人工智能和大數據應用正在逐漸滲透到各個垂直行業，而具備大量企業和人才數據庫的招聘平臺，也不可避免地被卷入其中。?

現在，位于線上和線下的各招聘渠道，已經非常豐富了。但是，無論是傳統線下招聘會，還是線上招聘平臺，以及獵頭公司，都還只是招聘信息的陳列，還嚴重依賴人工篩選和匹配。而這帶來的主要問題就是，這樣處理信息主觀性極強，難以實現對人才和崗位的高效和有效匹配。

姜海峰創辦的智能招聘平臺“納人”就是選擇從這一點切入。在他看來，隨著經濟從粗放式發展走向精細化，下一步企業用人必然也是精細化管理，更追求人的單位產能，而不再是廉價勞動。

2014年3月， 納人正式成立，這家公司的主要業務，即是力圖實現從HR看簡歷到簡歷篩選合并、約面整個過程的智能化，從本質上實現精準的人崗匹配。納人目前的產品形態包括基于SaaS模式的Web功能性網站+移動端APP+獵頭多功能操作平臺，據姜海峰透露，納人目前擁有5000萬簡歷數據，服務超過1萬家企業，使其招聘效率可以比傳統方式提高5倍。

目前，納人已獲三輪融資：2014年6月獲得了北軟的天使輪投資；2015年7月，獲得大河創投Pre-A輪投資；第三次A輪融資也已在2016年底完成。?

姜海峰將納人的使命定為“人盡其才”，他說：“我們希望把每個人都放到合適的工作崗位，我認為，這樣一個人的產能至少會提高20%。如果每個企業都能做到人盡其才，那么整個中國企業的工作效率就會提高很多?！?/p>

用AI解決招聘痛點

姜海峰是陜西人，曾就讀于西安電子科技大學物理系。他已累計申請了17項國內外發明專利。1998年，姜海峰來到北京，加入了北京書生公司，擔任部門經理，負責技術。2001年升任CTO，2003年擔任總經理，2004年成為集團總裁。他從事的業務范圍從電子政務拓展到數字圖書館、移動圖書館和云存儲，也積累了豐富的技術、產品、戰略規劃、管理和運營經驗。

2014年2月底，他卻做出了一個決定，辭職創業，成立人工智能招聘平臺——納人。

創業之前，姜海峰對招聘行業進行了長期的觀察和思考。他發現，集團進進出出很多人，有的人在原單位業績不是很突出，但換公司后卻做得很有亮點。有些人簡歷優秀，但進公司后產出不是很高。

姜海峰認為，其中的大部分原因在于，個人是否和企業的價值觀、文化等等相契合。在每家公司里，個人就像一個零部件，如果和其他齒輪咬合緊密，那么組織里所有人的價值增長總量就會非常驚人。而還要實現這樣的目標，需要在招聘期就解決人員和企業的匹配度問題。

但是，現在很多招聘平臺，都還是在用傳統方法篩選簡歷。在一個在線招聘平臺上，HR要下載多份簡歷，逐個看一遍，然后從大約100份中才篩選出二三十份合適的，再一個個打電話通知面試。在姜海峰看來，這和傳統的線下招聘會沒有本質區別，缺陷很明顯：完全依賴人工，浪費時間，而且篩選結果具有極強的主觀性。

于是，姜海峰決定在“納人”中，通過智能化評測和匹配模型，來解決問題。

智能人崗匹配模型滿足企業人才精細化需求

納人構建了一套NR人崗匹配評測模型。針對求職者，納人基于大數據的方式，組織了近200位超過10年經驗的招聘專家，提取他們的招聘經驗，設定了1000多個緯度，比如性格、興趣、價值觀、行業背景、行業特殊案例、教育背景、家庭背景等，以此判斷求職者的情況。針對用人單位，納人也建立了300多個與不同崗位相關的緯度。

納人通過這種方法，先建立出一種通用模型。隨后在此基礎上，針對不同崗位、不同行業，再進一步建立不同類別的專用模型，進行更深層的智能化匹配。

求職者簡歷上傳后，系統根據每個維度進行評分，之后再進行綜合評分，區間為0-120分。得分在60分以下的求職者，系統會自動篩出，不會向各企業HR推薦。

除此之外，納人的系統還設置了動態測評。例如，HR總是希望了解求職者的性格、興趣、心理狀態等信息，來綜合評判其與崗位的匹配度，納人推出了人工智能在線測評，根據每份簡歷和對應的職位，都會自動生成可評分的面試測評題，來實現“千人千題，自動評價”。該測評結果可以作為簡歷的補充信息，供HR參考。

