文丨郝鑫

编丨刘雨琦

“刚开局心态就崩了，面对真人都没那么紧张，磕磕绊绊没答几句，就被提醒超时，眼睛不知道看哪里，动作显得僵硬奇怪，每道题都草草收场，到最后直接放弃，和AI大眼瞪小眼干坐了两个小时。”

即将毕业的应届生杨蕾（化名）参加了六场面试，可无论是上市公司还是国企，都发短信通知，要先AI面试才能进入笔试和真人直面环节。

社交平台上，杨蕾并非个例，毕业生们对AI面试充满了新奇感，吐槽也不少。但即便C端体验并不好，企业仍然对AI面试乐此不疲。据 LinkedIn调查报告显示，近65%的招聘人员在招聘过程中使用了AI，89%的HR认为人工智能将改善候选人的申请流程。

企业对AI面试的需求爆发，HR SaaS服务商和招聘平台们顺势切入，开启了智能化转型。据光锥智能了解到，目前，AI已渗透在招聘岗位撰写、面试、人才评估等流程，AI面试作为最核心的一环，成为用户频繁接触的场景。

聚焦AI招聘，国外有一波初创公司跑了出来。

HireVue针对视频招聘场景，推出了对应聘者能力实时评估功能；Paradox、humanly在招聘咨询环节为企业配备招聘助手，一对一解答问题，自动预约面试；LinkedIn在撰写简历环节，推出AI写作建议功能，帮助应聘者修改简历，为招聘人员撰写职位描述。

6月底，进入了招聘季，国内SaaS厂商们虽然略慢一拍，但也迭代出了新品。

6月28日，Moka发布AI原生HR SaaS整体解决方案和AI HR 伙伴，推出简历智能初筛、定制面试题、AI写面评、对话式BI和员工Chatbot等功能。

6月15日，58同城推出“AI招聘超人”，可生成招聘启事、面试题目；6月9日，智聘推出智能修改、编写简历小程序；5月26日，薪人薪事发布全X-AIM及AI小薪，HR可直接以问答形式，和助手交流；5月25日，北森发布AI产品个人领导力教练Mr.Sen，帮助新晋领导转型适应、团队管理、绩效反馈。

AI招聘的火热似乎又为HR SaaS注入了新的想象力，但关键问题在于，当下的场景应用能否解决HR SaaS的旧疾，用户“猎奇”心态过后，究竟能为赛道修炼出哪些内功。

三面三败后，我开始攻略AI

目前AI面试主要分为两大类，一类是类似于入职心理测试题，一类是企业设置的问答题。

前者需要结合情景，回答遇到相似情况如何处理，结束后会立即生成一份关于学习能力、沟通能力、团队合作、抗压能力等能力报告。后者更偏重专业能力考核，涉及中、英文对答，数学推理等问题，需要等面试结束一段时间后才能收到反馈。

这种面试像过流程，只能问一些有正确答案参考、机械化的问题。

（图源：小红书）

不少面试者反馈，AI面试标准模糊，有的公司会披露，有的就是“盲盒”，被刷下来也不知道原因。

比如，某食品公司的 AI 面试评分构成为，面部身体语言（55%），要求为面部表情自然，尽量直视镜头，不要左顾右盼；语音语调（38%），要求语速中和。令人不解的是，最能表现应聘者能力的“回答内容”一项竟然只占7%。

这些面试考核标准并不合理，也十分“套路”化，很快就有人掌握了攻克AI面试考官的密码。

“零offer，一共投递57家83个岗位，其中36家54个岗位被挂，AI面试失败占了10%。”

以上是小蓝（化名）去年秋招的战绩，最让其耿耿于怀的是，意向最为强烈的三家公司，被AI拒之门外，最终三面三败。

来到今年春招，小蓝一心想要避开AI的雷坑，可打开招聘网站后傻眼了，“能叫上名的公司都用上了AI面试，跟去年比数量至少翻了一倍。”

既然避不开，小蓝决定拿下“AI老板”。小蓝在各个AI面试软件中摸爬滚打，结合反馈和失败经验，从语言、眼神、表情、动作等各方面形成了一套攻略法则。

比如语句要连贯，不能有“嗯、啊、额”；眼神要固定一个地方，不能飘忽不定；要加手势动作辅助，但不能遮挡脸；多用首先、其次、然后等逻辑连接词等。

“对这类结构化的BEI测试，核心就是琢磨AI想要什么，然后通过表达来帮助它快速捕捉。”靠着这份攻略，小蓝顺利地拿下了第一个offer，并且帮助了很多求职者。

越来越多的人钻AI的空子，企业人才招聘风险就会增大，可能会出现，没能力但掌握了套路就能被选上，但有能力套路不深就会被淘汰的情况。

不过企业并未表现出过多忧虑，某位公司HR表示，目前这个阶段，AI评分与人才的优秀程度并没有很深的关系。

“AI面试只是增加了一环，结束后还有HR、部门主管等专业人士的面试。即使是AI评分很高的人，在真人面试环节中也会再次考核。”该HR表示。

微博别乱发，小心AI会告状

一位资深HR向光锥智能表示：“这几年很多时候无法线下面试，做AI面试的公司业务还不错，国企、央企、大公司需求很大。我们实地看完面试报告，评估结构很清晰，至少超过了大多数初级HR。不过ChatGPT一来，他们的危机感直线上升，不得不大幅度地改进产品，向更智能化的方向努力。”

