“为什么找个好工作那么难？”
“为什么招一个适合的人才那么难？”
我们在各种社交网络上时常会看到这样的灵魂拷问。
从微观看，个人找工作难，企业招人难。从宏观看，就业是民生的重中之重，十四五目标提出城镇调查失业率控制在5.5%以内。具体到2021年，《政府工作报告》将城镇新增就业目标设定为1100万人以上，政府推动一系列政策促进就业。
这样一个庞大而复杂的市场需求，仅依靠传统的简历下载模式很难得到高效解决。我们知道，当下千行百业都在加速向智能化转型，技术才是破题的关键。
对上“眼儿”为什么那么难？
都说找对象难，一边是一堆大龄男青年，一边是一堆剩女，但他们就是对不上眼儿。仅次于找对象难的就是找工作，一边有大量的岗位空缺，一边又有大量的待岗人员，愣是对不上眼儿。
就业难，有很多复杂的因素。举几个例子：
比如最常见的是供需问题。比如，市场中有5家公司需要招20个运营、5个销售。但与此同时，市场上只有1位运营、10位销售想换工作。那么这个时候，对于招运营的企业来说，招聘难的问题产生了。对想找销售工作的人来说，求职难的问题诞生了。
行业的周期性兴衰，最容易引起供需的不平衡。比如去年疫情，直播带货一下子就火了，好的主播供不应求，而线下店面受到影响反倒出现大量待业人员。再比如，当下医美的需求暴增，但市场上合格的医生远远不够。
其次还有迫切度的问题。市场中有5家公司需要20个运营、5个销售，但出于迫切度不同，他们在平台上挂出10个运营岗位、5个销售岗位。你会发现不急于招人的公司，响应并不积极，聊天不理、邮件不回。与此同时，市场上恰恰有20位运营、5倍销售想找工作。但这些人中也有一些是骑驴找马，只是想看看机会，并不是急着换工作，所以积极性也不高。在这种情况下，虽然市场上看似供应平衡，但是迫切度也打破了平衡。
这就非常像是征婚市场，有些人天天喊着找对象，但是不见具体行动。而另外，还有一些是家长急得不行，到处帮着寻觅，但是本人却不急。所以，即使安排了大量的相亲，也不见太多成果。
再有，最难的就是匹配度的问题。
同样还是市场中有5家公司迫切需要20个运营、5个销售。与此同时，也有20位运营、5位销售迫切想换工作。但是由于薪资、地址、年龄、职业背景、性别等各种因素，岗位与人才的匹配度非常低。
就以薪资来看，有10个岗位给出1万元/月的薪资条件，20位人才中有10个认为工资太低不予考虑，10位认可工资，但3位做的是数据运营，其实公司招的是内容运营；1位做的是内容运营，但是希望转数据运营；1位认为工作与之前重复，希望再考虑考虑；有1位当前项目还没做完，需要2个月后才入职；1位家里有变动，决定不换工作了；有2位面试官觉得不会在公司久待；最后剩的这位，决定追求梦想去念研究生。
这就更像是征婚市场，找对象涉及的因素更多，从硬性条件看有年龄、职业、收入、家庭背景，从软性件条件看还有性格、情商、外貌，甚至还有说不清倒不明的眼缘，样样匹配几乎没有可能。
一页纸装不下的“大数据”
在招聘场景里，企业某些岗位需要招人的时候，会根据基本需求给出一份JD。这如中国的人来资源行业一样，是个舶来词，Job Description（职位描述）的缩写。
有的企业给的很细，缩窄了筛选的范围，可能会提升效率，但同时也可能会错失一些人才。有的企业给的比较宽泛，可以有机会接触更多的人才，但也浪费了大量的时间。
同样，应聘人员往往是拿着一份简历去找工作，但是一张薄薄的简历远远无法还原一个真实、立体的人，加大了企业筛选的难度。
招聘场景里无论是求职者还是招聘者，在提交了一份简历或职位描述时，都认为这已经能够非常清楚表达自己的实际需求，然而事实上，静态文本无法充分表达你内心最深层的需求。
当然，双方“开”出的条件都是一些非常客观的因素，除此之外还有更多复杂的主观因素混杂其中。就以企业招聘来看，人才需求往往是具体部门、具体岗位，一个人的面试需要三四道是家常便饭，每一个面试官都有自己的偏好，这些就是非常主观的因素。所以，招一个人往往是“主观+客观”的复合标准。
同样的主观因素在需求侧的人才方也存在，一个人求职不仅考虑薪资、职位，还有上升空间、主管和同事、企业文化等等主观因素。比如，有的企业比较狼性，有的企业比较随性，有的企业比较刻板，这些都会影响人才的选择。
