智面玄賞聯合創始人李男：人工智能賦能招聘行業——從效率革新到平臺經濟重構｜2025極新AIGC峰會演講實錄

2025年12月26日，【想象·2025極新AIGC峰會】在上海浦東浦軟大廈成功召開。智面玄賞聯合創始人李男女士在會上做了題為《AI時代招聘變革》的演講。重點分享了智面玄賞發展情況、發展歷程以及他們在AI招聘賽道的實踐心得。

智面玄賞聯合創始人 李男

李男重點提到以下幾點：

“在企業普遍追求降本增效的當下，招聘環節成為最容易通過技術實現效率提升的領域。“

“企業懸賞方+ 人才推薦構起招聘飛輪”

“數據積累需要時間沉淀，而算法優化又依賴海量數據，這正是平臺經濟的核心壁壘。”

以下內容為嘉賓分享實錄，經極新整理，希望能給大家帶來收獲。

大家下午好！今天，我將為大家分享人工智能在招聘行業的應用實踐與發展趨勢。過往，我曾在外企與國企長期從事人力資源領域的 IT 研發工作，正是這段經歷，讓我們在此次 AI 浪潮中，深度參與了人力資源板塊的技術研發與市場應用探索。

01

傳統招聘步履維艱

“在企業普遍追求降本增效的當下，招聘環節成為最容易通過技術實現效率提升的領域。”

在人工智能時代，醫療、法律、生物醫藥等多個行業均迎來了技術變革，而招聘領域作為一個細分但落地性極強的場景，同樣展現出巨大的技術應用價值。相信大家都有過這樣的體驗：AI 時代來臨之前，企業招聘往往要經過一輪、兩輪，甚至三輪、五輪、八輪面試，但即便如此，發出 offer 后仍可能發現候選人與崗位的匹配度不夠精準。這一行業痛點，也讓招聘領域成為最早通過人工智能技術實現突破的場景之一。

從市場規模來看，官方數據顯示，2025年全球 AI 招聘市場規模已達到 120 億人民幣。其中，AI 智能面試單品在全球市場的覆蓋率尤為突出，以北美為主的地區覆蓋率超過 70%，而 AI 技術為招聘效率帶來的提升更是達到三倍以上，充分印證了技術落地的商業價值。

回望人工智能時代之前的傳統招聘模式，其效率短板尤為明顯。在企業普遍追求 “降本增效” 的當下，招聘環節成為最容易通過技術實現效率提升的領域。具體來看，傳統招聘的核心痛點集中在三個方面：

第一是招聘成本高。目前，全球范圍內尤其是國內，獵頭業務的整體招聘成本呈下降趨勢，僅在人工智能等高精尖領域，招聘成本仍保持增長態勢。同時，高單次招聘成本的崗位重復招聘率極高，至少達到 30%，造成了大量資源浪費。

第二是簡歷篩選壓力巨大。無論是現在還是十年前，企業校招的簡歷量都龐大到難以想象 —— 早年甚至出現過 “成車拉回簡歷” 的情況。對于 HR 而言，人工篩選簡歷不僅耗時耗力，還存在評判標準不統一、誤差較大的問題。而人工智能技術的應用，讓簡歷篩選成為招聘全流程中效率提升最顯著的環節。

第三是崗位與候選人的匹配度不足。2023 年大模型技術成熟后，這一問題得到了有效改善。隨著底層模型效果持續優化，人崗匹配度不斷提升，偏差也逐漸縮小，從根本上解決了傳統招聘中 “人崗錯配” 的核心痛點。

我們從 2020 年起便專注于人工智能在招聘領域的研發工作，見證了行業的快速發展。目前，AI 招聘在企業中的應用增長率同比保持在 30%~70%，這一增長背后，是技術架構的持續迭代與完善，主要分為三個核心層級：