其中，改进最大的部分，就是面试分析，这也是面试官能力中含金量比较高的部分。

AI招聘公司HireVue，会在视频面试的过程中嵌入AI分析能力。

HireVueAI系统会给每位面试者建立档案，AI会实时将交谈音频转换成文本，分析其中的关键词。比如，在回答关于团队合作的问题时，用“我”而不是“我们”，得分会更高。

（图源：HireVue官网）

对每位候选人的评估贯穿全过程，并且能在最后生成一份专属报告。当HR回顾应聘者的表现时，所有人的排名、能力分布、各项分数一览无余，且分析过程清晰、可重复查验。

（图源：interviewer AI官网）

为了提升面试者初筛的效率，有人用类似ChatGPT的产品来与应聘者对话。

每当有应聘者来咨询时，humanly的对话机器人会调用特定角色对话模板库，自动向候选人提问，以了解应聘者的技能、背景，并实时在对话中分析能力、潜在价值。

“招聘中最大痛点有两个，一是撰写工作描述，因为其费时又费力；二是挖掘和匹配合适的候选人，有75%的招聘人员表示这是最重要的。”LinkedIn专家称。

humanly透露，95%的候选人参考资料筛选可在48小时内完成，通过AI助手自动筛选和安排岗位为公司节省了约60小时。

在面试中“听其言”固然重要，但“观其行”也必不可少。目前，已经有公司在测试通过AI和爬虫，抓取应聘者社交账号所发布的信息，来分析应聘者的爱好、生活方式、性格等，从更感性的角度补充简历缺失的信息。

在某社交平台上，一位技术人员展示了自己开发的AI机器人，在对某用户的个人页面和发帖内容检索后，给出了该用户的“健身达人”、“积极乐观”、“坚韧不拔”、“热爱生活”、“善于分享”几个关键词。该用户发表了一条从150斤减到100斤的视频，AI分析解读，从其减肥经历中得出“她是一个有决心、有毅力”的人。

（图源：即刻）

这种正向积极反馈可能是未来老板们所喜闻乐见的，但其负面作用也不小。有国外测试显示，假如你不小心在推特上吐槽了几句同事，发了几句牢骚，AI 也可能将之判定为“性格不稳定、缺乏团队精神”。

AI不是HR SaaS的解药

根据灼识谘询的资料，中国云端HCM解决方案市场规模将于2026年进一步增长至人民币303亿元，2020年至2026年的复合年增长率为38.2%。

在市场机遇驱动之下，北森等一众HR SaaS服务商将云端HCM解决方案视为业务重点，并成为其主要收入来源。

北森招股书显示，2019财年—2021财年（截至3月31日）和2022年上半年，云端HCM解决方案营收分别为2.09亿元、2.59亿元、3.49亿元、4.63亿元和2.53亿元，营收占比分别为54.7%、56.6%、62.7%、68.2%和72.2%。

（图源：北森招股书）

具体看北森云端HCM解决方案内容包括，招聘云、测评云、核心人力解决方案、绩效云、继任云等，这也是多数HR SaaS厂商的主要业务。

而此次 HR SaaS行业智能化升级，是在核心业务的个别环节中增加一、两个功能，如一键生成岗位信息介绍、AI面试、智能简历筛选等。这意味着目前AI基础能力还没有被完全释放，AI对HR SaaS的智能化重塑仍在早期阶段。

相比国外，国内 HR SaaS还处于补齐技术阶段。虽然AI还有很多环节没有渗透，产品水平参差不齐，但这也只是暂时的过渡，就如同国内三个月HR智能SaaS从无到有，三个月后未尝不可出现一批能对话、能分析的应用产品。

大模型带来了新一波升级，要想不掉队，就要看HR SaaS厂商能不能快速反应，与AI技术结合，完成产品化。

北森身上也反映出HR SaaS行业的一些通病。已经上市的北森仍面临连年的巨额亏损，2019年至2022年（截至3月31日止），其净亏损分别为6.9亿元、12.67亿元、9.4亿元、19.09亿元。

同时，衡量SaaS盈利潜质的关键性指标——毛利率，出现了下滑的迹象。招股书显示，截至2019年、2020年、2021年及2022年3月31日止财年以及截至2022年9月30日止六个月，其毛利率分別为60.6%、59.8%、66.4%、58.9%及54.0%。

商业化的困境迫使HR SaaS要牢牢抓住AI救命稻草，但无论国内外，产品应用还在早期，即使获得投资的公司也多处于天使轮。AI或许能在提效、产品创新等方面带来新的改变，但在商业化方面表现仍尚未可知。

之前SaaS行业一直被诟病同质化严重，HR  SaaS在大模型影响下的确长出了一些新功能，但似乎又走向了另一个同质化怪圈——对话招聘，浏览国外七八家公司官网后发现，该产品覆盖率几乎达到100%。

北森在今年AI新品发布会也曾表示：“基于大模型设计的AI场景，并无技术难点，如果各个厂商均基于国内几家主流大模型设计，最终大家在产品上会走向趋同，无法建立差异化。”

由此可见，智能化虽性感，但竞争激烈的市场中，如何为用户提供附加价值仍是难题，对话的质量、评估的水平、人才匹配度将成为企业决定是否买单的考量因素。

​既然智能化并非HR  SaaS的解药，兜兜转转又回到原点。技术壁垒不高、同质化严重、商业化的的问题依然存在，最终比拼的还是最本质行业的know-how。

重要的是HR  SaaS公司要在招聘、测评、人事、绩效等各个环节沉淀下经验，形成可信的行业标准，以便可以快速训练AI机器人，在个性化微调后，解决公司在人才选择、评估、发展的痛点。