在大數據的支持下，獵頭公司招聘發生了重大的變革。基于大數據算法，獵頭公司可以根據崗位需求自動篩選和匹配合適的求職者，加之場景面試等多方面、多維度的甄選方式，招聘的效率和準確性大大提高。獵頭公司可以建立自己的人才數據庫，根據人才能力素質與獵頭公司崗位需求進行個性化匹配；在招聘中，獵頭公司可以建立需求模型和指標庫，包括基本情況、個性特征、基本技能、工作經歷等指標，形成簡歷模板，根據求職者的簡歷信息和面試評價計算綜合評分，尋找最合適的人才。
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在這當中，人工智能技術將發揮重要作用。比如，獵頭公司收到海量簡歷后，在初期的人工篩選過程當中，智能篩選系統可以基于神經網絡技術不斷學習，逐步建立起與管理者一致的思維體系，實現智能篩選，形成合格的簡歷數據池；一般性的面試過程，系統同樣可以經過不斷深度學習，采用VR虛擬方式去代替人來完成面試；最后，系統會結合管理者的設定對應聘人員結合崗位要求進行個性化的綜合評定，實行量化打分，最終得出招聘結論。
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在獵頭公司的戰略目標下，應用大數據技術可以基于宏觀經濟大數據、產業和市場大數據、人力資源大數據和公司運營和財務大數據等，更加廣泛和精確地預測人才供給和需求，包括人才的數量和素質要求，為獵頭公司制定招聘計劃提供數據支撐和科學指導。
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大數據的應用可以一站式解決簡歷的收集、篩選以及分析，實現招聘過程中“高效+精準”的目標和智能化招聘；針對求職者和用人獵頭公司建立多維度數據標簽，實現信息雙向有效對接，對求職用戶精準挖掘和配對。
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人力資源大數據提供的客觀信息可以幫助進行科學的錄用決策。根據大數據、人工智能以及區塊鏈技術，員工的求職簡歷、面試表現、工作績效及能力、離職情況、誠信記錄等一系列工作和社交行為將在網絡數據中留下痕跡并不斷迭代優化，獵頭公司通過人工智能和大數據，可以獲取并篩選出數以百萬計的非結構化數據快速理解并分析，通過使用機器學習和適應性在線評估等來預測特定角色的未來工作表現，從而科學精準地給出用人建議。
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在大數據應用下，招聘不受求職群體限制，可以幫助獵頭公司打破選人盲區，減少人才歧視的傾向。很多獵頭公司為了減少招聘工作量，將招聘條件設置為名校、特定性別等，既備受大眾人才歧視的指責，也容易造成人才的遺漏和流失。現在，人工智能和大數據可以廣泛獲取潛在求職者的信息，讓更多優秀的人才進入系統人才庫中，讓獵頭公司擁有更多元化的求職群體和更多合適的候選人，還可以及時發現并減少各種偏見和歧視，使招聘更具廣泛性和公平性。
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招人是一個非標準化、非理性、有時偏向于感性的工作。在傳統模式中，獵頭公司在人才招聘時，無論是簡歷篩選還是人才面試過程中都取決于招聘者的直覺和經驗判斷，不可避免地帶有一定感情色彩。如果HR的識人能力不錯，可能會找到合適的人；但如果HR在招聘時情緒不佳或受偏見和歧視的影響，有可能錯過合適的人才，甚至有損于獵頭公司的形象。在招聘中使用大數據與人工智能，可以通過搜集不同行業、不同職業和專家的信息，通過構建對崗位需求的精準模型以及對用人獵頭公司偏好的不斷學習，對求職者簡歷進行精準分析，再設計面試問題的內容、數量，逐漸深入提問，甚至追問細節的深度和廣度，從而最大程度地實現人崗精確匹配。
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