公开秘：ai视频面试背后的黑科学技术 -j9九游会官网
发布时间：2024-1-19 分类： 电商动态
为了应对招聘压力，一些企业开始在内部开发ai面试产品，用于对应聘者进行批量招聘面试。企业用户通过在线ai面试完成所有候选人的评价流程，ai面试的结果作为企业初步筛选候选人的依据。其实ai视频采访产品今年已经投入使用一整年了，还只是处于起步阶段。任何新技术产品都不是完美的，需要一个漫长的过程。
那么打磨ai面试产品需要怎样的搭建过程呢？
我们先来了解一下ai面试需要哪些底层技术。
ai视频面试底层包括深度学习模型、训练技术、语音识别与分析技术、情感识别、人脸识别和微表情识别。ai视频面试底层构建三个维度模型：能力评分模型、诚信模型和精神面貌模型。最后，评价考生的六个维度指标包括综合素质、专业能力、诚信、性格特征、人才画像和编程能力。事实上，这些胜任力模型在构建过程中面临着巨大的挑战，其中最难的就是胜任力评级。
让我们为您分析这三个模型。
首先，来具体说说能力评分模型：
最初，项目实施中的数据大多来自人才库和面试过程的数据。但是hr刚开始做ai面试产品的时候，最缺乏的数据是面试过程，具体指的是：面试官问的。候选人说了什么？如何根据考生的能力打分？
当hr发现这些数据的缺失，就会出现一个盲点：如果要评分，评分的依据是什么？候选人回答了哪些问题？回答的质量如何？这些行为数据并没有记录在日常生活中。因此，一开始，企业只是不断地输入新数据。应聘者回答问题时，hr应该给其沟通能力和表达能力打什么样的分？这是企业参与团队在建模时最难做到的事情。这类数据是一个从无到有的过程，需要耗费精力去沉淀和收集大量的数据。
在这个过程中，企业会收集所有候选人对每个问题的语音回答。收集完成后，内部专家将在能力维度中对每个问题的答案进行评分。有了这样的数据基础之后，就会建立模型，然后通过不断的数据馈入，模型通过深度学习形成能力得分。
诚信模式
评价考生的回答，判断考生的诚信，整个过程是否有说谎，根据其特点对其诚信进行评分，包括自信心、反应、速度等。
精神面貌模型
在招聘的过程中，我们更注重一个应聘者的精神面貌。构建这样的精神面貌模型，包括两个维度，一个是面值，一个是积极的精神面貌。
可以看到，ai面试产品的打磨过程需要大量的数据和大量的人工标注。在做这个过程的时候，人工智能真的是人工的，它的基础是基于大量的大数据。人力资源应该清楚地识别大数据，有一个标准的定义，然后技术团队将
