【科技．未来】从招聘到挽留员工 人工智能如何改革人事部？
人力资源（HR）部门在公司需要裁员时毫不手软，但这部门似乎开始面临被大幅取替的危机。在美国财经新闻媒体CNBC上月初举办的人力资源峰会上，IBM行政总裁Ginni Rometty声称，其人工智能（AI）系统Watson可预测员工将离职，准确率高达95%。事实上，几乎每间《财富》世界100强公司都已设有数据分析团队；一些公司已把AI或自动机器应用至招聘和在职培训上。比起人类HR员工，机器智能到底有何优势？又可否完全取代他们？
招聘服务商Eightfold.ai行政总裁Ashutosh Garg被一份履历吸引，那是属于一名可能会成为数据科学家的求职者。奇怪的是，履历上完全没有出现过“数据科学”的字眼。
那名求职者本来任职巴克莱银行分析师，在美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）物理系毕业。他在商务社交网站LinkedIn上的个人档案虽然显示从未做过数据科学家，但Eightfold.ai的软件仍判断他适合这职位。之所以如此，是因为他拥有的某些技能，与真正的数据科学家十分相似：他拥有统计学硕士学位，也懂C++和MATLAB等电脑程式语言。Garg表示，招聘的重点在于不拘泥于职位名称，而是求职者有什么技能，“你其实在聘请没有做过（该职位）、但有能力胜任的人。”
消除偏见 声称准确征才
利用AI招聘，可以说就是为了针对人类在这过程中可能存在的偏见，更好地将求职者技能与空缺职位配对。应征者的性别、种族、声线、教育、外表，甚至面试前后的闲谈，都可以影响面试官对他的印象和评价。“例如面试开始前我问：‘你打不打高尔夫球？’你说：‘我打，我很喜欢。’我可能因此对你有好感。”瑞典大型招聘平台TNG创新总监Elin Öberg Mårtenzon说。
一众科技公司以各种进路应对这些偏见。初创公司HireVue的AI会从视像面试分析应征者的“微表情”（micro-expression）。其首席心理学家Nathan Mondragon解释：“那是一套人脸分析软件，可捕捉你的面容动作，例如笑、皱眉、眼球转动。综合这些不同数据，可归纳出你的情绪、性格、思考方式等。”
雇主会如何使用和解释这些结果？Mondragon解释：“我们首先会看AI给你打的分数。” AI会把应征者的视像面试表现，即其声线、用字、对答内容、面部表情等综合分析，并与招聘者公司现有员工中表现最好的作比较，再给出分数，以找出最佳的应征者。
HireVue技术总监Loren Larsen认为，这种方式可让应征者“得到同等面试待遇，不受性别、种族、年龄、待业空档或学历左右”。其行政总裁Kevin Parker补充，AI招聘可助公司在长久以来依赖的招聘网络以外找到人才：“你不会一直回到老地方，只从‘常春藤联盟’请人。”联合利华（Unilever）和希尔顿酒店集团（Hilton）等巨企都是HireVue的客户。
《华尔街日报》记者Jason Bellini曾亲身测试HireVue，面试客户服务职位。100分为满分，他只有37分。“所以，你大约是最差的那三分之一人，很大机会面试不成功。”Mondragon说。Bellini好奇这个分数对雇主有多大影响，并质问招聘者会否因他分数那么低而直接淘汰。Mondragon坚称分数只是一个排名参考，招聘者可以亲自翻看面试片段。但当Bellini追问是否每个应征者的录像都会被招聘者翻看一次，Mondragon虽然强调未来雇主“有可能（全部影片都看），如果他们想的话”，但也坦承“若你的分数太低，他们未必会翻看你整个面试片段，可能只翻看你如何回答某条问题，就看下一个”。
DeepSense创办人Amarpreet Kalkat认为，应征者的好坏，很多时取决于其性格。DeepSense的系统会从Twitter、LinkedIn等社交媒体收集应征者的公开数据作情绪分析，把结果归纳成行为特质和性格，分门别类为团体合作、学习能力等，继而评估应征者的性格和预测其行为，并产生一篇关于应征者的摘要。Kalkat表示，他们希望建立更个人化的沟通，而非从大堆应征者中筛选：“我们不是用来查背景的工具，我们希望在招聘过程之初就尝试理解应征者或如何与他沟通。”
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Kalkat认为，这种测试可让招聘者在初见应征者时更好地“管理第一印象”，又指系统不会分析应征者的种族、性别、年龄等，以避免偏见。他解释：“程式在社交媒体所看的不是你说了什么话题，而是你的语言模式。使用更多代名词的人相对不太开放，使用较多正面字眼的人倾向平易近人。” Kalkat指出，真正重要的是这些明显特征，而非某时某刻的情绪：“目的在于不受其他元素干扰下，‘真正’理解那个人。”
