获得170 万欧元。这笔新资金将用于推动创新，促进其在美国的快速扩张。目前，MeVitae 位于牛津大学的创新中心哈威尔（Harwell），提供全面的 DE&I 生态系统，包括精心设计的人力资源工具，用于检测和减少认知和算法偏见，帮助企业改进招聘流程，促进更智能、更快速、更公平的招聘决策。
在这股创新力量的背后，是MeVitae的创业故事。MeVitae 由牛津大学校友、神经科学家 Riham Satti 和计算机科学家 Vivek Doraiswamy 创立。
"MeVitae 联合创始人兼首席执行官 Riham Satti 说："在我成长的过程中，我从未考虑过自己可能会因为性别或肤色而得不到机会，但在大学学习时，我开始看到这种情况在我的网络中出现。
"随着我在攻读学位期间对人类决策的深入研究，偏见的僵化本质变得越来越明显。通过广泛的研究，我和 Vivek 发现偏见对招聘等常规决策的影响无处不在，而且人们对这一关键问题明显缺乏认识。凭借我们的科学背景，Vivek 和我都是天生的问题解决者，因此我们联手运用人工智能伦理和神经科学的观点来解决工作场所的偏见问题，"Riham 补充道。
"时至今日，自首席多元化官崛起以来，我们见证了各组织对解决员工偏见问题的更大承诺。然而，一个长期存在的挑战依然存在：企业不知道该实施哪些干预措施，也不知道如何量化其影响，"Riham 强调说。
MeVitae 的解决方案直接解决了这一当务之急。这些工具不仅能识别申请者成功率的不平衡，还能从各种工具中推荐干预措施来纠正这种不平衡。然后，MeVitae 的 DE&I 分析工具可帮助企业量化这些干预措施的影响，从而促进制定明智的 DE&I 战略。
MeVitae 的客户遍及金融、政府和技术领域，包括英国第二高速铁路公司（HS2）、英国铁路公司（TfL）和优质食品研究所（Good Food Institute），MeVitae 的开创性解决方案已经取得了切实的成果，客户报告称其组织内的性别和种族多样性大幅提高了 30%。这些成就有力地证明了 MeVitae 的创新方法在推动有影响力的积极变革方面的有效性。
在短短的时间内，屡获殊荣的技术提供商MeVitae不仅与甲骨文和微软等行业巨头建立了合作关系，还实现了显著增长。在过去的十二个月里，公司实现了 350% 的惊人扩张，目前正在盈利运营。此外，MeVitae 还引入了一位著名的行业专家 Geoff Lloyd，加强了其领导团队的实力。Geoff Lloyd 是一位精通人力资源的专业人士，曾在空中客车、Serco 和 Meggitt 等富时公司担任董事会成员。
"Geoff Lloyd 说："我很高兴能加入 MeVitae 董事会，因为长期以来，各组织一直在努力实现多元化和包容性方面的巨大进步。"MeVitae创建了一个真正创新的技术平台，通过消除偏见和缩短招聘时间，并以一流的分析技术为支撑，大大提高了企业能够获得的人才库的广度和深度。
最近的这笔投资标志着MeVitae迎来了关键时刻，为加快创新产品的开发和增强现有解决方案提供了必要的资源。此外，这笔资金还有力地推动了MeVitae在美国的扩张，使团队的业务范围得以扩大。尽管总部设在英国，但MeVitae的大部分客户都在美国，因此这笔投资对于推动MeVitae在美国和加拿大的扩张至关重要。MeVitae 雄心勃勃，立志成为多元化、公平和包容性领域的领导者。
"Apex Black 创始合伙人 Rani Saad 说："MeVitae 正在让工作场所变得更加公平和公正，我们很荣幸能支持他们完成使命。"全球越来越多的公共和私营机构信任MeVitae，帮助他们实现多元化、公平和包容。我们相信，这是对MeVitae解决方案中蕴含的深度创新和领域专业知识的验证，也是对团队坚定不移的热情的证明。
关于MeVitae
