摘要：隨著數(shù)字化智能化時(shí)代的到來(lái)，大家越來(lái)越關(guān)注數(shù)字化在人力資源管理領(lǐng)域里中的應(yīng)用情況，特別是在應(yīng)用場(chǎng)景以及技術(shù)手段等方面。文章通過(guò)梳理回顧近兩年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于人力資源管理領(lǐng)域里中數(shù)字化的研究情況，結(jié)合勝任力模型，介紹了游戲化評(píng)估、數(shù)字化面試以及求職者數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)字化人才測(cè)評(píng)工具。數(shù)字化對(duì)求職者以及面試者都將帶來(lái)新的體驗(yàn)與挑戰(zhàn)，不僅對(duì)求職者的能力考察也將更全面，對(duì)企業(yè)也提出了更高的要求。

關(guān)鍵詞：人才測(cè)評(píng);數(shù)字化面試;AI面試;數(shù)據(jù)挖掘

1.緒論

北森人才管理研究院的調(diào)研顯示，22.2%的中國(guó)企業(yè)已經(jīng)具有切實(shí)的HR數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)，70.6%的企業(yè)在人力資源數(shù)字化領(lǐng)域上蓄勢(shì)待發(fā)，但僅有3.2%的企業(yè)認(rèn)為自己有成功實(shí)踐。人才吸引與招聘是最領(lǐng)先的數(shù)字化人才管理陣地，新技術(shù)被積極應(yīng)用，新工具和新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。招聘的數(shù)字化實(shí)踐一般從渠道管理開(kāi)始，以提升效率為目標(biāo)，再延伸至招聘全流程，運(yùn)用工具提高人才識(shí)別質(zhì)量、候選人體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)的效果。在未來(lái)，招聘有望實(shí)現(xiàn)全面智能化，招聘過(guò)程不再有輪次的概念，而是不斷補(bǔ)充候選人的信息，諸如通過(guò)AI面試、人際網(wǎng)絡(luò)分析、情緒識(shí)別等技術(shù)或工具錨定最匹配企業(yè)和崗位的候選人（北森人才管理研究院，2021）。人才測(cè)評(píng)又稱(chēng)為人才素質(zhì)測(cè)評(píng)，是指為了實(shí)現(xiàn)特定目的，通過(guò)科學(xué)、客觀的方法，對(duì)人的知識(shí)、能力、個(gè)性特征等素質(zhì)要素進(jìn)行測(cè)量與評(píng)價(jià)的活動(dòng)。人才測(cè)評(píng)以心理學(xué)、測(cè)量學(xué)和管理學(xué)為基礎(chǔ)，不斷融合系統(tǒng)工程、信息科學(xué)、預(yù)測(cè)技術(shù)等多領(lǐng)域的知識(shí)，屬于目前仍在發(fā)展和完善的交叉學(xué)科（唐寧玉.2016; 郭朝暉，2018）。未來(lái)五年 ， 數(shù)字化在人力資源管理體系中毫無(wú)疑問(wèn)將會(huì)得到進(jìn)一步的發(fā)展與應(yīng)用。整個(gè)社會(huì)的數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、社會(huì)管理的數(shù)字化以及智能化的加速也會(huì)促進(jìn)人力資源管理數(shù)字化的加速（彭劍鋒，2020）。數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，人才評(píng)估工具的智能化數(shù)字化，將成為企業(yè)選拔人才的得力助手。結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，通過(guò)使用合適的評(píng)估方法將為企業(yè)的人才評(píng)估提供便利。