Mårtenzon的想法更为直接。TNG自去年10月起，与AI及社交机械人初创公司Furhat Robotics合作，推出可模仿人类说话及表情的面试机械人Tengai。Tengai不会作面试以外的闲聊，对所有应征者问问题的方式、语气、顺序也一视同仁，务求令面试更为客观公平。使用Tengai的雇主会收到每个面试内容的逐字稿，决定哪个应征者可进入下一环节。Tengai将在本月正式用于招聘面试，TNG希望Tengai在将来能够自行作招聘决定，连人类检查逐字稿的步骤都省去。
预测离心 有助挽留员工
对Rometty来说，需要以科技改革的不只是招聘过程，还有HR部门。她批评传统的HR部门只有两种：要不是自助服务系统，雇员被迫成为自己的职场生涯管理者；要不就是消极保守的系统，只负责处理表现欠佳的雇员。“我们需把AI应用到每一处，消除现时的自助服务系统。” Rometty又批评传统的员工技能评估未能助员工发展潜力：“很多管理者的调查都不准确，他们评分主观，而我们可透过数据推断令评分变得更准确。” IBM利用AI分析员工的经验及过往负责的项目，推断未来他们需要什么技能，然后会翻查内部训练系统，跟进员工有没有学到新技能。
管理者还可把Watson对员工的评级纳入考虑，协助决定员工的奖金、薪酬和升迁。“在传统模式下，你只有在现时的职位表现良好，才有望获得升迁。” IBM人力资源副总裁Nickle LaMoreaux指出，虽然他们仍然重视员工现有表现，但“技术的半衰期愈来愈短”，因此在升迁时会考虑员工的潜力。IBM把员工的表现与Watson的预测作比较，声称与IBM的人力资源专家内部分析相比，Watson的准确率达96%。
下一步要考虑的，是如何留住这些精心栽培的员工。Rometty说：“留住员工最好的时机，就是在他们萌生去意之前。” IBM以Watson开发的“自然流失预测计划”，可预测哪些员工想在六个月内离职，并就如何留住他们提供建议。Rometty在峰会上不愿意仔细解释Watson如何做到，只说它透过分析多种数据预测，并声称准确率达95%。IBM人力资源总监Diane Gherson指出，要预测哪个员工会离职需要考虑多种因素，例如工作任期、内外薪资比较、最近升迁等：“AI提供的资料充满价值，因为它不是依赖任何假设，而是真正找出规律模式。”例如，系统曾发现一名女性软件工程师的升迁速度不及三名出身自同一所大学计算机科学学系的女同事。三名女同事都在IBM工作了四年，并曾在不同部门任职。Gherson说，上司并不知道女工程师曾与三位女同事比较，并很介意自己未如她们般获得升迁。公司知道后，对那位女工程师进行了多次辅导和压力测试，成功令她留在IBM。
若更进一步，雇主甚至可用AI或机械人自动解雇员工。上月底科技媒体The Verge根据美国《资讯自由法》取得一些文件，内容关于网购巨企亚马逊（Amazon）与一名前员工的纠纷。该名前员工投诉亚马逊无理解雇，在一封回复美国全国劳资关系委员会（NLRB）的签署信件中，亚马逊代表律师澄清，解雇理由是员工无法满足生产力标准，但信中却透露了解雇的方式：“亚马逊的系统可追踪每个员工的生产力，并自动发出警告或终止雇用，毋须经过主管。”虽然在报道刊出及多间媒体引述后，亚马逊发言人向《麻州理工科技评论》杂志发表声明，否认员工被自动系统解雇，但这宗事件，至少让人们看到AI自动解雇员工并不是绝无可能。
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节省成本 受到企业青睐
Rometty回想，当初花了不少时间说服公司管理层相信新的HR系统。IBM人才与绩效管理合伙人Amy Wright说，过去五年，IBM的HR部门愈来愈依赖AI：“可以说已渗透到HR每个功能。”对管理层来说，自动程式或机器的另一重要卖点是能削减成本。Rometty透露，自应用AI之后，IBM全球的HR部门已缩减了约30%，至今为IBM节省了近三亿美元成本，而保留下来的职位薪水都较高，可执行更高价值的工作。
另一间科技公司VCV以聊天机械人和视像面试提供自动化招聘服务。VCV声称，招聘者若以传统方式从250份履历中聘请3人，平均需要21小时，但他们的系统可把招聘时间大幅缩减至平均45分钟。难怪能吸引罗兵咸永道（PwC）、欧莱雅（L’Oreal）、花旗银行等国际巨企使用其服务。咨询公司Gartner人力资源实务副总裁Brian Kropp甚至指出，现时几乎每间《财富》世界100强公司的HR部门都有一名“人才数据分析”主管，以及一支数据科学家团队：“与三年前相比，当时可能只有10%至15%公司有一名特定的人才数据分析主管。这是HR界发展得最快的职位。”
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上文节录自第162期《香港01》周报（2019年5月14日）《人才招聘悄悄演变 AI做HR好过人类？》。
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