MeVitae 由两位屡获殊荣的牛津人 Riham Satti 和 Vivek Doraiswamy 创立于 2014 年。Riham 是一名神经科学家，热衷于决策科学，而 Vivek 则是一名计算机科学家，坚信机器的力量。在 MeVitae，他们的目标是解决将人与机器结合在一起的难题，从而释放人类的潜能。自多年前开始创业之旅以来，MeVitae 已帮助世界各地的公司和合作伙伴实现了更加多元化、更具变革性和包容性的发展。
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如何赢得候选人采购战争
文/Komal Dangi
人工智能正在帮助招聘人员前所未有地寻找最完美的候选人。这篇文章探索了人工智能帮助人才搜索的令人惊讶的方式。
人工智能正在给人力资源带来一场革命。虽然看起来相互矛盾，但人工智能使重复的任务自动化，让管理者能够专注于真正重要的事情——人。人工智能在人力资源领域的出现，正将人力因素带回人力资源领域，因为员工现在可以花更多时间实际与人打交道(而不是那些可以自动化的繁琐任务)。
利用人工智能的公司在寻找和收购候选人方面取得了更大的成功。尽管一些招聘人员担心人工智能正在取代他们，但最成功的招聘人员是与人工智能一起工作的。现在，为了赢得招聘战的胜利，招聘人员采取一种新的人工智能方法至关重要，否则就有可能把最优秀的候选人输给竞争对手。
自动化单调的管理任务
最近的一项调查发现，72%的人力资源经理欢迎采购自动化来提高他们的效率，并相信100%的候选人采购可以自动化。招聘人员只需要看看人工智能软件就可以了。
通过将人工智能纳入候选人资源，人力资源专业人士有更多的时间用于人际关系任务。招聘人员平均每周花13个小时为一个职位寻找候选人。有了人工智能，管理人员可以使用自动生成的代码来自动寻找候选人、安排面试和审查候选人。人工智能消除了耗时的行政管理任务，让人力资源经理可以自由地专注于工作中的人为因素。
人工智能寻找、筛选并与候选人沟通
人工智能支持的聊天机器人24小时工作，与合格的候选人交流。配有自然语言处理，反应自动，易于理解。聊天机器人可以通过电子邮件或短信进行交流，使得求职者无论何时何地都可以方便地与人力资源经理进行交流。
传统的招聘流程根本没有足够的效率来吸引求职者。聊天机器人可以使筛选过程自动化，并进行快速的背景调查，从而加快招聘过程。人工智能驱动的候选人来源减少了75%的成本，每个屏幕，也减少了35%的流动率。
人工智能消除偏见
57%的招聘人员认为隐性偏见是美国劳动力面临的一个重大问题。招聘经理更有可能雇佣与他们有更多共同点的求职者，或者更喜欢穿着得体的求职者。虽然这些因素并不意味着应聘者的工作能力，但它们确实会影响招聘过程。
研究人员注意到，即使雇主试图包容员工，这些偏见仍然会出现在工作描述中。人工智能的算法旨在识别和消除这些偏差。利用人工智能来寻找候选人可以公平竞争，并为那些可能由于任何隐性偏见而被淘汰的合格候选人打开大门。现在，人力资源经理可以接触到最大的可能的人才库，并最终获得最好的候选人。有了这些有用的工具，人力资源经理需要重新思考他们的人工智能方法，并利用其能力。
人工智能是成功的关键因素
如今，56%的企业正在努力将人工智能融入他们的人力资源项目。人力资源专业人士被要求以前所未有的快节奏做更多的事情。随着人工智能迅速成为招聘的焦点，人力资源经理将越来越多地将人工智能纳入他们的招聘流程，以跟上已经在这么做的公司的步伐。
随着2019年技术推进，在任何人力资源战略中加入人工智能将变得越来越重要。关于招聘和收购的战争正在如火如荼地进行着，重要的是要时刻掌握最新的技术，以便从头到尾改进公司的招聘流程。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：How to Win the War on Candidate Sourcing and Acquisition
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LinkedIn创造未来职场世界--LinkedIn Talent Connect 大会核心观点及概要
