本案例荣获2019 中国招聘与任用价值大奖 “最佳人才甄选奖”
项目背景
玛氏中国致力于通过为所有利益相关方创造互惠利益的方式制造和分销食品,打造了众多深受本土消费者喜爱的品牌。近年来, 玛氏所在行业逐渐从传统线下零售走向线上线下相结合的业务模式。除了业务本身的复杂性,玛氏面临的其他挑战也与日俱增,在这种环境下公司内部人才短缺成为了当下急需解决的难题。
为此,玛氏通过管培生项目来培养复合型高素质人才。近三年来,玛氏的校招规模不断增加,比如仅在2018 年实习生项目校招中, 招聘团队就收到12000 多份申请,经过笔试进入一面(电话面试)的人员有800 名。大规模的校招需要招聘团队进行大量重复性的工作,除了一面之前花费的人力物力,800 个初面候选人要由招聘人员依次进行30 分钟的电话面试,仅这一阶段就需要30 多个面试官花费5 天的时间才能完成, 占用了大量的人力和时间。再加上成本和费用的管控,招聘团队面临着人手短缺和费用吃紧的双重压力。
在这种窘境下,玛氏中国招聘团队急需寻找一种新的技术手段,希望既能减少面试官数量和时间的投入,又能确保筛选的信效度不受影响,从而缩短面试阶段时长,更快发出录取通知,锁定优秀候选人;也希望让候选人在正常发挥的同时,提升候选人面试体验。还有十分重要的一点是,玛氏培训生项目的候选人大量分布在海外,期望的面试时间分布在不同时区,传统面试手段将大量占用招聘同事的非工作时间。所以,新的技术手段在满足候选人对面试时间要求的同时要减少对招聘同事非工作时间的占用。
从0 出发
一个项目的建成并非一朝一夕之事,更无纸上谈兵之易,所以玛氏招聘团队必须为他们在智能之路上的远行备足“粮草”。
♦ 寻求资金支持
项目启动需要大量资金支持,招聘团队必须吸引全球领导层关注该项目,为项目投资。过程中他们重点向全球领导人讲述为什么要创新及解决方案、投资回报、初期规划和未来扩大应用场景的规划。
♦ 梳理流程
项目团队进行了细致的流程梳理,着重整理新的项目流程,争取效益的最大化。由于这些变化需要得到用人部门的理解和适应,所以项目团队也花费了大量的时间提前跟用人部门沟通和培训, 成功取得了用人部门的理解。
♦ 组建项目团队
此次项目由招聘团队的校招宣传团队、技术创新项目负责人、招聘筛选团队,以及玛氏人工智能创新技术团队多方参与。因为校招项目的宣传、语音面试、筛选三大职能有很多信息需要同步,彼此要清楚了解自己的定位,紧密合作才能共同完成对候选人端的沟通。内部需求方和技术团队也需要参与,对接供应商进行语音面试流程设计和技术需求验证,以及筛选全流程设计和进行资源协调。
♦ 候选人画像
因为本次项目主要是针对校园招聘,为了更加契合大学生群体的心理需求和兴趣取向,项目团队首先对招聘对象进行了画像。分析发现招聘对象有以下特点:
第一,候选人基本是95 后,对新的技术接受和配合度较高,希望校招过程简单便捷,迅速反馈,效率优先;其二,候选人在申请和面试过程中十分活跃主动,需要清晰的信息指引,遇到问题需要及时向招聘团队求助;第三,变化较多,主要是面试时间和电话容易变动,例如在筛选过程中回国等; 第四,即将面临毕业,对工作的意愿度较高且稳定,较少出现放弃面试现象。
根据画像特点,项目团队设计出四种应对方案配合招聘对象的需求,以便更加吸引候选人。其一,申请、答疑、面试全流程在手机端实现,满足候选人希望简单便捷的需求;第二,从申请开始,到预约面试和面试过程,宣传团队根据筛选过程定制了智能答疑机器人的回复,且每天人工处理候选人寻求HR 回复的问题,确保同学们的问题得到迅速反馈;其三,在语音面试流程设计中, 候选人可以通过AI 助手修改面试时间和电话号码,满足变化多和对灵活度的要求;其四, 在语音对话脚本的设计中,简化对意愿度的了解,提高面试效率。
