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“学生可以根据自身需求选择不同的面试场景，与虚拟数字人面试官进行一对一面试训练，每次模拟面试结束后，AI还能生成多维度面试报告，剖析求职者的面试状态。”中国人民大学招生就业处处长丁莉婷介绍，中国人民大学自主开发设计的智慧职业发展中心平台包含“AI面试模拟”模块，面试场景涵盖各类求职热门岗位，每月大约有超过400人次使用“AI面试模拟”功能。

然而，对另一些求职者而言，与“AI面试官”互动并非那么顺利。机器发出的冰冷声音、缺乏眼神交流的环境，加上严格的答题时限，使得部分求职者有些不知所措。为此，许多高校上线AI模拟面试指导，帮助毕业生更熟练地与“AI面试官”对话。

猎聘AI面试产品负责人刘颖表示，AI面试系统正在努力向应聘者提出个性化和针对性的问题，努力向“千人千面”的真人面试官靠近，“AI面试系统实时解析应聘者作答情况，选择合适方向追问。”

三亿体育合法吗“AI面试官”是虚拟面试官形象。借助自然语言处理、情感分析与表情识别等先进技术，“AI面试官”能全面分析求职者的回答及行为表现，评判其与应聘岗位的契合程度。“AI面试官”正大量“上岗”，成为招聘新潮流。

中国移动通信集团江苏有限公司人力资源专家庞瑶介绍：“例如，10位真人面试官需要花5天时间才能完成的校园招聘，AI面试只要不到2天。”“AI面试官”有效降低了企业人力资源部门的工作量，实现招聘环节降本增效。

多次参加过AI面试的求职者小飞表示，AI面试应该进一步提升岗位针对性。在多场面试中，她都被问到“难忘的一次团体合作经历”“最喜欢的一本书”等问题。还有部分面试者反映，“AI面试官”在捕捉求职者的情绪状态方面存在局限。

“智慧职业发展中心平台不仅能够帮助学生提升求职竞争力，还能为学生智能匹配和推荐适合的岗位。AI技术正赋能学生的职业生涯，帮助学生形成更清晰和个性化的职业发展规划。”丁莉婷说。

为招募到理想的人才，企业可以预先将人才选拔标准“告知”AI。北京鳄梨智面科技有限公司相关负责人表示，作为AI面试的技术提供方，他们可以根据企业的需要制定精细化的考核维度和规则，对候选人进行全面的能力素质考评，帮助企业招到合适的人才。

随着AI技术在企业招聘中的应用越发深入，“AI面试官”的技能日益增多。例如，“猎聘·Doris”AI面试产品可以实现“因岗设题”，还能有针对性地对求职者进行提问和追问。“牛客”AI面试产品可以实现“邀约—面试—反馈”全程AI托管。有受访者表示，“有些企业的‘AI面试官’仿佛是真人。”

北京鳄梨智面科技有限公司相关负责人表示，公司将在算法技术上持续深耕，通过不断积累的数据来强化语义挖掘能力，从而更深入地理解面试候选人。公司还将致力于优化人岗匹配系统，确保候选人能够找到更加适合自己的岗位。

值得注意的是，AI面试不可避免地会收集求职者个人信息，隐私数据安全也是求职者关心的焦点。业内人士介绍，按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》，AI面试产品需要进行相关备案，产生的数据一般存储在公共云平台、企业私有云平台上，或由企业本地储存，数据会加密储存、传输，并设置访问限制，操作可全流程追溯。

“面试一共6个问题，每个问题作答3分钟，面试很快就结束了。”杨杨表示，相较于传统面试，AI面试在手机上就能完成，节省时间、紧凑高效。

像杨杨一样遇到过“AI面试官”的求职者不在少数。艾瑞咨询发布的《2023年中国网络招聘市场发展研究报告》显示，AI视频面试的应用场景占比已达31.8%。招聘平台“牛客”针对上千家企业和数千名大学生进行的2024年春季校园招聘调研显示，超过一半的受访学生收到过AI面试邀请。

中国科学院自动化研究所研究员王金桥认为，目前AI面试主要应用在一些基础性岗位招聘中，对于工作复杂度高、人际互动要求高或者难以量化的岗位还不适合。

“只需要录视频回答问题就可以完成面试，没有线下面对考官时那么紧张。几场下来，体验感还不错。”求职者尹海表示，自己第一次接到AI面试邀请时还有些担心，提前搜索了不少关于AI面试的攻略。经过几场面试之后，他已经能够从容地面对“AI面试官”了。“知道对面的考官是‘AI’，会减少心理上的压力，让自己发挥得更好。”尹海说。

“AI面试官”的面试效果如何？多个AI面试产品负责人表示，根据前期测验和实际案例反馈，AI评分与真人面试官评分的一致性超过90%。

不少求职者认为，相比于传统面试，AI面试更客观。“在真人面试中，面试官的偏好和状态可能影响面试结果。”一位受访者表示，AI的评判标准量化、受人为因素干扰小，使求职者能专注于展现自己的“硬实力”。

此外，业内人士指出，AI面试在评估心智成熟度、人格魅力等“软实力”方面尚有不足，对于艺术、人文等需要情感理解与创意表达的领域而言，其适用性目前并不强。

“AI面试官”能够较为精准地评估求职者与岗位的适配程度。“牛客”创始人叶向宇介绍，AI对需求岗位人才画像和以往真实面试数据进行深度学习后，通过设定的评估维度和权重，对求职者的作答内容、语言表达、动作表情等进行量化打分，综合评估其与招聘岗位的匹配程度。比如销售类岗位可能重点评估沟通表达能力，技术类岗位则会加入相关技能测试等。