第一層是感知層，整合了多種底層技術，包括語音識別、面部識別、簡歷解析、傳統 OCR 技術以及基于大模型的簡歷解析、自然語言處理等，為招聘全流程提供基礎數據支撐。

第二層是認知層，核心圍繞 NLP 語義理解與知識圖譜展開。在 2023 年 GPT 等基礎模型成熟之前，我們于 2020 年至 2022 年期間，構建了 1500 個崗位的知識圖譜與行業模型。同時，我們還建立了千萬級智能標簽體系，支撐人力資源任職資格體系模型的運轉。如今，簡歷解析技術已升級至大模型級別，精準度與效率大幅提升。

第三層是決策層，涉及多種算法的深度應用，包括匹配算法、打分算法、人崗匹配模型、風險評估以及預測分析等。隨著基礎模型技術的成熟，招聘領域已實現智能篩選、AI 面試、數據分析、人才庫激活及全流程自動化的完整閉環。

02

AI重新定義招聘流程

“企業懸賞方+ 人才推薦構起招聘飛輪”

今年 9 月前，我們已將 AI 招聘領域的所有工具整合為全流程解決方案，其中包括 HR 助手、問答助手等產品，并基于知識圖譜與大模型完成了 LG 工程升級，實現了工具間的協同聯動。

在具體業務場景中，AI 技術的價值得到了充分釋放：

其一，簡歷篩選效率實現質的飛躍。我曾有過一天審閱數千份中英文簡歷的親身經歷，人工篩選不僅誤差大，且難以做到精細化評判。而通過人工智能技術，從 NLP 處理、標注到匹配，幾十秒內即可完成上百份簡歷的處理。目前，我們的平臺已累計處理千萬級簡歷，能夠在短時間內完成企業人才庫的全域搜索、標簽標注與匹配度排序。

其二，AI 智能面試全面普及。如今，AI 面試已成為求職市場的常態 —— 我此前參與 00 后交流局時發現，實習與就業階段的年輕人幾乎都有過 AI 面試的經歷。除校招與實習生招聘外，AI 面試在騎手、制造業等藍領招聘場景中的覆蓋率可以達到 100%，且能夠獨立完成面試決策。這得益于藍領崗位的評價標準高度統一，而 AI 面試官可實現 7×24 小時遠程辦公，大幅降低了企業的招聘成本與時間成本。

早在 2020 年，受遠程辦公趨勢推動，國內企業開始逐步接受線上面試方案，我們也于同年啟動 AI 面試產品研發，歷時兩年完成了 1500 個崗位的全崗位模型構建。目前，市場上企業自建或外部提供的 AI 面試工具已日趨豐富。

其三，智能人崗匹配精準度持續提升。這一功能以知識圖譜為核心驅動，依托人力資源勝任力行業模型，結合大模型與知識圖譜的雙重優勢，構建崗位能力框架，不僅能識別候選人的顯性技能，還能挖掘其隱形技能與發展潛力。因此，我們在為高校學生做就業指導時，常會建議他們在面試中充分分享自身經歷，以便 AI 抓取更全面的信息，提升匹配精準度。

此外，AI 技術還賦能數據分析與預測場景，通過多維度數據看板，為企業提供離職預警、招聘渠道投放建議等決策支持，最終實現招聘周期縮短、成本降低、匹配度提升、獵頭費用占比下降等多重價值。

基于上述技術與場景積累，我們推出了 “智面玄賞” 平臺，重新定義招聘流程。目前，我們已在北京、上海、杭州、成都、深圳等地布局全國辦公場地，業務發展歷程清晰：2020 年啟動多模態建模項目；2022 年完成 1500 個崗位的 AI 面試產品體系搭建；2023 年至 2024 年，持續拓展應用場景，覆蓋高校畢業生就業、退役軍人安置、社區靈活就業、公務員面試、企業社招等多個領域。

2023 年 AI 時代全面來臨后，我們意識到單純 “賣工具” 的商業模式競爭激烈，因此決定向更高維度的平臺經濟轉型。通過兩年的深耕，我們的 C 端用戶已突破千萬，B 端企業用戶在今年9月商業化測試開始半年內達到 6 萬家。未來，我們的目標是到 2026 年至 2027 年，成為企業用戶超 2000 萬、總用戶過億的頭部 AI 招聘平臺。

