探索聚合生态资源等能力的同时，支付宝推出一套包括“招”“用”“薪”“培”“保”全链 路的安心就业服务数字化解决方案。主要包括 11 大类 45 种产品能力，其中七 大主要产品力，包括实名认证、人岗匹配、智能简历、区块链合同、芝麻企业信 用、资金转账等技术，为就业提供高水平的保障。这些使支付宝成为数智化平台 推动高质量充分就业的一种新力量。 IV 目录 前言 I 目录 IV 第一章 导论 1 cn/zxdt/art/2024/art_5ddf14a2289b47ceb42470a38c63c295.html 10 简单重复的任务、提高招聘效率、个性化推荐职业机会等方面。例如，一些企业 已经开始利用人工智能技术来筛选简历、进行初步面试，以减轻人力资源部门的 工作负担，并快速识别出潜在的合适人选。此外，还有一些平台利用人工智能技 术为求职者提供个性化的职业推荐和规划建议，帮助他们更好地了解市场需求和 自身优势，从而做出更加明智的职业选择。 招聘、录用、薪酬管理、培训 以及社会保障等多个环节，使得整个就业流程更加顺畅和高效。此外，就业生态 系统还注重信息渠道的全面贯通。以支付宝就业生态系统为例，其五大核心产品 ——服务通、岗位通、简历通、消息通和内容通，通过数字化技术实现了劳动力 市场供需的高效匹配。这些产品不仅服务于劳动力市场的供需双方，还通过数字 技术为就业中后期的服务提供了有力支持，如薪资发放、保险办理、职业培训以

作为一种先进的深度学习推荐 系统，能够通过分析大量的职位描述和候选人简历，自动匹配最合 适的岗位和人才，提高招聘效率和匹配精度。 具体而言，DeepSeek 系统通过以下几个方面实现岗位推荐的 优化：  数据整合与分析：系统能够整合多源数据，包括职位描述、候 选人简历、历史招聘数据等，进行综合分析。  特征提取与匹配：利用深度学习模型提取职位和候选人简历中 的关键特征，进行精准匹配。  个性化推 系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然 语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及深度学习的协同过滤算 法，确保在短时间内从海量简历中筛选出最合适的候选人。 系统的主要功能模块包括数据预处理、特征提取、模型训练以 及推荐引擎。数据预处理模块负责清洗和标准化来自不同渠道的简 历和岗位信息，确保数据质量；特征提取模块通过分析候选人的教 画像构建、智能匹配与推荐、结果反馈与优化等。 首先，系统通过自然语言处理（NLP）技术对企业发布的岗位 描述进行解析，提取关键指标，如岗位职责、技能要求、工作经验 等。同时，系统通过机器学习模型对候选人的简历进行深度分析， 生成候选人画像，涵盖专业技能、职业发展路径、个性特征等核心 要素。基于这些数据，系统采用协同过滤、知识图谱、深度学习等 算法，将候选人与岗位进行多维度匹配，输出推荐结果。 其

泛且成熟。借助 AIGC、NLP 及机 器视觉等技术，招聘流程实现自动化、智能化变革。岗位 JD 生成时，AI 依企业需求与岗 位能力要求，自动生成精准详细描述。简历筛选匹配环节，智能招聘系统用 NLP 技术自 动提取分析简历关键信息匹配筛选候选人。视频面试与评估反馈场景下，AI 辅助面试官分 17.00% 15.50% 11.10% 9.80% 9.30% 7.70% 6.70% 成就梦想 析，评估性格、沟通能力等，部分系统还能模拟面试对话。《AI 在企业人力资源中的应用 白皮书 2.0》数据显示，34.3%受访企业在招聘管理中应用 AI。其中，AI 面试、职位描述 撰写、简历筛选匹配、智能应答功能普及占比依次为 30.8%、21.0%、18.2%、15.4%。 在赋能效果上，5.3%企业非常满意，7.0%企业认为符合预期，57.9%企业觉得基本达到 预期。 图 4：企业招聘管理中应用 节的精准匹配与高效筛选。“京企直聘”平台通过 PC 端、微信公众号、小程序等多渠道， 与高校、媒体平台互联互通。其依托 AI 智能技术，自动整合分析海量求职数据，从 60 多 万份简历中精准匹配人才与岗位，极大提高招聘效率，为 760 余家市属及区属企业节省了 大量筛选简历的时间和人力成本。平台已累计访问量超 400 万次，发布岗位 1 万余个，组 织招聘活动千余场，成为首都国企引才聚才的重要渠道。同时，在服贸会现场的 AI

