当前，人岗匹配已成为「AI+招聘」的价值高地。

高质量人才竞争与企业降本增效提质的双重压力下，“招到人”已远远不够，“招对人”——即实现人岗精准匹配，成为企业招聘智能化升级的核心诉求。

为此，企业纷纷寄希望于“AI赋能”。

遗憾的是，现实很快予以一记响亮的耳光：企业投入真金白银或自研或外采、被予以厚望的“人岗智能匹配”，却随着项目层层推进，陷入要么卡壳罢工、要么效果鸡肋的尴尬境地……

01、

人岗智能匹配，缘何“落地难生花”

随着AI技术持续发展，越来越多企业加速推进AI应用落地。这过程中，一个普遍共识逐渐形成，即：高质量、大规模、多样性的数据集是驱动模型效果提升的重要生产力。

明确这个共识后，我们再回到人岗匹配的话题：

● 首先，人岗匹配本质上就是“两张纸”即企业岗位描述与候选人简历的匹配过程。更具体一点，它是企业对担任岗位所需技能、知识、经验以及企业文化适配性、个人胜任特质等要求，与候选人个人能力水平间的多维度、复杂的契合过程。这个过程中，契合的维度点越丰富，程度越深，则人岗匹配的精准度越高。

● 其次，人岗匹配过程中，“人”本身的复杂性与主观性，很大程度上增加了准确识人辩岗的难度系数。当我们把这项高度复杂的“评估任务”交由AI模型完成时，模型的“智慧程度”就决定了匹配的精准程度，这将高度依赖于其“学习材料”的质量与数量，即：岗位描述数据和简历数据。

显而易见，企业要获得岗位描述数据并不难，而大量、完整的简历数据，就成为训练模型理解岗位需求、识别候选人能力、建立“两张纸”之间精准映射关系的“关键燃料”。

尴尬的是，HR部门获取到的简历数据往往是这样的：

● 关键信息缺失： 候选人简历中普遍存在关键技能描述模糊、项目经验缺乏量化成果、软技能（如沟通协作、问题解决）证明不足、职业动机阐述不清等问题；

● 结构化和标准化程度不统一：简历格式千差万别，术语使用不统一，大量有价值信息隐含在非结构化的自由文本中，机器难以精准提取和比较；

● 动态更新滞后：候选人的技能、经验处于持续积累和变化中，静态简历数据难以反映其最新状态；

● 深度信息不足：关于候选人解决问题的方式、学习潜力、文化价值观适配度等深层次、预测高绩效的关键信息，在简历中往往难以充分体现

● ……

当模型赖以学习和判断的“燃料”本身存在信息残缺、格式混乱、深度不足、时效滞后等不足，无论AI算法多么精妙，都如同巧妇难为无米之炊——模型无法充分“理解”岗位的核心诉求，也无法全面“认识”候选人的真实能力画像，这必然导致人岗匹配的“智能”大打折扣，使其最终沦为形式大于内容的“假空壳”。

一句话总结就是：没有完整简历数据，是人岗智能匹配难于真正落地的症结。而这，也是当前市面上主流招聘软件普遍存在的“硬伤”。

02、

破题数据要素掣肘，易路 “棋高一着”

简历完整度，是易路与生俱来的优势。

有别于主流招聘软件依靠浏览器插件技术实现招聘流程自动化，易路（原图谱）基于RPA技术强对接各招聘网站，可合规抓取完整的简历数据。

依托于此，易路（原图谱）可助力HR实现基于1个平台、同时管理多个招聘渠道，无需辗转于多个招聘网站，即可完成职位广告发布-投递简历回收、被动简历搜索-下载-聊天等操作，能真正意义上实现一站式找人、选人、入职全流程。

“聪明的大脑”，是准确判断的前提。

也正因简历数据的高度完整性等核心优势，易路（原图谱）提供的人岗智能匹配具备更“智慧”的大脑——通过招聘AI模型，深度贴合招聘业务场景、更懂HR招聘习惯、能完整匹配企业胜任力模型。

基于此，易路（原图谱）Sourcing Bot，为HR基于全网智能搜索简历、智能人岗匹配并精准推荐，同时还能在HR招聘过程中深度自学习、持续调优、不断提升匹配精准度。

AI HR，始于招聘，不止于招聘。

人岗匹配不仅存在于招聘环节，更贯穿于员工入职后的职业发展、绩效评估、培训等职业生涯管理全程。依托在招聘环节中积累的坚实数据，易路（原图谱）将为企业后续落地AI人才地图、盘活人才库等提供帮助。

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