向1 进阶
经过长时间的规划和准备,玛氏AI 智能招聘技术从空白的“0”一步步成长为充实的“1”,并落地实施。该智能招聘最初运用于春季实习生项目实验,并总结复盘不足之处, 在二期秋招项目中继续优化。
Sprint1. 2019 年5 月,实习生项目初体验
♦ 流程设计
AI 招聘覆盖了每轮面试的预约、面试、评估三个环节:
1. 预约
候选人通过线上笔试(包括英语听力和阅读,逻辑和数理)进入初面时,将在微信收到状态更新通知,点击状态通知即可预约面试。有些候选人出于某些原因在一天内未能完成面试预约,他将会在第二天收到语音面试机器人的电话,邀请其完成面试预约。
预约完成后,候选人将在微信和邮件中同时收到预约完成通知,邮件会包含详细的面试须知。在预约过程中如有疑问,可打开预约成功通知,或在招聘号中点击答疑小助手,通过智能问答机器人获取回复。如果预约完成后,候选人时间出现变动,也可以打开确认预约的推送,会有聊天小助手发送“修改预约”供候选人修改。
2. 面试
面试当天,候选人会在预约时间段内接到玛氏AI 语音面试电话。一开始智能语音面试机器人将询问候选人该时段是否方便进行面试,如果答案为肯定,则面试继续进行。面试过程中,如果候选人停顿时间超过限定, 或者说“结束”,则该面试问题结束,进入下一问题。如果是候选人未能完成面试或者错过面试电话,将根据预设的逻辑进行重拨。面试的题目由玛氏进行设计,包含测试动机、英文能力、学习能力的相关问题。这样一来就可以抛弃以前由供应商专门提供英语测试题的做法,拥有一套自己的考察方式,并能多维度地考察候选人,例如候选人的应急反应能力、英语水平。
3. 评估
初面时间共三天,结束后,面试官将进入后台系统,通过搜索分配到的候选人姓名或电话,找到通话记录和面试完成的录音, 查看语音转化的文字。如果候选人方语音质量太差,无法听清,或者因为系统辨识出错该面试未能实际完成,以及其他特殊情况的, 面试官将设定机器或人工补打。
初面结束后,将进入最终面的预约、面试、评估,做法与初面一致。
♦ 成果
1. 提升招聘效率
AI 语音面试应用于实习生项目招聘的面试预约环节和初面环节,为800 多人进行了预约和语音面试,其中超过一半的候选人当前所在地在海外。
800 多人的初面,以往平均每个候选人电话面试需花费30 分钟进行面试,且因为工作量大不会进行提前预约,很多同学接电话时会表示需要重新安排面试时间,约时间重新面试的沟通平均下来每人约5 分钟,因此理论上初面环节需耗时500 多个小时。
AI 智能招聘投入使用后,招聘官只需要在后台凭候选人的电话录音对其进行评估即可。而平均每个候选人的评估时间在10 分钟以内,仅在该阶段就为招聘官节省了300 个工作小时(相当于40 多个工作日)。
随着时间的大幅缩减,面试官的人数也大规模减少。以往,初面需要35-40 位面试官在7 天内才能完成,且不能占用非工作日时间。协调如此多的候选人与面试官,背后花费的协调和沟通时间成本平均每人约在10-15 分钟;应用了语音面试后,仅需要十几位面试官,大大节省了沟通成本。并且语音面试的时间共3 天,其中2 天为周末,仅需占用1 个工作日,再加上3 天的面试官评估时间,使用AI 智能语音面试使得整个面试流程节省了3 天。流程耗时的缩短能让招聘团队更快发出录取通知,锁定优秀候选人。
2. AI 筛选信效度高