文/Josh Bersin
译/杨喆
本周我花了三天时间参与了LinkedIn举办的Talent Connect，此次大会中分享了许多内容，但其主题几乎都是围绕着：作为一个端到端（end-to-end）的人才方案公司，LinkedIn切实的帮助着HR与专业商务人员解决最为紧迫的人才挑战。
挑战：
正如Jeff Weiner在演讲中所言，经济图谱表明了压力所在，软技能和专业技能供不应求，在领英所拥有近6亿的人员网中能够清晰的看到问题的严峻性：招聘比以往任何时候都要艰难，越来越多的公司开始通过培训来解决技能缺口(我曾进行过一系列的小组讨论，寻找能使招聘与学习更好结合起来的方法，以此弥补技能缺口) ，为了解决这些问题，LinkedIn开始了行动：
1.收购Glint
第一个重大事项是收购Glint，LinkedIn多年来一直是Glint的忠实用户。为了帮助客户改善员工敬业度，提高员工体验，LinkedIn决定大举进入员工调查和情感分析市场，而Glint正好拥有广泛的调查、参与、分析和绩效管理工具。据我估计，LinkedIn将极大推动Glint在市场上的增长，如果你读过我的其他文章，你会发现更多潜在的可能性。
2.推出Talent Hub
在招聘领域， LinkedIn凭借其标志性的招聘产品占据了主导市场份额，并且又发布了一个求职者追踪系统。ATS对于招聘经理和招聘人员而言必不可少，而现在他们只需使用LinkedIn，就能管理简历、应聘者、面试，并由此收集的所有数据。这将有可能改变ATS市场，也许在一段时间内，它只在中小型企业中发挥作用，但随着时间的推移，应运的范围必然会不断扩大。
LinkedIn还宣布与Oracle Taleo建立了招聘系统连接（Taleo是市场上最流行的企业申请者跟踪系统之一），这使得Taleo客户与LinkedIn招聘人员有了更紧密的合作，也反映了LinkedIn在市场上巨大的影响力。
3.发布Talent Insights
对于像我这样喜欢数据的人来说，Talent Insights是LinkedIn发布过的最令人兴奋的产品之一。几乎与我交谈过的大公司都在关注数据：应该将放技术团队放在哪里？什么技能是紧缺的？薪酬或人才品牌属性如何比较？劳动力何时何地发生变化?诸如此类的问题目前在商业领域是生死攸关的，而LinkedIn现在提供了一个神奇的工具来帮助公司解答这些问题，使你可以审视总体的人才库，劳动力的技能、区域或其他方面，也可以审视你的公司。
在某种程度上，Talent Insights回避了这样一个问题:你公司内部的人力资源管理系统是否即能检索员工信息的最精确系统，现在你可以真正的了解你的员工，并鼓励HR经理让员工完善其个人资料。
对于招聘和人力资源规划的相关人员来说，Talent Insights能够提供那些过去只能通过ADP才能收集的数据，所以招聘人员、CHROs、分析师可以利用这些数据来真正的了解员工动态位置、技能、性别和工资差异，从而做出更明智的决策。
4 .开展多元化研究
多样性已经成为今年严峻的人才挑战之一，许多公司都在确保晋升与薪资公正透明的基础上，致力于寻找更加多样化的候选人，并且不断的消除存在于工作流动性、发展和人才决策方面的偏见。LinkedIn的新工具Diversity Insights是Talent Insights的一个应用，它为整个人才循环带来更多样的信息。在招聘中，你会更明确的看到竞选和职位描述对性别和其他因素的影响，从而去反省如何消除相关的偏见。
此外，LinkedIn Learning上发布了3个世界级的多元化培训项目，也对问题的解决拓宽了思路。
5.更多的AI应用
