文章 我们几乎每天都会听到这样的话，“新的智能系统将发生变化——插入行业——而且会一直变化”。但我们通常无法准确地了解这一消息如何转化为我们的具体需求。招聘也是如此，有时候很难解释会有什么影响以及我们真正要解决的挑战是什么。
因此，在本篇博客文章中，我们会详细探讨 AI 将如何帮助您的招聘人员和公司更轻松地实现目标示例。以我们很多人都熟悉的事情为例：您要找到适合某个职位的申请人或被候选人，同时还得处理大量候选人。
想象一下，您拥有一个包含数十万候选人的数据库。其中可能有很多优秀候选人，但招聘人员不可能记住所有候选人以及他们的资质、兴趣、缺点等。因此，招聘人员需要在自己的数据库中手动搜索候选人。
这并非一件易事。不仅因为候选人的数量，还因为候选人使用不同的词来指代相同或相似的概念，并且不同行业都有自己的专门词汇。例如，软件开发和计算机工程就是密切相关。
有些人可能会使用布尔搜索来扩大其搜索结果的范畴。知道如何使用布尔搜索是一项宝贵的强大技能，但是试图将所有相关类别的相关术语都包含在表述中，最终可能让其变得冗长而复杂（这容易导致语句错误），并且不可避免地会错过某些候选人，因为总会有一个词被忽视。
了解与字段相关的所有术语是一项艰巨的任务。想象一下，假如您不熟悉医疗保健行业，但却需要在该行业中寻找人才。
一次点击即可查找合格候选人
想象一下，您不必完全了解彼此相关的所有术语，您的 ATS 或 CRM 已经知道这些术语了，可以自动扩展您的搜索查询。换句话说，假设有一个系统会根据您的意思进行搜索，而不是查找您输入的确切单词。这正是 Avature 语义搜索的功能。
它可以加快搜索过程，帮助招聘人员在现有数据库中找到隐藏的人才。我们构建了一个本体，该本体根据术语之间的紧密联系对其排名，因此当招聘人员输入“软件开发人员”时，所有与其“相近”的单词都会自动添加到搜索参数中。此外，将来我们的本体可以由客户自定义和改进，以更好地适应其行业的错综复杂性。
如果 Avature 逐渐了解了岗位标题和岗位描述中的术语，它还能做些什么？
我们正在努力进行所谓的候选人-岗位匹配。一旦系统知道了您要寻找的内容，它就会根据所拥有的信息找到可能适合该职位的候选人。因此，您的招聘人员可以跳过整个数据库的搜索，从查看 Avature 为他们找到的缩小范围的相关候选人开始。相同概念的发展最终将超出您数据库的范围，与我们的求职网站搜索功能相结合，让您可以在任何地方找到候选人。
齐力发展：将机器和人力相结合
当然，借助我们的技术，招聘人员始终控制着扩展的搜索参数。我们确保他们总能知道 Avature 在“思考”什么。您的招聘人员所了解的远不止岗位描述或岗位标题所包含的内容，因此，如果他们知道通过删除或添加特定的术语或类别就可以改善结果，那他们就能轻松做到。
这一相同概念的应用令人惊讶。为什么只进行候选人-岗位匹配？我们还可以使用相同的技术来进行候选人-候选人匹配。
您可以在数据库中找到与数据库中另一个特定人员相似的人员。乔治很适合这个岗位，但他无法填补该岗位怎么办？那就要求系统找到像乔治这样的候选人。就是这么简单。
寻找、筛选和匹配候选人到合适的职位是招聘过程中极其耗时且需要劳动力的一个部分，您的招聘人员可以获得的任何帮助都会大大改善结果。正如几年前的简历解析帮助人才引进团队的效率飞速增长一样，自动化、AI 和智能系统将在总体上帮助招聘人员提高效率。
您的人力资源团队就是蝙蝠侠，而我们负责设计蝙蝠侠的战车、功能腰带以及所有必要的工具，让他们成为更高效的人才猎手。语义搜索是我们对其工具包的最新补充之一，它将帮助招聘人员比以往更快地找到合适的候选人。