• 各个子公司独立操作，资源不共享 • 需求不准 / 不合理，反复沟通 • 招聘渠道越来越繁杂 • 被动地忙于填补岗位空缺，人力资源规划这类全局性工作却似乎 无暇顾及 • 来自招聘网站的海量招聘简历筛选耗时费力 • 暂时无法进入的优秀人才信息散落，无法形成积累 • 在人才甄选方面面临诸多困难 • 如何通过更加规范的招聘过程管理和招聘效果监测分析提升招聘 效度成为难点 • …… 将人才规划、人才招聘、人才 绪能力测评 等 / 逻辑推理测 评等 简历管理 设计网申平台 用人部门 提出需求 对应领导审批 对应层级人力资源 部形成招聘计划 eHR 编制模块 自动审核 依据权限表 依据人力资源分 工界面 与招聘工具系统打通， 实现信息传递（例如岗 位要求、简历传递等） 管理招聘渠道 自动查收、筛选、查重、 分类，自定义查询等、 统一简历呈现模板、面 试邀请、 offer 发送等 笔试 报表、工资条、薪资顾问在线支持、工资发 放、个税申报、薪资专家在线 / 现场支持、 工资异常预警 • 福利采购 35 近年来外部新兴的垂直细分领域的 SaaS 产品 • 智能招聘管理系统整合简历发布、回收、筛选、邀请、面试安排、录取等招聘的全环节 备注：视频需在线播放 36 举例： AI 在招聘上的应用 - 面试机器人 备注：视频需在线播放 37 举例： AI 在招聘上的应用 - 面试机器人

招聘是人才的源头，因此制造企业不仅要提升招聘的深度与广度，还要创建有利于人才生长的内部土壤，这就对人力资源管 理的“选用育留”提出了更高要求。 基于人力资源数字化系统，一键登录所有招聘网站，自动筛选简历，将招聘过程线上化、透明化，自动跟踪整个招聘过程等， 能极大提升招聘效率。入职后，通过线上培训，企业也能够更快更好地促进员工的成长。 另一方面，通过将员工在企业内的各项数据打通，进行整合、分析之 人员流动很频繁，因此需要大量 招聘，而低效的招聘流程也让他们“痛苦万分”。 先说岗位发布和简历筛选。HR 需要在多个招聘渠道分别发布、维护，导致相同职位在不同渠道需要操作很多遍，而各个平 台没有记忆功能，每次都需要重新输入，耗时耗力。简历的筛选与处理，也同样需要频繁切换各个招聘渠道。将筛选后的简历， 推荐给用人部门时，用人部门如果无法及时回复，还会错失合适人才。 在面试和 Offer 发放环节，HR 如果收不到反馈，也无法及时跟进候选人状态，而候选人的薪资信息 等也无法根据不同权限显示等。 i 人事招聘模块的渠道管理 i 人事职位发布 简历查询同样如此，i 人事的招聘模块支持多维度快速查 询简历，而系统还会自动简析简历，呈现亮点与风险点， 让 HR 快速了解。合适简历，则会快捷地推送给用人部门， 面试安排也能自动同步至钉钉日程，与面试官快速沟通确 认。面试过程中的面试轮次记录等，HR 也能基于系统自

招聘是人才的源头，因此制造企业不仅要提升招聘的深度与广度，还要创建有利于人才生长的内部土壤，这就对人力资源管 理的“选用育留”提出了更高要求。 基于人力资源数字化系统，一键登录所有招聘网站，自动筛选简历，将招聘过程线上化、透明化，自动跟踪整个招聘过程等， 能极大提升招聘效率。入职后，通过线上培训，企业也能够更快更好地促进员工的成长。 另一方面，通过将员工在企业内的各项数据打通，进行整合、分析之 人员流动很频繁，因此需要大量 招聘，而低效的招聘流程也让他们“痛苦万分”。 先说岗位发布和简历筛选。HR 需要在多个招聘渠道分别发布、维护，导致相同职位在不同渠道需要操作很多遍，而各个平 台没有记忆功能，每次都需要重新输入，耗时耗力。简历的筛选与处理，也同样需要频繁切换各个招聘渠道。将筛选后的简历， 推荐给用人部门时，用人部门如果无法及时回复，还会错失合适人才。 在面试和 Offer 发放环节，HR 如果收不到反馈，也无法及时跟进候选人状态，而候选人的薪资信息 等也无法根据不同权限显示等。 i 人事招聘模块的渠道管理 i 人事职位发布 简历查询同样如此，i 人事的招聘模块支持多维度快速查 询简历，而系统还会自动简析简历，呈现亮点与风险点， 让 HR 快速了解。合适简历，则会快捷地推送给用人部门， 面试安排也能自动同步至钉钉日程，与面试官快速沟通确 认。面试过程中的面试轮次记录等，HR 也能基于系统自

