一次搞懂什麼是AI面試？5大問答秒懂企業招募新趨勢！

時代在走，智慧招募工具要有，全球各國都已開始使用AI機器人來篩選人才，如百事可樂、聯合利華等跨國企業。AI面試好新潮，可是具體而言它可以為HR帶來哪些好處呢？運作原理是什麼？市面上又有哪些類別的AI招募管理系統呢？別急別急，接下來以震旦雲人工智慧面試系統為例，回答你心中關於AI招募的5大問題！

Q1.企業AI面試是什麼？又可區分成那些類別？

企業可使用人工智慧面試系統，分析求職者的潛在性格、是否適任某一職務等，其中AI面試有幾種應用於企業面試系統的作法，大致類型如下：

資料來源：廖肇弘／學習科技資深專家；前資策會數位教育研究所創新學習中心主任

資料整理：震旦雲

Q2.AI面試對人資招募的好處為何？

1.避免主觀判斷，提供客觀依據

面試時求職者可能會隱藏負面訊息、人資也可能會解讀錯誤，導致企業用了不適合的人、錯過好人才。而AI面試官能夠提供比履歷更有參考價值的資料，透過人工智慧客觀分析，降低人為主觀影響。

2.提升雇主品牌形象

導入AI作為話題，增加求職者意願。

3.擴大面試量、縮短面試時間

現有招募流程面試約需要9個步驟，使用人工智慧面試系統後，將可以簡化到3個流程，減少面試冗長的時間成本(如交通往返、安排面試時間、地點等時間成本)，並增加面試的應徵者數量，避免漏網之魚。

4.實現遠端徵才

透過系統應徵海外人才，進行遠端面試，初選過後才由台灣人資長邀請到現場面試，節省時間以及差旅成本。

5.內建專業化題庫，幫助HR出題

透過專業問題，由用人主管出題目(概念性為主，不在意題目外流)，提供雇主更詳盡的人才資訊，經過HR篩選後才讓用人主管決定是否面試。

6.協助企業建立招募模型指標

連結企業既有數位職能人力資源管理制度，透過導入顧問，協助找出職缺所需具備的人才特質，分析既有人員、建立常模，並建立專屬人工智慧職能面試預測模型，以用於未來的招聘。

▲傳統/雲端面試比較表

Q3.AI面試分析原理為何？

由於人從小被訓練面對人說話，容易表現出對方期待的特質，但面對APP面試並沒有回應，所以會呈現更自然的一面，也更容易被預測出其真實特質，而AI面試官就是透過這些真實的臉部微表情進行性格分析。

AI分析原理如下：

1.蒐集微表情

提供應徵者性格與錄影面試記錄，AI蒐集面試者的微表情

2.抓取差異

將影片切出靜態圖像，抓取面部表情動作(86個點)，聲訊部分則是透過 MFCC 演算法，抓取聲音特徵、語速，找出差異

3.訓練預測模型

利用AI深度學習技術與微表情差異，透過卷積神經網路(CNN)做抽取特徵並分析歸納到五大人格特質，訓練預測模型

4.歸納性格與微表情相關性

歸納面試者的微表情，收斂後找出顯著的相關性，找到能預測性格與溝通能力的信號組合，判斷應徵者性格

5.強化模型準確度

回饋資料給系統，讓AI持續進行深度學習，強化預測模型準確度

Q4.AI面試在影音技術這領域又如何區分？

AI面試官通常包含3項技術元素：

1.非同步影像面試軟體(Asynchronous Video Interview)

以自動化程序，引導求職者回答HR所設定之面談題目，並錄製面試過程。

2.影音分析（Audio-Visual Process）

此階段是利用錄製畫面，進行影音分析，包含微表情、聲音穩定度、動作等等「非口語訊息」(Non-verbal Language)，目前台灣市面上的AI面試官頂多分析到非口語訊息，而震旦雲人工智慧面試系統下一步的深度學習方向則是判斷「口語訊息」，以能夠辨識求職者的談話內容為目標，幫助HR評估求職者面試口述的文字內容。

3.性格預測模型(Prediction Model)

最後，AI招募系統會用這些抓取到的訊息來預測求職者的情緒、能力、特質等面向，目前在預測應徵者的情緒、溝通技巧與性格方面，已有科學實證結果。

Q5.為何震旦雲的AI面試採用「五大人格特質分析」?

五大人格特質是心理學上被公認最具代表性的歸類方式，分別是開放性、責任心、外傾性、宜人性、神經質或情緒穩定性。

目前震旦雲所採用的技術，是針對人臉的86個點位在面試影片中的變化去做分析，在資料蒐集與AI訓練的方式，包括了採集自評、他評(主管以及同儕)的方式，並採用心理學上相當著名由Goldberg所發展的IPIP五大人格量表，以取得受測者實際的五大特質分數，然後再由受測者錄影，回答五個相關問題，透過影像處裡分析受測者的微表情與特質之間的關係，找出顯著性，藉此訓練預測模型。

目前無論是在整個實驗設計、收集資料的方式，以及最後訓練的成果，都分別在2019(美國IEEE)與2020(德國Springer)發表學術期刊，得到了國際學術研究單位的肯定。

延伸閱讀：AI面試識人術｜五大人格特質大解析

延伸閱讀：AI面試正夯｜HR必看AI面試系統該知道的10件事

資料來源：AI 面試官來了 ! 經濟部工業局-產業人才發展資訊網

資料來源：AI預測模型刊登於IEEE Access Vol7學術期刊(05 March 2019)

資料來源：AI預測模型刊登於2020(德國Springer)(08 January 2020)