2.人才測(cè)評(píng)數(shù)字化的研究文獻(xiàn)回顧

郭朝暉等人設(shè)計(jì)了“人才測(cè)評(píng)”課程 T-DS-A 實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式并付諸實(shí)施。其研究實(shí)踐表明：T-DS-A模式有助于學(xué)生更好地掌握人才測(cè)評(píng)基礎(chǔ)理論知識(shí)，提高其實(shí)踐應(yīng)用能力和創(chuàng)新能力，有利于培養(yǎng)綜合素質(zhì)（郭朝暉，馬金平等，2020）。李志、謝思捷等通過(guò)探討游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)的S-R-T理論和心流理論，梳理游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)應(yīng)用于人才選拔中的主要方式及科學(xué)設(shè)計(jì)思路，并總結(jié)其相較于傳統(tǒng)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與不足。在此基礎(chǔ)上，得出游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)對(duì)我國(guó)人才測(cè)評(píng)發(fā)展的啟示，如結(jié)合崗位需求有選擇地使用與評(píng)價(jià)游戲化測(cè)評(píng)技術(shù);應(yīng)用游戲或游戲元素對(duì)組織進(jìn)行真實(shí)表征;注重公平性問(wèn)題;重視游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)的設(shè)計(jì)者與測(cè)評(píng)者能力素質(zhì)水平的提升;與傳統(tǒng)人才測(cè)評(píng)技術(shù)結(jié)合使用（李志，謝思捷，趙小迪，2019）。劉宇中總結(jié)企業(yè)在發(fā)展期間將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行優(yōu)化改善。通過(guò)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到人才招聘環(huán)節(jié)、管理環(huán)節(jié)、配置環(huán)節(jié)以及薪酬設(shè)計(jì)中，不僅能夠深入分析企業(yè)人力資源管理現(xiàn)狀，還能為人力資源管理中出現(xiàn)的問(wèn)題提出有效的解決措施（劉宇中，2019）。關(guān)鑫潔等從求職者的角度基于 Python通過(guò) Scrapy 分布式爬蟲(chóng)技術(shù)從各大招聘網(wǎng)站獲取海量信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析求職者意向，最后數(shù)據(jù)清理并格式化后進(jìn)行可視化展示。通過(guò)該系統(tǒng)可以有效的展示各地區(qū)熱門(mén)崗位統(tǒng)計(jì)情況，各求職崗位的工作地點(diǎn)分布情況，各地區(qū)崗位薪資數(shù)據(jù)對(duì)比情況，不同崗位所需技能分析等等，根據(jù)各數(shù)據(jù)模型求職者和求職單位可以根據(jù)自己不同的需求獲取相應(yīng)信息并對(duì)求職市場(chǎng)進(jìn)行總體把握，從而做出正確決策（關(guān)鑫潔，黃思奇，位 磊，2020）。李蘇龍等人基于文本分析，將定量數(shù)據(jù)與定性分析的方法相結(jié)合，運(yùn)用基于分布式爬蟲(chóng)技術(shù)，進(jìn)行文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘，幫助企業(yè)找到合適的人才，求職者明確市場(chǎng)需求找準(zhǔn)自身定位，也為學(xué)校、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)層提供數(shù)據(jù)決策支持和行業(yè)洞察功能（李蘇龍、王大慶， 董曉瑋，2020）。李志等通過(guò)探討了利用社交媒體評(píng)估技術(shù)進(jìn)行人員甄選的透鏡模型和現(xiàn)實(shí)準(zhǔn)確性模型。并且梳理了社交媒體評(píng)估技術(shù)的具體應(yīng)用方式，總結(jié)了社交媒體評(píng)估可以更多地節(jié)約人才選拔成本以及為人才選拔提供更為真實(shí)的參考信息的優(yōu)勢(shì);以及社交媒體評(píng)估的非標(biāo)準(zhǔn)化特點(diǎn)決定了其信度會(huì)受到評(píng)估者的主觀性影響和社交媒體評(píng)估的不匹配性決定了其效度會(huì)受到被評(píng)估者掩飾性的影響等的不足，最后，提出了關(guān)于我國(guó)社交媒體評(píng)估應(yīng)用的啟示與思考，以期幫助個(gè)人、組織和社會(huì)更好地理解社交媒體評(píng)估這種新型人員甄選方式在互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的應(yīng)用和發(fā)展（李志、李紅，2017）。李育輝等通過(guò)分析了測(cè)評(píng)中大數(shù)據(jù)的來(lái)源、計(jì)算方法、運(yùn)用范圍和不足，指出信度和效度作為測(cè)評(píng)的核心本質(zhì)并未改變，而動(dòng)態(tài)性和趣味性將伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的加入進(jìn)而推動(dòng)傳統(tǒng)測(cè)評(píng)內(nèi)容和形式的快速變革（李育輝，唐子，2019）。