LinkedIn展现了一些我以前从未见过的招聘人员新特征，通过ATS和招聘人员的结合，公司可以在发布一份工作之前，预估该职位的信息能推广到多少应聘者，你可以提前看到能吸引到的求职者类型，这个系统也为招聘人员提供更多有意义的建议。对于LinkedIn来说，人工智能并不是一个时髦的功能，而是数以百计的小玩意，它们使得系统更智能、更有针对性、更易使用。
6.LinkedIn Learning引领职场增值
早在领英收购Lynda之前，我就已经是LinkedIn Learning的粉丝了，之后又不断革新了体验，并将LinkedIn Learning融入到整个社交体验中。最近，领英推出了Learning Pro，可以让公司发布自己的视频和其他形式的内容。正如我在几周前发布的一篇文章中所描述的，这一切将LinkedIn带入了学习体验平台的领域。
此外还有更令人兴奋的事情：打开LinkedIn的技能库来学习，使你不仅能分析所在组织中的技能，而且能够将LinkedIn Learning 程序与你团队中的技能缺口、期望相结合。
技能是当今成功不可或缺的，在过去我们常用工作经历、水平和薪水来评估自己的职业，但今天更重要的是你要知道如何去做。最新研究表明，经验正逐渐成为成功的首要标准：公司想知道“你有什么能力”，LinkedIn Learning正是为此而设计(明年有可能还会添加社交功能)。
本周，我与Workday的高级副总裁格Greg Pryor进行了一次有趣的谈话，我们相信如今成功的千禧一代和GenZ员工正在通过学习一切可能的知识，来“对冲”下一次衰退的风险。他们正在建构自己的技能和能力库，因为他们知道，当下一次经济低迷来袭时，自己随时可能失业。在未来需要每个人都不断提高技能、掌握新技能，并不断提升自己。LinkedIn很清楚这一点，这也是LinkedIn Learning存在的原因。
LinkedIn已经成为一家企业人才解决方案公司
记得第一次在LinkedIn工作时，我不断地提醒产品团队，他们的系统对于参与性、绩效管理、人才流动、职业管理、学习和内部协作是多么的有价值。这些愿景现在都成为了现实：随着ATS、Glint、Talent Insights的引入，以及候选人日程安排、分析、多样性管理和品牌建设等功能的新增，LinkedIn已经在人才解决方案市场上占据一席之地。
如今的LinkedIn不可忽视：招聘市场规模超过4000亿美元；L&D市场超过2000亿美元；参与、性能和分析工具市场达数百亿美元。我要向LinkedIn的整个团队以及Dan Shapero致敬，他带领LinkedIn进入了市场中最热门的领域，并且创造出能够真正满足公司的需求的优秀产品。
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LinkedIn推出Talent Insights，正式涉足商业智能领域
Oracle和LinkedIn合作改善候选人和员工体验
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LinkedIn 推出在线学习门户网站 LinkedIn Learning
原文链接：LinkedIn Announces... A Lot!
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观点：机器人现在将面试你-人工智能可以通过消除偏见而彻底改变招聘方式
编者注：在中国偏见和歧视还不是一个重要被关注的话题，招聘广告依然可以肆无忌惮的写到仅要男性或者女性，35岁以下，985211研究生等等。在未来融入国际化的过程中，这个问题会日益突出，尤其是当你作为总部HR招聘国际化员工的时候，我想国内很多公司因为这个问题发生过各种的问题，推荐你阅读下这篇文章，介绍AI可以帮助我们什么。但是AI面试也会造成一些问题，比如之前一篇文章我们谈到：“AI面部识别会把黑人的犯罪倾向增加，而白人就会低。还有就是高质量的程序员喜欢看漫画。。。当然这个关联性是否真的，都是AI带来的问题。”
下面文章来自于英国的telegraph，作者是 Caroline Bullock
