當前，人崗匹配已成為「AI+招聘」的價值高地。

高質量人才競爭與企業降本增效提質的雙重壓力下，“招到人”已遠遠不夠，“招對人”——即實現人崗精準匹配，成為企業招聘智能化升級的核心訴求。

為此，企業紛紛寄希望于“AI賦能”。

遺憾的是，現實很快予以一記響亮的耳光：企業投入真金白銀或自研或外采、被予以厚望的“人崗智能匹配”，卻隨著項目層層推進，陷入要么卡殼罷工、要么效果雞肋的尷尬境地……

01、

人崗智能匹配，緣何“落地難生花”

隨著AI技術持續發展，越來越多企業加速推進AI應用落地。這過程中，一個普遍共識逐漸形成，即：高質量、大規模、多樣性的數據集是驅動模型效果提升的重要生產力。

明確這個共識后，我們再回到人崗匹配的話題：

● 首先，人崗匹配本質上就是“兩張紙”即企業崗位描述與候選人簡歷的匹配過程。更具體一點，它是企業對擔任崗位所需技能、知識、經驗以及企業文化適配性、個人勝任特質等要求，與候選人個人能力水平間的多維度、復雜的契合過程。這個過程中，契合的維度點越豐富，程度越深，則人崗匹配的精準度越高。

● 其次，人崗匹配過程中，“人”本身的復雜性與主觀性，很大程度上增加了準確識人辯崗的難度系數。當我們把這項高度復雜的“評估任務”交由AI模型完成時，模型的“智慧程度”就決定了匹配的精準程度，這將高度依賴于其“學習材料”的質量與數量，即：崗位描述數據和簡歷數據。

顯而易見，企業要獲得崗位描述數據并不難，而大量、完整的簡歷數據，就成為訓練模型理解崗位需求、識別候選人能力、建立“兩張紙”之間精準映射關系的“關鍵燃料”。

尷尬的是，HR部門獲取到的簡歷數據往往是這樣的：

● 關鍵信息缺失： 候選人簡歷中普遍存在關鍵技能描述模糊、項目經驗缺乏量化成果、軟技能（如溝通協作、問題解決）證明不足、職業動機闡述不清等問題；

● 結構化和標準化程度不統一：簡歷格式千差萬別，術語使用不統一，大量有價值信息隱含在非結構化的自由文本中，機器難以精準提取和比較；

● 動態更新滯后：候選人的技能、經驗處于持續積累和變化中，靜態簡歷數據難以反映其最新狀態；

● 深度信息不足：關于候選人解決問題的方式、學習潛力、文化價值觀適配度等深層次、預測高績效的關鍵信息，在簡歷中往往難以充分體現

● ……

當模型賴以學習和判斷的“燃料”本身存在信息殘缺、格式混亂、深度不足、時效滯后等不足，無論AI算法多么精妙，都如同巧婦難為無米之炊——模型無法充分“理解”崗位的核心訴求，也無法全面“認識”候選人的真實能力畫像，這必然導致人崗匹配的“智能”大打折扣，使其最終淪為形式大于內容的“假空殼”。

一句話總結就是：沒有完整簡歷數據，是人崗智能匹配難于真正落地的癥結。而這，也是當前市面上主流招聘軟件普遍存在的“硬傷”。

02、

破題數據要素掣肘，易路 “棋高一著”

簡歷完整度，是易路與生俱來的優勢。

有別于主流招聘軟件依靠瀏覽器插件技術實現招聘流程自動化，易路（原圖譜）基于RPA技術強對接各招聘網站，可合規抓取完整的簡歷數據。

依托于此，易路（原圖譜）可助力HR實現基于1個平臺、同時管理多個招聘渠道，無需輾轉于多個招聘網站，即可完成職位廣告發布-投遞簡歷回收、被動簡歷搜索-下載-聊天等操作，能真正意義上實現一站式找人、選人、入職全流程。

“聰明的大腦”，是準確判斷的前提。

也正因簡歷數據的高度完整性等核心優勢，易路（原圖譜）提供的人崗智能匹配具備更“智慧”的大腦——通過招聘AI模型，深度貼合招聘業務場景、更懂HR招聘習慣、能完整匹配企業勝任力模型。

基于此，易路（原圖譜）Sourcing Bot，為HR基于全網智能搜索簡歷、智能人崗匹配并精準推薦，同時還能在HR招聘過程中深度自學習、持續調優、不斷提升匹配精準度。

AI HR，始于招聘，不止于招聘。

人崗匹配不僅存在于招聘環節，更貫穿于員工入職后的職業發展、績效評估、培訓等職業生涯管理全程。依托在招聘環節中積累的堅實數據，易路（原圖譜）將為企業后續落地AI人才地圖、盤活人才庫等提供幫助。