让人意外的是,AI 智能语音面试在筛选信效度方面相较于人工面试,有了质的飞跃。首先,AI 智能语音面试的面试问题是结构性、标准化的,从而避免了因面试官经验和能力差异对候选人的追问程度不同而导致的获得信息不一致问题。其次,AI 面试中,候选人的回答是可再现的,面试官可以一起听候选人的答复,然后给出自己的分数。彼此之间可以相互校验,使候选人的分数更加客观、公正, 并且对经验不足的面试官也有一定的帮助。最后,AI 面试通过候选人语音录音可以判断其多方面的能力及英语水平,甚至还可以根据回答问题的流利程度分辨其是否作弊。
3. 优化面试体验
在确认预约初面的邮件通知里会有一个二维码,初面结束后,候选人通过扫描二维码完成问卷,进行满意度反馈。通过调研可以发现候选人的体验在本次语音面试中维持了较高的水平,本次调研有30 余人参加,候选人对语音面试的满意度平均分为4 分(5 分满分),其中92% 的候选人表示接到语音面试电话的时间在预约时间范围之内;87% 的同学表明他们能够在AI语音面试中正常发挥, 53% 的同学表示对自己的发挥相当满意。
Sprint2. 2019 年9 月,大规模秋招重改善
♦ 改善措施
因为AI 语音面试在中国是首创,即使世界范围内也更多是理论设想,还没有看到大规模应用的报道。所以在产品和流程设计中,还有意想不到的不完善的地方,在实践过程中发现后,项目组与供应商紧密合作, 快速找到了解决方案,并纳入二期秋招项目中的改进要点。
1. 改进流程,提升体验
在二期项目中最重要的一个改进就是完善候选人号码认证。一期项目中,候选人在申请时填写的电话号码,由于没有预计到后期拨打的复杂性,仅让候选人自行填写。但候选人出于本地使用习惯,大多没有填写国家号码,或者在国家号码后加了“0”,则会导致系统自动拨打失败。另外,由于没有让候选人选择国家,在对方没有在微信完成面试预约时,电话拨打直接按照了北京时间拨打,导致候选人可能在睡梦中被电话叫醒, 或者错过。项目团队发现此问题后,立即调整应对策略,通过候选人学校名字找到对应国家,再按照该国家所在时区拨打语音电话。在第二阶段,增加电话号码验证步骤,并让候选人选择所在国家。加上国家区号的电话号码认证,可以确保收集到准确的电话号码。
此外,本次还利用一些技术手段,识别候选人在电话面试过程中因各种原因通话中断时已经完成的面试问题,重拨时候选人就无需从头到尾重新回答,更加智能高效。
2. 完善功能,支持多样化
通过技术手段,识别国外不同语言的语音信箱,以提高面试效率。针对一期项目中, 候选人在对话中表现的不同意愿,例如已经拿到其他offer、 不参加面试等情况,设立相应的应答规则。同时订立重拨策略,针对没有完成面试的同学进行重拨。秋招时第一天拨通完成率在86% 左右,第二天重拨完成率综合为95%。
另一方面,语音机器人还支持多套面试题目方案。因为玛氏有四个管培生项目同时在运行,每个项目需要考察候选人的问题不同,所以,项目团队利用流程设计将十几套题目分流到四个项目中。每一天面试都会更新题库,且聊天机器人能够根据候选人所在的项目针对性地进行提问。
3. 减少候选人压力
据统计,在对话场景中,如果一个人发言停顿2 秒以上,则代表该人结束了本轮发言,接下来系统会决定下一步的对话内容或者提出新的问题。在实际面试中,发言停顿时间长度的选择要根据场景而定。候选人可能因为思考和紧张感觉时间过得很快,停顿过长而不自知。在二期项目中项目组重点改善该体验,比如增加到时前提醒以及适量延长候选人思考和准备时间,如未完成时,增加一分钟叙述时间,让候选人更为放松地参加面试。
♦ 二期项目成果
通过对一期项目面试问题筛选信效度的分析,项目组筛选出信效度较高的问题应用到二期项目中的候选人面试,并设置多个类似问题,随机面试候选人,降低了候选人作弊的可能性;并根据秋招面试流程,结合英语能力和动机面试,将原本两轮的面试合而为一,更全面地了解候选人,提升下一轮面试候选人的质量和匹配度;在后台,为面试官增加语音播放速度选择功能,以及点击文本转化段落可直接跳转到某阶段语音的功能,减少了面试官的时间浪费。