当一家制药公司的老板在他指定为他的私人助理的简历上潦草地写着“高跟鞋，红色口红，很好”的时候，这是一个让他感到困扰的总结。
Lucia Pagliarone在办公桌上发现了她的简历，当她带着她的老板去法庭以性别歧视为由，这将提供令人信服的证据。她赢得了官司，但这也清楚地提醒了我们，招聘决策可能会受到技能和资质以外的因素的影响，而这些因素会产生严重的影响。
被候选人的外表所左右并不是什么新鲜事;但在温斯坦之后，对歧视的敏感程度提高了，在招聘中处理偏见已经成为一项大生意，越来越多的机器人被要求恢复一些客观性。
在新型人工智能(AI)驱动的应用中，能够绕过物理属性并在没有情感或偏见的情况下快速分析候选数据的技术正在获得关注。在招聘公司Korn Ferry调查的1200名招聘专业人士中，近三分之二的人表示，人工智能已经改变了这一过程的实施方式，并相信这种技术会吸引更高水平的应聘者。
在LinkedIn的2018年全球招聘趋势报告中，受访者提到了节省时间和消除对年龄、种族、宗教或性别的偏见。
“算法正变得非常有吸引力，以消除偏见的风险，并将决定从面试官手中拿出来，这并不奇怪，”总部位于曼斯特的就业律师事务所Elas的顾问Emma O 'Leary说。
“人的偏见往往是潜意识的，但潜意识的歧视仍然是歧视。”在一个理想的世界里，管理者应该有健全的平等和多元化培训来克服性别歧视或种族主义的观点，但显然这种偏见仍然普遍存在，例如Lucia Pagliarone的突出部分。
如果在办公桌前接受R2D2的拷问，现实情况会有所不同。最常见的迭代是自动化工具，通常用于在招聘过程的早期阶段过滤掉无意识的偏见。
通过匿名分析候选人的性别、社会和教育特征，他们帮助创建一个公平的竞争环境，而预测分析则可以评估文化或技术是否符合特定的标准，并预测他们成功的可能性，这意味着更高的效率和生产力。
除了帮助清除外，人工智能还可以有效地瞄准那些通常被吓退的人。例如，英国的网络安全公司(英国网络安全公司)对其数据科学家职位空缺的反应缺乏女性的关注，转而求助于Textio的预测算法，这是一个利用机器学习识别职位描述中性别偏见语言的平台，并提出了语言上的调整。
该公司首席科学家麦克·麦金太尔解释说:“它突出显示了我们工作岗位上的一些措辞，比如‘雄心勃勃’、‘解决’和‘被驱使’等，通常都与男性特征有关，而男性特征实际上是在潜意识中产生了偏见。”
“推荐的方法是让描述更具包容性，并吸引女性，比如‘有意义’、‘协作’、‘支持’和‘贡献’。”
这一简单的修正案对松下公司产生了巨大的影响，它证实了女性候选人的支持率上升了60%，甚至是女性候选人名单上的女性候选人。
“我们想要依靠一个在线平台来评估技能，从一开始就消除任何偏见，但是一个人是如何被人发现是非常重要的;我们是一家小公司，我们仍然想在面对面的面试中与一个人建立融洽的关系。
事实上，在最后阶段使用人工智能来完成工作之前，仍然是一个默认的方法，对于那些仍然觉得在招聘过程中有情商的人来说。不过，招聘专家Headstart的首席运营官加雷斯•琼斯(Gareth Jones)表示，这是一种妥协，意味着公司最终将面临最终的障碍。
不幸的是，人类天生就有偏见。所以，不管你在招聘渠道中积累了多少技术，如果你在某个时候有了面对面的交流，偏见的危险就会蔓延。
“就像人类一样，我们现在非常可怕地阻止我们的决定受到他人的肤色、年龄、外貌、口音甚至名字的影响。”
如果答案是完全消除人类干预，似乎大多数英国企业还没有准备好迎接这种信心的飞跃。在CRM开发者Pegasystems的调查中，近三分之二的受访者预计，未来10年将使用人工智能进行面试和筛选候选人成为标准做法，但只有30%的人相信算法会做出最终的招聘决定。普遍的观点是，最终，机器不能代替人对软技能和文化适应的判断。
然而，对于那些被一个活生生的人问过的人来说，五年后你会在哪里看到自己呢?一个完全自动的与机器人的交流是否会变得更加公式化?