在招聘市场，表面看大约涉及三个方向：一是人的期待，包括薪资、发展空间、岗位；二是人与人，包括老板、同事、公司文化；三是人的时机与岗位开放期。但当你细分的时候，发现还有无数的细节。
我们知道，现在各类互联网应用都在对人物进行画像，简单的平台一个人物画像要上百个标签，而复杂的则几千个标签来描述一个真实的人。可以说，每一个人都是一个大数据集合。招聘平台仅靠JD或简历那么简单的文档，远远无法满足双方多层次、多维度的需求。
中国有近9亿劳动力年龄人口，企业数量超过4400万家。人才与公司双边的标准都需要满足，两面都是巨大的漏斗，筛下来也就所剩无几，能够成功匹配则是难上加难。
对于招工的企业和找工作的人才来说，1000个人心中有1000个哈姆雷特。面对如此复杂的大数据，或许只有AI可以破题。
唯有AI可以解忧
过去二十年间，所有的行业都在通过互联网的方式被重新改造了一遍，招聘行业也不例外。在进入互联网时代之后，招聘算是较早向线上转移的一个行业。1997年智联招聘就开始通过互联网开展猎头服务，同年中华英才网在北京成立，1999年前程无忧成立。
但是正如前文所说，招聘是一个非常复杂、难以标准化的过程。所以行业被互联网改造了近二十年，模式的进化并不明显，这些传统招聘平台还是要靠提供付费简历下载服务度日。
当产品技术与商业模式没有实质性创新，这些便陷入了增长的困境。同时未经当事人允许，就将个人简历售卖给第三方的模式，在个人隐私保护监管力度逐渐加大的背景下，将面临越来越多的争议与压力。
这个困境如何破局？答案是技术升级_AI。
以供需对接角度来看，传统的招聘平台依然延续二十年前的门户逻辑，将网页切割成多个模块，尽可能多的堆积企业。这样可以展示现多的信息，看上去是提供了足够丰富的信息，但信息也更加分散，让人捕捉不到重点。
新一代移动招聘平台则是推荐逻辑，通过算法将岗位展示以信息流的形式推荐给用户，用户看到的信息少而精准，大大提升了信息浏览的效率。
这两种模式有点像传统的门户网站和今日头条之间的对比。传统门户靠编辑推荐，而今日头条则依据算法给每一个人推荐不一样的信息，正是这种精准度让今日头条在移动互联网时代快速崛起，成为新巨头。不得不说，技术迭代也将引发产品的迭代。
以迫切度为例，传统的招聘网站上是以付费为判断迫切性。付费的B端企业就说明是有明确需求的企业，付费的个人就是急着找工作的人。移动招聘平台不会如此简单粗暴，而是通过设置岗位发布门槛、算法激励等方式筛选出迫切与不迫切的供需双方，将两者撮合在一起。
再以匹配度为例来看，传统招聘网站通过简单的标签推荐简历，后期由HR进行筛选，HR的工作量巨大，人为因素参杂其中。而移动招聘平台则是通过算法与智能技术学习，尽可能多的了解供需双方的招聘、求职意向，将主观考虑维度也计算在内，尽可能提升匹配的效率。
算法的背后就是AI。大数据就是宝矿，通过AI深挖大数据的价值，可以对招聘行业带来一次重构。
而最终招聘网站头上达摩克利斯之剑——个人简历信息保护问题也会消失。原则上如果平台能清晰知道求职者适合的岗位，并有能力将其缩小到一定范围。那就不存在广撒网带来的简历泄露问题了。
在美国，已经有人将AI技术应用在面试环节。位于美国犹他州的视频面试平台HireVue，利用AI系统，分析求职者提交的求职视频。招聘公司可以选择直接拒绝候选人，或者让候选人继续与实际招聘人员进行视频面试。与此同时，加州一家以智能匹配为核心招聘平台Turing也获得了1400万美元种子轮投资，投资者包括脸书、微软、亚马逊、谷歌等多家硅谷巨头高管。
在国内，新一代的招聘平台也在智能推荐的路上探索。BOSS直聘在做过去几年陆续成立了CSL（职业科学实验室）等机构，在老板求职者直聊场景开展基础算法研究以及应用服务开发，提升匹配效率。Moka招聘也从SaaS服务切入，利用算法更好地帮助HR筛选简历。
如果我们说，过去二十年互联网把所有的行业都重新改造了一遍，未来二十年将是AI将所有行业再改造一遍。招聘行业，正在面临新一轮的重构。
二十多年前，有人希望通过互联网让天下没有难做的生意，今天也希望招聘行业从业者，用技术改造行业，让天下没有难找的工作。
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