3.理論分析

早在1973年McClelland就提出了“冰山模型”，其中針對(duì)人才評(píng)估認(rèn)為人才的表層知識(shí)技能表現(xiàn)在冰山之上，而性格、品質(zhì)、態(tài)度等內(nèi)驅(qū)力體現(xiàn)在冰山之下。大衛(wèi)·杜伯伊斯等后來(lái)的學(xué)者以冰山模型為理論基礎(chǔ)的勝任力模型包括兩個(gè)部分： 一是容易了解和測(cè)量的可見(jiàn)的外顯的特征，比如技能和知識(shí)，同時(shí)這些特征也也容易改變和學(xué)習(xí)發(fā)展，但這些表現(xiàn)并不能決定卓越績(jī)效的表現(xiàn)。二是深層次特征例如社會(huì)角色、自我認(rèn)知、動(dòng)機(jī)等特征，而這些特征是區(qū)分一般績(jī)效和卓越績(jī)效的個(gè)人深層次特征。勝任力模型主要以冰山模型為理論基礎(chǔ)（徐峰，2012）。上圖即為冰山模型：

卓越績(jī)效的個(gè)人深層次基本特質(zhì)總結(jié)為能力，包括專(zhuān)業(yè)技術(shù)和學(xué)習(xí)潛能;特質(zhì)，職業(yè)道德、人際交往等;內(nèi)驅(qū)力，也就是抱負(fù)、自我約束、驅(qū)動(dòng)等。傳統(tǒng)人才測(cè)評(píng)在評(píng)價(jià)應(yīng)聘者與與組織氛圍、個(gè)人價(jià)值觀與企業(yè)價(jià)值觀是否匹配時(shí)難以精準(zhǔn)評(píng)價(jià)。在衡量求職者的上述三種特質(zhì)時(shí)依舊依賴簡(jiǎn)歷篩選、求職面試、心理測(cè)試等傳統(tǒng)的方法。然而，由于價(jià)值觀不匹配的造成的影響往往較為嚴(yán)重，甚至對(duì)公司核心創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生影響（Jenny&Cynthia，2013）。

3.1數(shù)字化時(shí)代的工具選擇

洪杉在紅杉匯公眾號(hào)上總結(jié)了喬西-貝辛（Josh Bersin）及托馬斯·查莫洛·普雷姆茲克（Tomas Chamorro-Premuzic）提到的三種新的人才評(píng)估方法，分別是：游戲化評(píng)估、數(shù)字化面試，以及求職者數(shù)據(jù)挖掘。新一代的數(shù)字化評(píng)估工具，正在幫助管理者進(jìn)行人才管理的變革，可以為企業(yè)更加有效、精準(zhǔn)地衡量人才和評(píng)估潛力，注入新的活力（洪杉，2018）。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI算法面試將越來(lái)普遍以越來(lái)智能化，例如智聯(lián)招聘推出“AI易面、北森人才管理研究院推出了AI 閃面等。

3.1.1 游戲化評(píng)估

在人才測(cè)評(píng)中引入游戲并依托于各類(lèi)電子設(shè)備平臺(tái)來(lái)進(jìn)行測(cè)評(píng)是游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)的應(yīng)用方式。目前國(guó)內(nèi)外企業(yè)或相關(guān)機(jī)構(gòu)推行游戲化測(cè)評(píng)技術(shù)的主要形式分為四種：模擬經(jīng)營(yíng)游戲、項(xiàng)目競(jìng)賽游戲、題庫(kù)型游戲和動(dòng)作游戲。引入游戲的招聘測(cè)試類(lèi)似游戲的特性，例如交互式、實(shí)時(shí)反饋、沉浸式場(chǎng)景的設(shè)計(jì)，讓測(cè)試者獲得心流體驗(yàn)。可用游戲化測(cè)試評(píng)估求職者的沖動(dòng)性和冒險(xiǎn)精神等（李 志，謝思捷，趙小迪，2019）。

3.1.2 AI算法面試

北森人才管理研究院AI算法測(cè)評(píng)，通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法搜尋符合初試的求職學(xué)生，采取隨機(jī)森林模型進(jìn)行專(zhuān)業(yè)面試的預(yù)測(cè)，目前已經(jīng)做到百分之七十以上的命中率。針對(duì)某些崗位相對(duì)較明確，需求量大的崗位開(kāi)發(fā)了AI閃面可實(shí)現(xiàn)批量化初面，可以幫助企業(yè)節(jié)省面試成本。AI 閃面通過(guò)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人才評(píng)估，如人崗匹配技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、語(yǔ)音分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語(yǔ)言處理等，并且自動(dòng)生成面試報(bào)告，可以實(shí)現(xiàn)批量精準(zhǔn)度較高生成候選人的初面評(píng)價(jià)給企業(yè)進(jìn)行參考，可以提高面試效率及降低面試成本（魏一凡，2020）。

