2025年12月26日，【想象·2025极新AIGC峰会】在上海浦东浦软大厦成功召开。智面玄赏联合创始人李男女士在会上做了题为**《AI时代招聘变革》**的演讲。重点分享了智面玄赏发展情况、发展历程以及他们在AI招聘赛道的实践心得。
智面玄赏联合创始人 李男
李男重点提到以下几点：
'在企业普遍追求降本增效的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。'
'企业悬赏方+ 人才推荐构起招聘飞轮'
'数据积累需要时间沉淀，而算法优化又依赖海量数据，这正是平台经济的核心壁垒。'
以下内容为嘉宾分享实录，经极新整理，希望能给大家带来收获。
大家下午好！今天，我将为大家分享人工智能在招聘行业的应用实践与发展趋势。过往，我曾在外企与国企长期从事人力资源领域的 IT 研发工作，正是这段经历，让我们在此次 AI 浪潮中，深度参与了人力资源板块的技术研发与市场应用探索。
01
传统招聘步履维艰
'在企业普遍追求降本增效的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。'
在人工智能时代，医疗、法律、生物医药等多个行业均迎来了技术变革，而招聘领域作为一个细分但落地性极强的场景，同样展现出巨大的技术应用价值。相信大家都有过这样的体验：AI 时代来临之前，企业招聘往往要经过一轮、两轮，甚至三轮、五轮、八轮面试，但即便如此，发出 offer 后仍可能发现候选人与岗位的匹配度不够精准。这一行业痛点，也让招聘领域成为最早通过人工智能技术实现突破的场景之一。
从市场规模来看，官方数据显示，2025 年全球 AI 招聘市场规模已达到 120 亿人民币。其中，AI 智能面试单品在全球市场的覆盖率尤为突出，以北美为主的地区覆盖率超过 70%，而 AI 技术为招聘效率带来的提升更是达到三倍以上，充分印证了技术落地的商业价值。
回望人工智能时代之前的传统招聘模式，其效率短板尤为明显。在企业普遍追求 '降本增效' 的当下，招聘环节成为最容易通过技术实现效率提升的领域。具体来看，传统招聘的核心痛点集中在三个方面：
第一是招聘成本高。目前，全球范围内尤其是国内，猎头业务的整体招聘成本呈下降趋势，仅在人工智能等高精尖领域，招聘成本仍保持增长态势。同时，高单次招聘成本的岗位重复招聘率极高，至少达到 30%，造成了大量资源浪费。
第二是简历筛选压力巨大。无论是现在还是十年前，企业校招的简历量都庞大到难以想象 —— 早年甚至出现过 '成车拉回简历' 的情况。对于 HR 而言，人工筛选简历不仅耗时耗力，还存在评判标准不统一、误差较大的问题。而人工智能技术的应用，让简历筛选成为招聘全流程中效率提升最显著的环节。
第三是岗位与候选人的匹配度不足。2023 年大模型技术成熟后，这一问题得到了有效改善。随着底层模型效果持续优化，人岗匹配度不断提升，偏差也逐渐缩小，从根本上解决了传统招聘中 '人岗错配' 的核心痛点。
我们从 2020 年起便专注于人工智能在招聘领域的研发工作，见证了行业的快速发展。目前，AI 招聘在企业中的应用增长率同比保持在 30%~70%，这一增长背后，是技术架构的持续迭代与完善，主要分为三个核心层级：
第一层是感知层，整合了多种底层技术，包括语音识别、面部识别、简历解析、传统 OCR 技术以及基于大模型的简历解析、自然语言处理等，为招聘全流程提供基础数据支撑。
第二层是认知层，核心围绕 NLP 语义理解与知识图谱展开。在 2023 年 GPT 等基础模型成熟之前，我们于 2020 年至 2022 年期间，构建了 1500 个岗位的知识图谱与行业模型。同时，我们还建立了千万级智能标签体系，支撑人力资源任职资格体系模型的运转。如今，简历解析技术已升级至大模型级别，精准度与效率大幅提升。
第三层是决策层，涉及多种算法的深度应用，包括匹配算法、打分算法、人岗匹配模型、风险评估以及预测分析等。随着基础模型技术的成熟，招聘领域已实现智能筛选、AI 面试、数据分析、人才库激活及全流程自动化的完整闭环。
02
AI重新定义招聘流程
'企业悬赏方+ 人才推荐构起招聘飞轮'
今年 9 月前，我们已将 AI 招聘领域的所有工具整合为全流程解决方案，其中包括 HR 助手、问答助手等产品，并基于知识图谱与大模型完成了 LG 工程升级，实现了工具间的协同联动。
在具体业务场景中，AI 技术的价值得到了充分释放：
其一，简历筛选效率实现质的飞跃。我曾有过一天审阅数千份中英文简历的亲身经历，人工筛选不仅误差大，且难以做到精细化评判。而通过人工智能技术，从 NLP 处理、标注到匹配，几十秒内即可完成上百份简历的处理。目前，我们的平台已累计处理千万级简历，能够在短时间内完成企业人才库的全域搜索、标签标注与匹配度排序。