菲利普说，技术流程转型公司的创新产品管理副总裁Sutherland Global说不。TASHA的任务是在公司领导的面试系统中进行自动对话，看起来很真实，很吸引人。他认为，求职者实际上更倾向于通过一个基于信息的聊天机器人来交谈，而不是一个糟糕的人际互动的替代品。也许这并不奇怪，这是一种与千禧一代最共鸣的方式。
他说:“一般来说，这一部门正在寻找求职者经验中的一个不同之处。”而且，大多数人只知道消息传递是一种沟通的方式，就像在短时间内进行的简短交流一样，这种交流更像是一种对话。事实上，它与性别、年龄和种族保持完全的中立，这使得事情的焦点集中在重要的事情上。
这是一个大胆的声明，因为一个算法是否能完全消除偏差仍然是一个争论点。对于每一个宣扬算法真实性的支持者来说，都有一个怀疑论者认为这个案例被夸大了。一个带有种族主义数据的机器人不是只会表现出与它有偏见的开发者相同的特征吗?
“是的，算法是由人类提供的，所以它确实依赖于机器人背后的设计者和开发者，以确保他们注意到道德规范和招募合规规则，”他表示。
”对我们来说是一大关注点避免文化偏见在我们设计一个聊天机器人对话之前我们离开北美泡沫和去一些偏远的地方听到各种各样的人的经历然后通知所使用的语言和内容(由chatbot)与地区差异也考虑在内。”
总部位于巴斯的人工智能初创公司Cognisess的首席科学官鲍里斯•阿尔特梅尔博士是另一位坚定的捍卫者。
“首先，与人工智能不同的是，人工智能没有固有的偏见，即使所有的数据都不是完全完美的，它所访问的信息量——在某些情况下，每10分钟就有300万个数据点——给了它比人类更大的优势。”
该公司的人工智能软件旨在模拟面试，并在早期的筛选过程和最后阶段都使用过，特别是在需要快速和大量招聘的情况下，比如在酒店行业。机器学习在多个性能领域对考生进行评估，而视频元素则对一组问题做出反应，然后由机器人进行评估，这被称为“深度学习”(DeepLearn)，它将对每一帧基础上的面部表情进行分析。
如果一个公司需要热情和热情来面对客户的销售角色，那么DeepLearn将会在这个人的积极性和表现力的水平上立足。有趣的是，一个虚假的微笑不会减少它。
“这台机器可以检测微表情，”Altemeyer解释说。“这些情绪在脸上只显示了几分之一秒——它是如此之快，肉眼无法察觉，也无法伪装。”
这是一种取证的强度，为客户洲际酒店集团带来了丰厚的回报。这家酒店集团增加了招聘的多样性，并在使用该软件后，在评估过程中节省了25万英镑。
“从技术上讲，这个系统可以完全吸收，但我们不会提倡完全从流程中删除人员。”如果你思考人类回顾60以上视频采访一天,仍在绝对公正或尖锐时看到第一个对任何人来说都将是一个艰巨的任务,所以它是获得尽可能多的纯粹的数据,所以他们做出最好的决定。”
至少在目前，招聘人员还是被雇佣的。
以上由有道翻译提供支持，再次表示感谢！HRTechChina 倾情奉献。
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人工智能在招聘中的3种实际用途
尽管所有候选人的经验都有炒作和兴趣，但人才董事会最近的一份报告显示，许多雇主都犯了一些重大失误：只有28％的受访候选人表示他们被告知他们没有被考虑担任角色，只有31％的人表示他们会在经验后重新申请特定组织。
在品牌和招聘人员的接触点上，组织和他们想要聘用的人员之间显然存在沟通失败。但任务已经不堪重负的招聘人员如果不是失败，单凭改善候选人沟通是缓慢成功的秘诀。
输入人工智能。这似乎有悖常理的是 人工 情报可以提供的洞察力和支持，以帮助招聘人员是更加个性化和真实的，但也有关键的用例添加AI到您现有的招聘高科技人性化候选体验。
AI可以提供洞察力和支持，帮助招聘人员更加个性化和真实
使用AI回复每个候选人