為支撐平臺發展，我們的語音、文本處理等核心能力均來自自研系統與模型，結合大模型及勝任力模型的 rag工程，將招聘領域知識圖譜深度融入大模型，實現人力資源行業模型的迭代升級，全面服務企業人力資源部門的智能化轉型。

目前，我們已構建起 AI 招聘智能體矩陣，涵蓋 AI 招聘人才尋訪,AI簡歷篩選,AI HR問答 Agent、AI 面試官等核心產品。平臺創新推出 “懸賞招聘” 模式：企業開通懸賞功能后，HR、求職者或身邊有求職資源的人可參與 “揭榜”，同時 AI 人才尋訪工具會在全網篩選候選人，候選人成功入職后，推薦者即可分得懸賞獎金。這種以結果為導向的招聘模式，將成為未來企業招聘確定性結果的主流.

值得一提的是，今年紅杉中國推出的 Raas 模式，我們早在2023便已完成規劃，今年正式上線后運營效果良好。平臺構建了 “企業懸賞方 + 人才推薦方” 的雙邊經濟模式 —— 招聘平臺本質上是雙邊經濟驅動，我們通過懸賞與揭榜的賞金分配機制，實現了企業、推薦者與求職者的三方共贏。

03

打破平臺經濟核心壁壘

“數據積累需要時間沉淀，而算法優化又依賴海量數據，這正是平臺經濟的核心壁壘。”

我們已服務多家標桿企業：去年及前年，部分互聯網頭部企業的校招面試工作由我們全程承接；眾多 AI 科技企業借助我們的工具，在校園招聘團隊尚未完善的情況下，高效完成了招聘任務；在制造業及騎手等藍領招聘場景中，我們的 AI 面試官與招聘解決方案得到了廣泛應用。此外，我們還為央國企提供高階服務，包括干部盤點、行業人才庫建立等，滿足其政策合規要求。

平臺經濟的核心邏輯在于雙邊經濟的數據飛輪效應：通過 1000 萬注冊用戶的初始數據積累，逐步豐富數據維度，再通過算法匹配持續提升精準度與用戶體驗。對于企業人力資源部門而言，僅需發布崗位需求，后續全流程招聘工作均可由 AI 完成。一旦數據飛輪啟動，便會形成自我強化的正向循環 —— 數據積累需要時間沉淀，而算法優化又依賴海量數據，這正是平臺經濟的核心壁壘。

結合實踐經驗，我們為企業人力資源部門的 AI 轉型提供三步實施路徑建議：

第一步，試點先行。建議企業先從少數崗位切入，部署 AI 招聘工具，通過 1-2 個崗位的成功實踐，驗證技術價值與落地效果。

第二步，重建人才畫像與勝任力模型。基于試點階段的經驗，優化崗位人才畫像，完善勝任力模型，為全面推廣奠定基礎。

第三步，積累合規數據，優化算法，構建長期競爭優勢。通過持續的數據積累與算法迭代，逐步建立企業在招聘智能化領域的核心競爭力。目前，我也在為多家企業提供這一轉型過程的咨詢與支持。

總而言之，在 AI 與平臺經濟的雙重驅動下，招聘行業正從人力密集型向智能驅動型全面變革。AI 技術不僅帶來了高效、精準的招聘體驗，更實現了消除主觀偏見、提升匹配度、縮短招聘周期的核心價值，徹底革新了傳統招聘流程。如今，已有 AI 企業成立 5 年便成功 IPO，我們也已邁入發展第五年，實現了從技術研發到平臺成型的跨越，構建了 C 端與 B 端雙螺旋增長驅動的格局，達成了現金流正向循環。

明年，我們將在品牌宣發、用戶增長與用戶體驗優化方面加大投入，力爭在 2026 年至 2027 年成為中國頭部 AI 招聘平臺。以上就是我的分享，謝謝大家！

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