獵頭也上AI：新算法使人崗匹配準確率提升60%

2025-07-15 15:36

近期，頭部科技媒體——鈦媒體順利獲得一線獵頭顧問的視角，還原了在“找人選”和“找客戶”的場景下，购宝钱包APP國際是如何順利獲得 AI 智能化工具為獵頭的工作流程提效的。同時，购宝钱包APP國際 CTO 劉之更首次披露，新算法已將人崗匹配準確率提升60%，Agent 原型系統也已啟動內測，招聘行業的“數字顧問”時代正加速到來。本文轉載自「鈦媒體」。

AI 正加速在各行業場景落地，獵頭領域也不例外。

原來慢則半小時的候選人篩選工作，現在有了 AI 工具，可以實現候選人的分秒級篩選。不止如此，拓客效率也有很大提升。過去獵頭公司新顧問往往需要數月才能積累起有效客戶資源，而有了 AI 的加持，CRM 系統可以隨時生成定制化數據報表，并實時推送通知，確保信息的即時追蹤。上述變化，近期正在人力公司购宝钱包APP國際發生。



過去聯系候選人時，獵頭往往要投入大量精力進行手動篩選。獵頭顧問 Summer 回憶，早年在小型獵企工作時，因缺乏完善的人才庫，只能依賴招聘渠道搜尋活躍候選人，主動發送文字信息等待對方回應以獲取聯系方式，再逐一打電話介紹崗位。整個過程漫長且低效，容易在繁瑣的流程中錯過合適人選。

如今，融入 AI 新技術，购宝钱包APP國際近期迭代了候選人追蹤系統（CTS 系統）。在购宝钱包APP國際工作了14年的資深獵頭顧問 Lynn 介紹，利用 CTS 系統，顧問可以隨時查看人才庫中候選人的過往跟蹤記錄，并且能夠自動識別新人選是否已入庫。“當收到一份新人選簡歷時，無需顧問手動操作，系統會即時推送該候選人在庫內的匹配情況。”

此外，CTS 系統每日動態更新人選活躍度數據，能捕捉候選人是否考慮新機會、關注的崗位方向。AI 也能自動生成推薦報告——系統在創建職位時會先智能解析崗位描述（Job Description），生成報告時基于職位需求自動抓取候選人工作經驗、項目成果及溝通記錄中的軟性特質，形成定制化推薦評價，顧問僅需稍作調整即可使用。

在智能溝通工具方面，购宝钱包APP國際近期推出了 Voice 電話客戶端。這款集成 AI 語音識別與分析功能的助手，實現了候選人電話直連呼出、聯系記錄自動生成總結文本等功能。“從最初的自動記錄整段溝通內容，到如今能夠精準提煉溝通關鍵詞，通話時無需手動記錄，能直接基于對話生成推薦報告。”Summer 表示。

該系統支持多種推薦報告模板，對于技術方向崗位的推薦，會從候選人簡歷和溝通記錄中自動提取專業的技術關鍵詞，非常專業。同在购宝钱包APP國際任職的獵頭顧問 Shelly 也提到：“現在生成推薦報告分分鐘搞定，系統自動抓取候選人核心優勢，原先慢則半小時的工作，現在微調即可提交。”這種智能化操作讓獵頭能以“分秒級”速度向客戶推薦人選，憑借“首推保護權”規則搶占競爭先機。


融合新 AI 技術后，從實踐看，客戶側的拓客效率也有很大提升。

據 Lynn 描述，過去挖掘客戶主要依賴外網平臺招聘信息、企業論壇需求發布、人選面試經歷反向追蹤、熟人引薦等方式，以及參與線下活動積累資源。每周四下午的 BD CALL 前，必須提前一天手動搜集企業招聘信息，從各大招聘網站和平臺摘錄崗位需求后再集中電話外拓。