姜海峰對黑智透露，現在，納人已累積了近5000萬份簡歷數據。“這些樣本數據可以不斷地驗證NR人崗匹配模型，發現問題后及時調整。”通過各種公開渠道獲取數據后，更重要的是對數據的整合分析。納人自己有一套基于深度學習和自然語言處理的文本挖掘算法，對簡歷數據進行分析，自動對內容進行語義識別生成標簽，形成對簡歷的更精準判斷，與企業或崗位進行匹配推薦。

姜海峰向黑智解釋，數據訓練固然重要，但同時納人的算法模型也在不斷調整改進?！昂芏嗳苏J為，把成千上萬個棋譜丟給AlphaGo，它就能去打敗人類高手了。但事實并非如此，它也要依賴工程師一直在改進它的算法程序。海量數據的獲取、機器學習和系統算法模型的不斷改進，一個都不能少。”

而在姜海峰看來，這樣的三種技術能力結合，不斷提高模型匹配的精準度，就是納人的競爭優勢所在。“并不是任何一家企業，擁有了數據和算法模型，就一定能夠在這場競爭中勝出。”

面試前環節的“一站式解決”

目前，納人的整個網站平臺上部署了三部分業務。一是幫企業篩選求職者的應聘管理，一家企業可能會有多個招聘渠道，但如果HR在注冊納人平臺時，選擇綁定這些平臺帳戶并設置職位轉發后，這些渠道投遞的簡歷都會轉發到納人平臺。經過合并去重，機器會自動篩選出相關求職者，并對其進行在線測評。最后，后臺自動將匹配的求職者簡歷推薦給HR。

姜海峰表示，這個過程簡歷篩選的淘汰率可以達到90%。也就是說，如果每天HR在不同渠道收到100份簡歷，納人后臺會自動篩選出其中最優的10份，一般一兩天后就可以實現和求職者溝通得出結果，效率比傳統方式大大提高。

其次是簡歷推薦服務。根據HR發布的職位，機器每天會自動推薦合格的簡歷。HR也可以在納人簡歷庫中搜索，里面都是機器匹配的職位篩選初步合格的求職者，經過納人的算法篩選后，和職位的對應精準度，比起傳統平臺的關鍵詞對應來也具有極大提升?！敖^對不會出現HR輸入java關鍵詞，尋求java工程師，結果會搜索出做過Java 面試官的HR來的情況。”

第三則是獵頭服務。企業在平臺的獵頭服務模塊發布了職位，獵頭溝通確認需求細節后，再次在平臺上錄入，進行人才挖掘。之后由機器根據條件自動篩選出候選人，由獵頭進行溝通和對企業的推薦。姜海峰表示，這樣，獵頭的關注點集中在如何與“人”溝通上，篩選簡歷過程由機器進行，既能完全發揮獵頭的經驗和能力，又能實現效率的明顯提高。

90%的簡歷淘汰率，對于求職者來說，似乎是增加了求職難度，但是姜海峰認為，“很大一部分原因是，很多求職者簡歷寫得沒有亮點?！彼榻B說，納人5月即將上線自動簡歷診斷服務，運用典型的自然語言處理，分析并診斷簡歷內容，找出簡歷存在的問題。同時，平臺還會生成一份優秀簡歷模版，供求職者進行參考，優化簡歷，增加求職者的機會。

目前，納人的營收來源主要是針對B端收取服務費，例如精準簡歷下載和獵頭服務費用。此外，納人還提供一種“保入職服務”，按效果服務企業，直到員工入職。

姜海峰透露，目前，納人已經服務了一萬多家企業用戶，但和其他平臺不同的是，其中有大約三分之二都是通過智能化服務方式獲取的?！拔覀儠詣訏呙璁斍笆袌錾掀髽I招聘信息，我們會自動推薦相匹配的簡歷，企業就自然發展成我們的注冊客戶?！?/p>

在姜海峰看來，不僅僅是招聘平臺，在未來，人工智能在所有領域都會成為像基礎設施一樣的存在。所有需要投入大量人力的、高重復性的勞動，都會逐步使用機器來輔助，提高效率。

想當年，微軟小冰就曾擔任過“面試官”，對微軟亞洲互聯網工程院招募的實習生進行面試，在十幾個小時里完成面試初篩12000多人，其中超過3500名粉絲通過面試?；蛟S機器對如何找出最合適的人還不是那么在行，但是在海量簡歷中，篩掉“不合適”的數據，或許效率已經能夠超過人類。姜海峰也對未來的AI招聘平臺做過設想：HR可能只要打開平臺，要求把主動投遞的簡歷進行智能篩選，再點擊按紐獲取就可以了?；蛟S，在未來，機器真正擔任在線的“面試官”也將能夠真實地發生。畢竟，比起人類來，機器遠不會被情緒、感情和自身的經歷，影響面試的結果。

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