收集行业政策与公开信息，辅助管理者构建前瞻性人才战略；HRBP场景中， AI通过数据穿透业务痛点，通过人才画像动态识别高潜员工，辅助解析简历与面试信息，缩短招聘周期；SSC场景中，AI结合智 能客服与自动化，辅助解答员工疑问，替代传统重复性工作。目前AIGC在简历筛选、面试辅助以及智慧问答环节应用相对成熟。 • AI局限：在候选人终面、员工关系管理、个性化职业规划、心理疏导等处理复杂人际关系与重要决策时，人类所具备的情感分析 决策前：解读大数据及宏观政策， 生成行业分析报告辅助专家决策； • 决策中：AI基于员工行为及行业情 况数据，提供制度管理改进建议 政策解读 战略建议 AI JD生成 AI面试 • 招聘：JD生成、简历筛选、 辅助面试，缩短招聘周期； • 业务：基于绩效数据提出 优化建议 AI在人力三支柱场景中的应用 21 ©2025.4 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ↓ 指令微调、节奏把控 ↓ 人类完成少部分工作 自动执行 成果交付 STEP01 STEP02 STEP03 关键词识别 ↓ 简历打标 ↓ 人工筛选 设定问题 ↓ 录制回答 ↓ 人工筛选 关键词识别 ↓ 简历打标 ↓ 自动筛选 设定人才画像 ↓ 问题生成 ↓ 根据回答追问 ↓ 录制视频解析 ↓ 生成面试报告 AI在招聘环节的应用 A

领域所发挥的价值，与其在商业领域所发挥的价值 有所趋同。我们将 AI 为 HR 工作带来的价值总结为如下三方面： ≫ 提升效率 代替人工，完成 HR 的事务性和流程性工作，优化组织的人效。例如帮助 HR 完成简历初筛、 基础人事问答、快速审批处理等。 ≫ 增强员工体验 随着 AI 发展的深入，用户体验的显性化结果会有所不同，在最开始更多体现是人机交互界 面的优化，或是流程的优化；待 AI 更加智慧 通过文字或电话的形式与应聘者进行对话，人工智能助理还可以提供一些人才搜索、推送和面试日常安排的工 作，为候选人提供自动、实时、独特的提醒和信息。 简历解析与人岗匹配 运用比例：40.23% ・◎ 简历解析作为最先被 HR 熟知的 AI 产品，思路无外乎基于机器学习对大量的简历数据进行大数据分析，找到 简历里面的内容、岗位说明书（招聘广告）以及优秀候选人之间的关联。 视频面试 运用比例：40.23% ・◎ 通过对候选人的回答内容、表情和声音特质的 技术）提升效率，在较少 的投入下，使用 AI 技术最大化地提高处理基础 HR 事务的效率。 为了实现 AI 技术在单模块的运用，企业需要先对目标模块的数据进行梳理。例如， 如果想将 AI 运用于招聘模块，则需梳理简历、人才库、职位体系等数据；如果想要将 AI 运用于培训模块，则需梳理基础课件的梳理、考题、认证体系等数据。 ★ 稳定或成熟的企业 这类企业更需要通过 AI 提升 HR 的管理能力，并将 AI

原 因 分 析 提 升 建 议  制定明确的招聘需求管理流程 及时获取与人力需求相关的业务数据，建立定期拉通产招协同机制，及时调整招聘需求。  强化招聘团队能力 RPA 替代人工进行简历筛选等招聘事务性工作，实现招聘的降本增效。  开展面试官队伍建设 建立面试官准入与评估标准，并定期对面试官面试技巧进行赋能训练，提升面试官的技能和能力，提升招聘收敛比率。  构建公司级闲置资源池 合同协议 员工服务 核心人事 全面薪酬 奖金分配 薪酬预算 薪酬核算 社保福利 薪酬分析 薪酬福利 考勤业务 休假业务 加班业务 出差业务 假勤规则 假勤分析 考勤管理 职位管理 职位发布 简历筛选 面试管理 评估中心 入职管理 人才招聘 共享服务 技 术 现 状 分 析 数 据 现 状 分 析 数 字 化 成 熟 度 评 估 应 用 现 状 分 析 业 务 现 状 分 析 任务管理 绩效管理 绩效目标 绩效跟踪 绩效评价 绩效申诉 结果应用 绩效分析 学习培训 培训需求 培训计划 培训项目 在线学习 实施跟进 评估认证 培训结果 人才招聘 需求管理 职位发布 简历筛选 面试管理 评估管理 录用管理 人事管理 员工档案 入职管理 借调兼职 转正管理 离职管理 合同协议 组织管理 组织管理 岗位管理 职务管理 编制管理 职级管理 职业通道 考勤管理 考勤排班

及管理、 面试考核、录用决策管理 招聘网 站 空缺发布 简历 / 人才库 面试 offer …… 录用 不同招聘渠道 业务部门 HR 外部申请者 内部申请者 提出申请 编制内 发布 空缺 编制调整流程 初次筛 选简历 二次筛 选简历 专业面试 HR 面试 定薪 提出薪 酬建议 入职 跟踪管理 提交简历 接受 offer 接受 offer Y N 跟踪统计分析 跟踪统计分析 渠道分析 招聘有效性分析 示例 审批 Y 结束 N Offer 审批 招聘网 站 将作为简历 的唯一入口，建立统一 共享的人才库资源。 HR/ 员工推荐的申请者 32 员工自助解决方案 –员工可以通过自助服务查询和修改个人信息、查看工 资单、发起自助流程申请、打印相关证明等 考勤信息查询 员工自助 服务 示例 33 33 针对日常业务经常使用的、固定