通过以上流程改进,并应用于大规模的秋招中,AI 语音聊天机器人帮助招聘团队多个项目面试了6000 多位候选人,一天预约时间内就有96% 的同学通过微信预约。但在整个招聘过程中,玛氏只动用了120 位面试官,在3 天之内就完成了面试,极大节省了人力成本,提高了招聘效率。
延续上一期的做法,面试结束后项目组对候选人及时进行了满意度调查。本期项目参与调研人数120+,通过调研发现90% 的人表示在预约时间内拨打;74% 的同学表示能正常发挥;54% 的人表示对其表现相当满意。总体满意度平均分达到4.2 (5 分满分)。
项目挑战及经验
该项目在实施过程中最大的挑战来自于资金问题。作为AI 智能项目,初期成本投入非常大,只有在扩大应用规模的情况下才能保证收支平衡。因此,在项目初期需要全球领导层提供大额度的资金支持。
项目团队采取了迂回前进的方式。首先, 他们将项目分成了两个阶段,一期阶段的投入尽量控制在本地可承受的范围内,二期项目再加大应用规模和费用比例。
其次,在项目开始前,他们向全球领导层的几位关键负责人,讲述了项目的背景、方案设想、对于未来大规模应用的畅想。在全球领导层“点头”的情况下,他们才开始启动项目。
第三,在实施过程中他们设计了针对候选人的反馈问卷,以及和面试官的访谈。语音面试项目一结束,项目团队就根据之前的设计对这两个群体进行了详尽的调查分析。通过候选人和面试官的反馈,证明候选人对AI 智能语音面试的接受程度非常高,候选人和面试官对该工具的体验满意度也非常高; 通过将语音面试结果与最终被录用的候选人相互检验,发现终面获得录用的候选人在初面分数也是排名较高的,这就表明AI 智能招聘筛选的信效度比较高。
最后,通过对一期项目整体分析,向全球领导层汇报了效率方面的较大提升,以及再次强调了未来的应用性。
经过这一系列努力,最终玛氏全球领导层看到了该项目的价值并给予了足够的资金支持,于是该项目顺利且及时地启动了第二阶段秋招的语音面试。
本次项目的成功离不开玛氏全球以及本地人事服务中心领导对创新的大力支持, 用尝试的心态和短平快的项目运作方式支持项目团队先在实习生项目中小规模测试该解决方案,再进一步大规模运用。除此之外,项目组自身需要将筛选设计和系统设计深度结合,高效配合,基于面试流程和筛选要求以及对候选人需求的深度理解,使项目能够在短时间内上线。当然该项目的成功也离不开供应商的技术能力和高度配合。
项目创新
不创新,无以立。创新是一个企业的生命力所在,尤其是在当下这个以变化为核心的VUCA 时代,没有创新必将被淹没在滚滚向前的历史长河中。AI 招聘最大的创新之处在于打通了面试阶段的各个流程,不仅应用于面试, 还应用于面试预约和评估。而且从面试申请开始,系统都完全依赖于微信这一社交平台,候选人能够在微信上收到每个流程的结果通知。遇到疑问时,可以向智能答疑机器人询问或者在答疑机器人平台求助HR,完成面试预约。这种设计既符合候选人习惯,又能大大提高过程粘度,及时完成通知和互动。
未来,玛氏也将坚定不移地继续创新之路,探索更多的AI 智能招聘的未来应用场景。目前已经开始研究,计划在2020 年将AI 智能应用于招聘销售和工厂初级岗位、试用岗位,开发相关岗位的面试预约和电话面试功能,并将其推行到其他使用英语的国家。2020 年以后,将建立基于AI 技术的打分和岗位匹配场景,扩大AI 智能的应用场景和范围,为企业的管理和业务带来更多的效益。
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