在人才周期的选用育留四个阶段中，吸引和选拔是开端，也是最为重要的一步。怡安的人才敬业度报告数据显示，真正的高敬业度人才，往往是天生的。如何从茫茫人海中寻觅到他们，并和他们产生化学反应，成功地纳入公司麾下，是数字化时代以为人才为核心的组织战略中第一个关键点。
如今，利用人工智能进行人才测评已不再是虚幻--越来越多的企业正在运用人工智能来加快招聘流程，并客观识别合适的人才，减少人为偏见，精准实现人岗匹配。研究表明，目前已有三分之一的大型企业在招聘过程中运用人工智能。随着技术的愈发便利以及成本的降低，这一数字将会继续增长。
人工智能测评是如何运作的？
人工智能测评的运作模式主要分为3个阶段。最基础的是分类。作为雇主的企业通常掌握着大量下属员工和潜在雇员的数据。人工智能擅长对数据进行分类并识别特定的行为模式。当然，企业可以用人工进行分类，但这通常比人工智能慢，且不如人工智能可靠。
第二阶段是预测。为了获得更好的预测结果，人工智能利用不同的统计模型相互作用，有时一次就达数千个。随着信息不断变化，尤其是行为数据，系统得以不断完善。人工智能可以根据可用数据预测可能的招聘结果，告知这些预测的准确程度，并更新预测信息以强化未来的预测能力。
而人工智能测评的最终形态则是给出决策建议。人工智能可以在某个模型框架内计算出接下来的最优解，并预测出如果做出这样的决定，会造成何种影响。这样的技术让"深蓝"击败了卡斯帕罗夫，让阿尔法狗轻取了李世石。在未来，它也可以帮助企业在人才竞争中战胜对手。
网测或视频只是渠道，人工智能才是思考
如今，在线测试与视频面试对于求职者而言早已不陌生。许多人甚至误以为这就是人工智能测评。然而，两者之间其实有着本质的差别。
人工智能在在线或视频测评中扮演的最具价值的角色是评估候选人的回答。过去五十年的传统测评过程表明，人们对自己过去在某个特定真实情境中的行为的评价，是其未来行为、特点和技能的可靠预测指标。这对于结构化面试尤其有效，结构化面试应该是视频面试过程的核心。在查看文本时，人工智能会在搜索与工作相关的良好行为证据时，消除一切无意识的人为偏见。人工智能不会像人一样因为偏见或疲倦而造成人为错误。人工智能的客观性是指，答案相同的不同候选人会获得相同的结果。关注视频面试中的实际说话内容会让测评变得更为合理和透明。
从本质上讲，人工智能方法复制了"理想"的人工评估员的反应。相信这会是以更精确、更有效、无偏见且合理的方式甄选员工的最佳途径。
如何用好人工智能测评？
想要用好人工智能测评，清晰了解自身需求至关重要。举个例子，当企业寻求数字化转型的过程中，寻找合适的数字化人才便成了重中之重。根据怡安数字化胜任力模型，数字化人才有三大胜任力--学习能力、灵活性与好奇心，以及八大辅助胜任力--成功的意愿、数据处理能力，解决问题的策略、商业敏锐度、远程协作、数字化沟通、毅力以及乐于助人的品质。这些冰山下的品质仅凭面试官的短期面试有时很难做到准确甄别。因此，通过确定考察指标、设计行为化问题及不断的迭代修正，使得企业能更好地通过人工智能测评来获取真正客观、不带任何偏见的招聘意见。
首先，为了使测评结果更为精准，企业招聘者需要提供一定的样本以供人工智能进行第一阶段的机器学习，以建立高度定制化的测评框架。
测评框架可以从某种性格入手，例如责任心。这种性格包含很多方面，例如有条理。每个方面都有实际行为佐证。对责任心而言，可能需要创建具体的待办事项清单。然后，招聘者通过提问，在候选人的回答中找寻该行为的证据。例如，为了衡量责任心，招聘者可以问："您是如何安排每天的时间的？"候选人可能会说他们每天都会创建明确的待办事项清单，以便保持井井有条或为自己设定截止日期。这些回答就是行为证据，然后就会映射到有条理这一层面，接着体现出有责任心这一性格。因此，招聘者首先要定义框架，然后加以衡量，最后进行操作。设计好测评框架，然后将其输入到人工智能系统中，系统就会在人才测评操作中始终如一地快速应用该框架。
有了测评框架之后，就可以制定面试指南了。测评所涉及的每种性格都附有相应的问题或诱导因素。这些问题和诱导因素会伴有正面和负面的指征。招聘者可以将这些指征结合起来，得出关于该性格的总分。
想要用好人工智能测评，清晰了解自身需求至关重要。举个例子，当企业寻求数字化转型的过程中，寻找合适的数字化人才便成了重中之重。根据怡安数字化胜任力模型，数字化人才有三大胜任力--学习能力、灵活性与好奇心，以及八大辅助胜任力--成功的意愿、数据处理能力，解决问题的策略、商业敏锐度、远程协作、数字化沟通、毅力以及乐于助人的品质。这些冰山下的品质仅凭面试官的短期面试有时很难做到准确甄别。因此，通过确定考察指标、设计行为化问题及不断的迭代修正，使得企业能更好地通过人工智能测评来获取真正客观、不带任何偏见的招聘意见。
首先，为了使测评结果更为精准，企业招聘者需要提供一定的样本以供人工智能进行第一阶段的机器学习，以建立高度定制化的测评框架。
测评框架可以从某种性格入手，例如责任心。这种性格包含很多方面，例如有条理。每个方面都有实际行为佐证。对责任心而言，可能需要创建具体的待办事项清单。然后，招聘者通过提问，在候选人的回答中找寻该行为的证据。例如，为了衡量责任心，招聘者可以问："您是如何安排每天的时间的？"候选人可能会说他们每天都会创建明确的待办事项清单，以便保持井井有条或为自己设定截止日期。这些回答就是行为证据，然后就会映射到有条理这一层面，接着体现出有责任心这一性格。因此，招聘者首先要定义框架，然后加以衡量，最后进行操作。设计好测评框架，然后将其输入到人工智能系统中，系统就会在人才测评操作中始终如一地快速应用该框架。
有了测评框架之后，就可以制定面试指南了。测评所涉及的每种性格都附有相应的问题或诱导因素。这些问题和诱导因素会伴有正面和负面的指征。招聘者可以将这些指征结合起来，得出关于该性格的总分。
人工智能测评会不会取代招聘部门的工作？
有些人担心人工智能会取代招聘人员的工作。但正如自动驾驶汽车所面临的情况一样，将一个人的生命完全交到机器手里很难让大众接受。同样的，在可预见的将来，我们不太可能将招聘的决策权完全交给人工智能。相反，在人工智能测评在加速发展的过程中，招聘人员将变得更加重要，因为他们要指导、协调、控制和监控以人工智能驱动的复杂筛选流程。人工智能将帮助招聘者处理更多工作，使招聘更高效、更准确。如果使用得当，使得新入职的员工都能否匹配企业需求，员工留存率提高，招聘部门在企业的地位也必然上升，所获取的资源也会更多。
增强型面试（即面试官搭配人工智能测评）是人才测评的未来。如今的人工智能技术可以迅速缩短招聘和人才测评的时间，并提高其效率。通过搭配优异的人工智能工具和合适的顾问，管理人员可以提高人才测评和招聘的精确性和效率，最终打造更出色的员工队伍。