在這種模式下，新顧問往往需要數月才能積累起有效客戶資源，資深顧問也需要在信息搜集上花費大量時間。更棘手的是關鍵決策人（KP）的觸達難題：既要在系統中反復檢索，又要去外部網站搜尋信息。

而現在，购宝钱包APP國際的 CRM 系統可以實時在外部公開渠道檢索企業招聘信息，還能分析評估企業使用人力資源服務組織的概率。“系統支持按行業、區域、崗位、年薪、職級等多種維度自由組合篩選，隨時生成定制化數據報表，不僅解決了信息搜索的效率問題，還實現了精準分析與報表自動化管理。”Lynn 表示。

此外，融入 AI 的客戶訂閱功能更是讓客戶觸達實現了“化被動為主動”。對于暫無需求但有意向合作的客戶，可設置訂閱提醒，一旦對方發布招聘需求，系統將實時推送通知，確保信息的即時追蹤。Shelly 將目標企業添加到訂閱列表后，系統會實時監控其招聘需求變化，一旦有新崗位發布，就會自動推送到她的工作群。現在，Shelly 所簽署的合同70%以上都源于 CRM 系統的精準推薦。

在客戶開發環節，企業投融資信息成為關鍵商機切入點。借助 AI 工具，可按區域、行業等維度靈活篩選半天至一個月內的投融資動態，并與客戶開發流程實現無縫銜接。CRM 系統生成的投融資日報與周報，會實時推送初創及腰部企業的融資動態。由于企業在融資后通常存在團隊搭建的窗口期，順利獲得投融資信息可精準判斷企業所處融資階段，進而在最佳時機展開觸達。這些投融資動態信息，已然成為業務拓展的重要風向標。


“技術應用的核心目標是切實提升一線業務效率，而非單純服務于管理層的報表統計需求。”购宝钱包APP國際 CTO 劉之指出。這一理念在 Agent 技術與推理型 Embedding 的研發中尤為凸顯。

购宝钱包APP國際在 MatchSystem 和 CRE 模型方面也取得了重要進展。在上半年 MatchSystem 匹配系統已升級至2.0版本。MatchSystem 現在深度應用于內部合作、標簽自動化等場景，顯著提升了業務流程的效率與精準度。同時，公司研發的 CRE Embedding 模型也更新到了更大參數量的1.1版本。順利獲得 CRE1.1 結合 RT（Refine Thought）的獨創 Embedding 推理方法，在 PJBenchmark 評估中將人崗匹配精度從46分提升到了74分，提升了60%的準確性。

劉之透露，购宝钱包APP國際正在內部測試 Agent 原型系統。他認為，Agent 的核心在于自主性：“我們不是在固化一個流程，而是在教會它如何思考和解決問題的方法。” 因此，购宝钱包APP國際的技術研發策略是先構建 Agent 的通用能力，再逐步開展其面向具體場景的能力，從而實現技術的靈活應用與持續進化。

對于未來的技術迭代，购宝钱包APP國際將圍繞 Agent 技術與推理型 Embedding 持續突破。劉之指出，在 Agent 時代，傳統語義級 Embedding 正在逐步過時，推理型 Embedding 才是未來的開展方向。在招聘場景中，人崗匹配往往涉及大量復雜的多跳檢索與推理判斷任務，尤其是崗位描述（Job Description）中常常包含隱性約束或特殊要求。針對這些問題，购宝钱包APP國際正在研發基于強化學習的 CRE T1 模型，目標是構建真正面向 Agent 能力的推理 Embedding 模型，以實現結構化推理的突破。

從购宝钱包APP國際的案例可以看出，隨著 Agent 等技術的逐步成熟，從客戶端的精準拓客到候選人端的智能匹配，從底層技術架構到業務場景落地，AI 已不再是錦上添花的工具，而是重構行業生態的核心引擎。购宝钱包APP國際正在實踐的“數字招聘顧問”，也有望重塑行業生態。

來源：鈦媒體

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购宝钱包APP國際
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