猎头也上AI：新算法使人岗匹配准确率提升60% | 创新场景

AI正加速在各行业场景落地，猎头领域也不例外。

原来慢则半小时的候选人筛选工作，现在有了AI工具，可以实现候选人的分秒级筛选。不止如此，拓客效率也有很大提升。过去猎头公司新顾问往往需要数月才能积累起有效客户资源，而有了AI 的加持，CRM系统可以随时生成定制化数据报表，并实时推送通知，确保信息的即时追踪。

上述变化，近期正在人力公司科锐国际发生。

候选人端高效匹配：从“手动淘沙”到“智能淘金”

过去联系候选人时，猎头往往要投入大量精力进行手动筛选。猎头顾问Summer回忆，早年在小型猎企工作时，因缺乏完善的人才库，只能依赖招聘渠道搜寻活跃候选人，主动发送文字信息等待对方回应以获取联系方式，再逐一打电话介绍岗位。整个过程漫长且低效，容易在繁琐的流程中错过合适人选。

如今，融入AI新技术，科锐国际近期迭代了候选人追踪系统（CTS系统）。在科锐国际工作了14年的资深猎头顾问Lynn介绍，利用CTS系统，顾问可以随时查看人才库中候选人的过往跟踪记录，并且能够自动识别新人选是否已入库。“当收到一份新人选简历时，无需顾问手动操作，系统会即时推送该候选人在库内的匹配情况。”

此外，CTS系统每日动态更新人选活跃度数据，能捕捉候选人是否考虑新机会、关注的岗位方向。AI也能自动生成推荐报告——系统在创建职位时会先智能解析岗位描述（Job Description），生成报告时基于职位需求自动抓取候选人工作经验、项目成果及沟通记录中的软性特质，形成定制化推荐评价，顾问仅需稍作调整即可使用。

在智能沟通工具方面，科锐国际近期推出了 Voice电话客户端，这款集成AI语音识别与分析功能的助手，实现了候选人电话直连呼出、联系记录自动生成总结文本等功能。“从最初的自动记录整段沟通内容，到如今能够精准提炼沟通关键词，通话时无需手动记录，能直接基于对话生成推荐报告。”Summer表示。

该系统支持多种推荐报告模板，对于技术方向岗位的推荐，会从候选人简历和沟通记录中自动提取专业的技术关键词，非常专业。同在科锐国际任职的猎头顾问Shelly也提到：“现在生成推荐报告分分钟搞定，系统自动抓取候选人核心优势，原先慢则半小时的工作，现在微调即可提交。”这种智能化操作让猎头能以“分秒级”速度向客户推荐人选，凭借“首推保护权”规则抢占竞争先机。

拓客效率跃迁：从"四处奔波"到"数据导航"

融合新AI技术后，从实践看，客户侧的拓客效率也有很大提升。

据Lynn描述，过去挖掘客户主要依赖外网平台招聘信息、企业论坛需求发布、人选面试经历反向追踪、熟人引荐等方式，以及参与线下活动积累资源。每周四下午的BD CALL前，必须提前一天手动搜集企业招聘信息，从各大招聘网站和平台摘录岗位需求后再集中电话外拓。

在这种模式下，新顾问往往需要数月才能积累起有效客户资源，资深顾问也需要在信息搜集上花费大量时间。更棘手的是关键决策人（KP）的触达难题：既要在系统中反复检索，又要去外部网站搜寻信息。

而现在，科锐国际的CRM系统可以实时在外部公开渠道检索企业招聘信息，还能分析评估企业使用人力资源服务机构的概率。“系统支持按行业、区域、岗位、年薪、职级等多种维度自由组合筛选，随时生成定制化数据报表，不仅解决了信息搜索的效率问题，还实现了精准分析与报表自动化管理。”Lynn表示。

此外，融入AI的客户订阅功能更是让客户触达实现了“化被动为主动”。对于暂无需求但有意向合作的客户，可设置订阅提醒，一旦对方发布招聘需求，系统将实时推送通知，确保信息的即时追踪。Shelly将目标企业添加到订阅列表后，系统会实时监控其招聘需求变化，一旦有新岗位发布，就会自动推送到她的工作群。目前，Shelly所签署的合同70%以上都源于CRM系统的精准推荐。

在客户开发环节，企业投融资信息成为关键商机切入点。借助AI工具，可按区域、行业等维度灵活筛选半天至一个月内的投融资动态，并与客户开发流程实现无缝衔接。CRM系统生成的投融资日报与周报，会实时推送初创及腰部企业的融资动态。由于企业在融资后通常存在团队搭建的窗口期，通过投融资信息可精准判断企业所处融资阶段，进而在最佳时机展开触达。这些投融资动态信息，已然成为业务拓展的重要风向标。

正在内部测试Agent原型系统

“技术应用的核心目标是切实提升一线业务效率，而非单纯服务于管理层的报表统计需求。”科锐国际CTO刘之指出。这一理念在Agent技术与推理型 Embedding 的研发中尤为凸显。

科锐国际在MatchSystem和CRE模型方面也取得了重要进展。在上半年MatchSystem匹配系统已升级至2.0版本。MatchSystem目前深度应用于内部合作、标签自动化等场景，显著提升了业务流程的效率与精准度。同时，公司研发的 CRE Embedding 模型也更新到了更大参数量的1.1版本。通过CRE 1.1结合RT（Refine Thought）的独创Embedding推理方法，在PJBenchmark评估中将人岗匹配精度从46分提升到了74分，提升了60%的准确性。

刘之透露，科锐国际正在内部测试Agent原型系统。他认为，Agent的核心在于自主性：“我们不是在固化一个流程，而是在教会它如何思考和解决问题的方法。” 因此，科锐国际的技术研发策略是先构建Agent的通用能力，再逐步发展其面向具体场景的能力，从而实现技术的灵活应用与持续进化。

对于未来的技术迭代，科锐国际将围绕Agent技术与推理型Embedding持续突破。刘之指出，在 Agent 时代，传统语义级Embedding正在逐步过时，推理型Embedding才是未来的发展方向。在招聘场景中，人岗匹配往往涉及大量复杂的多跳检索与推理判断任务，尤其是岗位描述（Job Description）中常常包含隐性约束或特殊要求。针对这些问题，科锐国际正在研发基于强化学习的CRE T1模型，目标是构建真正面向Agent能力的推理Embedding模型，以实现结构化推理的突破。

从科锐国际的案例可以看出，随着Agent等技术的逐步成熟，从客户端的精准拓客到候选人端的智能匹配，从底层技术架构到业务场景落地，AI已不再是锦上添花的工具，而是重构行业生态的核心引擎。科锐国际正在实践的“数字招聘顾问”，也有望重塑行业生态。

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申报日期：

2025年7月8日起~8月22日止

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