不久前的一场人力资源产品沟通会，却挤满了AI业务负责人。这样的罕见场面，发生在多面·AI面试的产品沟通会上。千人千面、因材施教等过去在企业人才评鉴和人才培养过程中难以触及的愿景，如今却被多面·AI面试演绎为现实，为整个人力资源行业提供了最佳范本。

　　“从我们产品发布到现在，客户的反应非常热烈，这对我们来说是超乎预期的。”近日，同道猎聘集团董事会主席兼首席执行官戴科彬在接受媒体专访时说道。

　　2023年以来，大模型的爆发令戴科彬十分兴奋,这使得猎聘旗下多面·AI面试产品的技术路径从过去的基于知识图谱和统计机器学习为主，转变为充分借助大语言模型强大的语义理解、推理和生成能力，以支持自然语言人机交互模式，从而大幅提升了体验和效能。

　　在企业竞相探索大模型落地应用场景的当下，多面·AI面试率先在人力资源场景中迭代出了一条有效的路径，成为一款集成先进AI技术驱动的HR数字助理产品。

　　今年3月份开始，各大银行春招陆续启动。公开数据显示，工、农、中、建四家国有大行合计招聘人数超3万人。

　　不久前某的一场校招中，HR团队通过多面·AI面试用八个小时完成近4000人的面试工作。难以想象的是，传统的面试，需要18个HR，耗时5天轮面才能完成。

　　知名奢侈品牌COACH母公司Tapestry大中华区人才招聘与雇主品牌高级经理Daley Dai也介绍道，公司每年会开放约600个招聘岗位。“我们常规一个门店的销售人员招聘差不多需要20天，但通过多面·AI面试，可以将这个时间缩短到12天。”

　　AI面试产品在降本增效上表现非常优异，戴科彬透露了一组惊人的数字：“和传统招聘面试等成本相比，多面·AI面试可以为企业节约90%以上成本。”

　　多面·AI面试的优势不止如此。以具体的面试场景为例，在屏幕的一侧，候选人接受数字面试官的面试后，屏幕的另一侧，候选人各维度测评数据已被精准量化。此外，系统基于候选人微表情、声音变化等细节作出的技术分析也会以报告的形式直观展现给企业用人部门。

　　AI是如何做到精准高效筛选人才的？据了解，多面·AI面试覆盖了冰山模型七个层级的100多个评估维度，能够对企业每一个岗位的胜任力模型进行解构，确定清晰的评测维度。同时，结合猎聘在人才招聘行业深耕十多年积累的行业know-how，多面·AI面试为每个评估维度设定了细致的行为评分标准，从而使AI能够产生客观的评价标准。

　　在戴科彬看来，大模型人人都可以用，但它能提供的解决方案是通用的，无法精准地适用在垂直细分领域。而多面·AI面试可以做好这件事情是因为猎聘旗下有一家专门做人才测评业务的咨询公司，通过大量的业务数据，公司储备了丰富的人才评价和组织诊断等Know-how数据。基于这些数据，公司对大模型进行了微调，并对评价标准进行了锚点对标比较，使其更适合人才评鉴，这也是多面·AI面试在人才甄选上较友商更出色的原因。

　　此外，基于多面·AI面试在业内首创的Evidence-Based技术，其能够根据候选人的回答进行自动化深度追问，从而更全面地挖掘候选人职场能力。目前多面·AI面试可以做到与资深面试官评分的一致性大于90%。

　　多面·AI面试还具备诸多“隐藏”技能。比如，可以支持普通话、英语、粤语、上海话等多种语言进行面试。在HR难以侦查的作弊方面，多面·AI面试通过全方位智能防作弊系统，作弊检测的准确率可以达到95%以上。

　　AI大模型在技术上突破后，相较于消费侧的场景，企业级AI有着更广泛的需求和潜力。人力资源领域是当前AI大模型最早成功落地应用的场景之一。而作为划时代的革命性产品，多面·AI面试核心维度数据已全方位碾压传统人才评鉴方式。

　　近日，一款名为Every的办公管理平台在全球范围内流行起来。其创始人Nathan谈及开发Every原因时表示，他观察到，一个新型的创业公司形态正在诞生，特点就是smaller、faster、cheaper、weirder。

　　不仅是组织规模在发生变化，戴科彬强调，AI浪潮下组织变革是深远持久的，它将重塑组织关系、改变组织审美。“越快去拥抱AI工具的HR，越能更早地洞察到自己在AI时代的新角色和定位。”

　　在戴科彬的描述中，AI产品极致的发展下去，未来一部分工作可能不需要HR去做。“在企业内部初级和中级人才招聘中，很多时候HR只做了基础的筛查工作，其余都是用人部门来面试、做决策。所以如果AI功能足够强大，流程不需要冗长，效率也能大幅提高。”不过，戴科彬想强调的是，基础性、机械性、重复性的工作，被AI取代是潮流的方向，HR在组织关系变化的过程，要看到其中的机会，通过AI工具的赋能，快速让自己变得更专业。

　　虽然在面试领域表现出色，但多面·AI面试的数字人Doris的身份并不局限于“数字面试官”。它也是一名人才评鉴官，在企业人才盘点时，进行人才访谈；它还是一名组织判断官，在晋升评审时对候选人进行考察。

　　“多面·AI面试让HR更加专业，这是我们做这款产品的初心。”戴科彬表示，很多中小型公司没有COE（注：HR Center of Expertise，人力资源专业知识中心）。“大部分的HR都是什么都自己干，导致组织设计、薪酬设计、激励方式、培训等等都力不从心，而多面·AI面试的出现，其实是一个工具赋能给HR，让他们能够有更多的时间精力去思考组织架构的设计、组织内部的协调沟通、机制的更新等等，让中国的HR更专业，而不是让HR 停留在事务性工作上。”

　　国内HR SaaS企业纷纷推出大模型解决方案，为何多面·AI面试能够成为佼佼者？

　　关键原因在于，戴科彬出于商业嗅觉的敏锐性，早在2014年就设立大数据团队，开始探索人工智能技术在人力资源领域的应用。2018年太阳成集团tyc，戴科彬敏锐地捕捉到AI发展带来成本下降的趋势，开始内部立项，着手开发智能数字面试官。

　　不过，技术发展没有捷径。戴科彬透露，2018年之后，公司做了很多尝试以及升级迭代，但效果并不是特别理想。直到2023年ChatGPT爆火之后。“我们之前造了一台很漂亮的车，却没有找到很好的引擎。大模型出现后，这台车的性能终于可以真正迸发出来。”

　　不过，大模型技术的横空出世，只是“奇点”而非起点。“如果说大火，我们才开始做多面的话，我做不出来。”戴科彬称。

　　大模型仅仅是技术底座。从更长远的视角看，开源是大模型发展的主流趋势，那么人人都可以用大模型的时代之下，多面·AI面试还能保持优势吗？

　　戴科彬表示，“大模型的关键三要素包括算法、算力、数据。未来，高质量数据与行业专识（Know-how）将成为AI产品最大的壁垒。而这恰恰是我们的优势。”

　　“将大模型与行业专识结合是实现真正的AI应用场景落地的关键。在同行竞争中，最重要的是对于业务具体场景的理解，对业务底层理论基础与逻辑的理解以及如何更好地应用大模型的理解。”戴科彬强调，多面·AI面试不惧怕“所有的友商拿出产品去对比”。“实际上，我们两周一次扫市面上的产品去对比性能，以确保在核心维度上保持领先。”