3.1.3求職者數(shù)據(jù)挖掘

通過(guò)利用大數(shù)據(jù)軟件及各種渠道獲取挖掘求職者以往數(shù)據(jù)。例如獲取求職者的全面的成績(jī)單、社交網(wǎng)絡(luò)信息等再結(jié)合文本分析等對(duì)求職者進(jìn)行全面的追蹤及個(gè)人畫(huà)像等。例如，現(xiàn)在獵頭在做候選人的背景調(diào)查時(shí)會(huì)關(guān)注應(yīng)聘者的在社交網(wǎng)站上的表現(xiàn)或者記錄等信息，然后利用這些信息對(duì)他們進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的采集和分析，用于衡量人們的社交媒體行為和工作相關(guān)的關(guān)鍵素質(zhì)之間的聯(lián)系。

4.小結(jié)

（1）在數(shù)字化時(shí)代，對(duì)個(gè)人職業(yè)能力的要求將更加全面和深層次，需要個(gè)人提前進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。以往容易了解和測(cè)量的技能和知識(shí)等可見(jiàn)的外顯的特征，在數(shù)字化時(shí)代將更加容易被測(cè)量和觀察到，并且在大數(shù)據(jù)、數(shù)字化時(shí)代以往不容易被觀察和了解的如社會(huì)角色、自我認(rèn)知、動(dòng)機(jī)深層次特征也將輕易的可以通過(guò)游戲化、AI面試、求職者數(shù)據(jù)挖掘等等方式展現(xiàn)給企業(yè)。對(duì)于個(gè)人求職者需要注重技能和知識(shí)的學(xué)習(xí)積累，同時(shí)，對(duì)職業(yè)目標(biāo)崗位的需要的深層次的特征需要提前進(jìn)行自我測(cè)評(píng)及塑造和改變，才能獲得及取到相應(yīng)的崗位機(jī)會(huì)。另外，大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人不僅需要珍惜維護(hù)好自己的職業(yè)口碑，同時(shí)，也需要珍惜維護(hù)好個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)的數(shù)據(jù)口碑等。

（2）根據(jù)北森人才管理研究院的調(diào)研顯示，超過(guò)7成企業(yè)在人力資源數(shù)字化領(lǐng)域上蓄勢(shì)待發(fā)但僅有3.2%的企業(yè)認(rèn)為自己有成功實(shí)踐。說(shuō)明我國(guó)企業(yè)在人力資源數(shù)字化方面還有非常巨大的進(jìn)步的空間，而且隨著數(shù)字化的進(jìn)一步發(fā)展，AI面試系統(tǒng)及對(duì)求職者數(shù)據(jù)挖掘模型的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累等，數(shù)字化將為企業(yè)提供更加高效的人才評(píng)估工具。但同時(shí)，因?yàn)檎衅缸兊酶颖憬萑菀?，這并不能為企業(yè)在人力資源上頻繁試錯(cuò)提供便利，社會(huì)將對(duì)企業(yè)的用工倫理也有更加高的期望產(chǎn)出，所以，企業(yè)要擁抱人力資源數(shù)字化領(lǐng)域的變化，并且也需要結(jié)合人力資源數(shù)字化領(lǐng)域的工具明確企業(yè)對(duì)員工的需求以及所承擔(dān)的社會(huì)責(zé)任。

（3）AI算法面試、求職者數(shù)據(jù)挖掘可能會(huì)涉及算法歧視、侵犯求職者數(shù)據(jù)挖掘個(gè)人隱私等方面，企業(yè)在使用過(guò)程需關(guān)注國(guó)家法律政策的要求以及使用邊界。

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作者簡(jiǎn)介：陳燦輝（1989-），男，廣東茂名高州人，研究生在讀，工商管理碩士，主要研究方向：企業(yè)服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)與戰(zhàn)略。