人力资源管理学调查发现，招聘人员平均需要9天才能开始筛选候选人，更不用说回到他们身上了。人才委员会报告近一半（47％）的候选人申请后两个多月没有收到回复。
那么AI如何提供帮助？
具有讽刺意味的是，AI帮助人性化候选人体验的一个主要方式是让候选人知道他们已经更快地从招聘过程中移除，并允许他们继续寻找工作。
当候选人申请工作时，AI招聘软件可以立即扫描他们的简历获得技能，经验和其他资格，并自动评分和排列他们与角色要求的匹配程度。
使用与ATS或CRM集成的AI筛选工具，每位候选人都会在24小时内收到答复 - 要么在过程中提出要求，要么拒绝。虽然拒绝总是很糟糕，但不知道更糟糕。正如他们在销售中所说的，“ 接下来最好的事情是一个公司没有。”
自动筛选，评分和排列候选人的AI技术也可以为您提供候选人缺乏哪些资格的详细信息，以及可以提交给被拒绝的候选人的信息，以作为改进空间。向被拒绝的候选人提供反馈意见，说明他们为什么没有前进，有助于创造一个高水平的候选人体验 在申请进展后更新候选人已经让你领先于竞争对手; 在此基础上添加有用的反馈意见使品牌互动变得更加难忘。
但是，为什么要停止反馈？使用您现有的招聘技术，如CRM或招聘营销平台，您可以添加银牌获得者发送电子邮件培育活动，提供其他可能对他们感兴趣的职位。您甚至可以定期检查以确定他们是否获得了未来角色所需的任何缺失资格。
使用AI与候选人进行实时沟通
软件咨询调查发现，第二大投诉求职者缺乏来自雇主的沟通。
传统上用于面向服务的公司的消费者营销中，chatbots使得人才招聘团队能够通过数字体验为候选人提供实时的个人参与。这些招聘聊天机器人可用于从候选人收集信息，提出筛选问题，回答常见问题解答，并安排与招聘人员的面谈。
IT服务提供商Sutherland专门建立了自己的聊天机构Tasha，以便在早期筛选阶段成为候选人的联系人。考生可以通过短信，电子邮件或对话框与Tasha进行互动，她可以回答基本问题，提示求职者如果脱离工作，返回求职申请表并安排面试。
萨瑟兰全球人才招聘副总裁凯利卡勒解释说，“如果你犹豫不决，或者你没有完成一项行动 - 这可能是你的评估或安排你的面试 - 她会问你为什么，并提示你重新回到旅程中。“
人工智能不是完全负责制定完美的候选人体验，但它是难题的一个重要部分。
Tasha更进一步向招聘人员提供有关候选人体验的反馈。如果候选人确实想放弃这一过程，Tasha会发现原因并“将信息重新纳入我们的流程和采购过程中”，Kelly说。
这种反馈机制可能被证明对萨瑟兰来说是至关重要的，以改善他们的招聘流程并降低候选人的下降率。
Allegis进行的一项调查发现，大多数候选人（58％）表示在应用程序的早期阶段，他们会很乐意与聊天机器人进行互动。
所以，时间会告诉我们主流的聊天机器人如何成为求职者，但是早期的迹象对于候选人和组织来说都是有希望的。
使用AI消除人的偏见
在招聘中使用人工智能在很大程度上忽略了一个好处，那就是有可能让招聘人员回到他们开始时的信仰：帮助公司找到合适的人......反之亦然。为了找到合适的人，你需要考虑每个申请人，没有我们固有的偏见（我知道，这很难！）。
人工智能可以进行智能编程，通过忽略候选人详细信息（如姓名，毕业日期和出席的可以表明性别，年龄和种族的学校名称）来避免无意识偏见。例如，男性招聘者可能会自动感受到男性工程师申请人对女性申请人的亲和力。人工智能可以帮助提升现场水平，同时呈现所有简历或应用程序，无需任何可能影响性别或年龄的技巧或品质。
对于招聘人员来说，绕过这些常见的偏见扩大了潜在的人才库，因为否则合格的候选人不太可能被忽视，因为具体但可能没有根据的理由。
现代候选人经验的核心是实现个性化和自动化的平衡。人工智能可能不是完全负责制定完美的候选人体验，但它肯定是难题的重要部分。
以上由AI翻译完成。供参考
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