人工智慧可以透過三種主要方式篩選求職者，以幫助制定有效的招募策略。無論是透過關鍵字、語法或統計數據。
基於關鍵字的履歷篩選
AI篩選履歷最簡單的方法就是透過關鍵字篩選。在進行關鍵字篩選時，演算法會在履歷中尋找與職位描述相符的單字。
對於畢業生職位，這可能是「學士」、「實習」或「經驗」。
基於語法的履歷篩選
基於語法的篩選稍微先進一些。它使用機 銷售數據 器學習來了解句子的結構並理解其含義。
這使得人工智慧能夠更深入、更準確地了解申請人。這使得它成為一種比關鍵字篩選更受歡迎的方法。
基於統計數據的履歷篩選
統計履歷篩選建立在語法篩選的基礎上。它可以理解句子，但也可以洞察就業時間表，地點等。
它怎麼知道要找什麼？
人工智慧使用各種數據進行有效篩選，如招聘資訊數據、歷史招聘數據以及行業或角色特定數據。
招聘資訊數據尤其重要，因為它包含雇主指定的所需技能、資格和經驗等詳細資訊。
由於清晰詳細的招聘資訊可以增強人工智慧進行準確匹配的能力，因此雇主應該專注於製作精準的描述。這將確保篩選過程不僅高效，而且公平。
這些數據結合起來可以幫助人工智慧系統識別和匹配履歷中的關鍵標準，以確定某個職位的最佳候選人。
有多少公司使用AI履歷篩選？
科技在招募中被廣泛應用。最近的研究表明，許多公司現在正在使用 ATS 來篩選申請人，然後由人工參與該流程。對於較大的公司來說，情況尤其如此。
約有97% 的財富 500 強公司報告在招聘過程中使用 ATS 軟體，而 66% 的大公司和 25% 的小公司也這樣做。但你如何知道你的公司是否真的會從 AI 履歷篩選中受益？