如今的面試官不僅僅是真人，還有可能是AI人工智慧。AI面試官可以幫助承擔一部分的簡單勞動，節省時間精力，提高效率。本文作者圍繞AI面試官展開分析，希望對你有幫助。
一、AI面試緣起與發展
后疫情時代，視頻面試躍升成為重要的面試手段，也讓線上辦公軟體更多地出現。釘釘/騰訊會議/ZOOM/飛書等企業通訊軟體成為頻繁露臉的載體，面試不必面對面成為了主流認知。儘管可能會被詬病沒有臨場感，但不置可否的是，異地視頻面試節省了企業的招聘成本，也為求職者省去了路費與路途的消耗。
但如果以節省招聘成本的角度來看，線上面試的極致是什麼？自然不會僅僅局限在空間上的跳脫，時間維度同樣可以被消解，變得模塊化標準化，就像是求職者被通知筆試–>參與筆試–>判斷成績一樣。這也就是AI面試應運而生的邏輯，在疫情時代，AI面試的存在也隨之被放大，因此現階段不少銀行、地產、快消以及零星互聯網企業都有用到ai來進行對人才的篩選。
在求職者多而崗位需求的大企業，往往能收到海量的簡歷，以至於達到可怕的5000：1（網傳寶潔報錄比），216：1（網傳騰訊報錄比）的比例。
從簡歷初篩，到筆試，再到第一輪面試，儘管漏斗在不斷縮小，但實際上這三輪考核，都是圍繞著基礎資質進行的，不存在嚴格的創意性要求。因此簡歷篩選階段，經由簡單的條件判斷（學歷/學校/實習經歷）就可以篩選掉一批求職者，再將其輸送到下一個標準化的筆試環節，再通過程序打分篩選掉不合格的求職者。
當漏斗流轉到了首輪面試環節，就出現了不同的選擇，一者是面試官親自面試來綜合評估是否給予求職者進入下一輪的機會，另一者是AI面試打分，來決定求職者是否到達了進入下一環節的門檻。而人工面試與ai面試自然是各有優勢，請細聽分說。
相較而言，傳統人工面試與AI面試存在的明顯分歧就集中在需要「感性介入」的考察上，這便是企業對AI面試又愛又恨的地方。如果需要圖方便的話，則很可能會刷掉不拘一格創造性強的人才，而如果想要挖掘到很符合業務需求的人才，則需要花費時間對AI面試官進行演算法打分上的調教，與其節省時間的目的背道而馳了。
二、非同步視頻面試
如果「感性介入」與「節省時間」的需求都存在，本著既要又要還要的邏輯，該怎麼設計一套解決方案呢？這時候，非同步視頻面試就出現了。
僱主側提前設置好文字or視頻的題目，然後錄製面試開場白。準備工作完成後，通過電子郵件或簡訊發送面試邀請給到求職者。求職者則根據面試問題進行回答，每個單獨的問題會做各自的區隔。在求職者結束面試后，面試官進入到系統後台，結合AI評估，對面試者每個問題的回答做出符合/否的判斷，進而評估面試者是否夠格。
筆者經過對市面上的非同步視頻面試的平台做調研，給出國內外兩家企業的介紹，內容詳細見下。
1. TestGorilla
一句話slogan：Quality time for quality candidates.（有價值的時間給有價值的候選人）
創建評估階段：
- 豐富的不同崗位面試題庫，並提供專業的面試指導意見。
- 自定義問題，並設定求職者的回答形式。
後台篩選階段：
- 實時查看候選人的完成狀況，一目了然地查看每個候選人的評估狀態。
- 比較候選人的面試排名。
- 瀏覽詳細回答詳細，並自主評分做筆記。
其他：
- 易用性/全平台/靈活的文件上傳。
- 免註冊，支持僱主logo直接展示。
- 防作弊系統。
2. 搶鏡職場
一句話slogan：搶鏡職場 好工作直接面。
產品介紹與上述TestGorilla沒有太大區別，因此不做贅述，讀者看圖即可。但於此同時，搶鏡職場在用戶評價介紹頁中，特地摘選了「搶鏡社區」這一概念來做為賣點，只能說，國內的互聯網企業都太想做社交了…
讓我們將非同步視頻面試剖開來看，其實它處於人工面試與AI面試的中間地位，不用實時溝通，但面試官又能介入自己的判斷，只是這種解決方式是否是「節省時間」與「感性介入」博弈的最優解，
這種解決方式的優點在於：
- 能集成簡歷初篩與一面環節，縮短面試流程，也因此可以吸納更多份簡歷而不用顧忌處理不過來。
- 豐富的模板化面試題項，節省面試官的問答時間。
- 集中處理候選人的面試情況，方便利用面試官的零碎時間。
- 更直觀的對比候選人情況，避免很主觀的情緒化判斷。
這種解決方式的缺點在於：
- 需要接入新的平台，慣性太大，難以改變。
- 只要有題目，不做深挖的情況下，就有前人總結最優解，是否也會變成背答案模式。
三、總結
總之，當人類面試官的精力愈發寶貴，機器就需要承擔一部分的勞動，以便提高雙方的效率。在一代代的嘗試中，經歷了線下面試–>視頻面試–>AI面試–>非同步視頻面試–>???的階段，可以發現效率的提升是招聘服務商們進行嘗試的重點方向，但時間還沒有告訴我們答案，究竟何種形式才是面試這一終極問題的最優解。
新潮的AI面試與非同步視頻面試給出了自己的損益比較，將縮短招聘時間提高招聘效率的故事講給投資人和客戶們聽，但如何核對企業面試轉型的成本以及這一輪篩子對面試者發揮的影響，尚且需要等待市場的檢證。
不過毫無疑問的是，在未來，基礎資質的考察，決計不需要用到這麼多人力成本。通過海量次面試的問答，經由演算法給出每一條分支的提問方式，就如同AlphaGo對圍棋的處理，便也許能做到和人類面試官同等靈活的深度考察，到這一步說不定就實現了效率與精準的博弈平衡，讓我們繼續期待。