科技智谷文子：
在目前的发展阶段 ， 大规模重复性的活AI做的还是多一些 。 AI做完的东西 ， 人还是要起到一个监督完善的角色 。
其实AI应用里 ， 现在讨论的最多的就是采集数据的公平合理性 。 和别的AI一样 ， 在HR领域的应用 ， 要解决这个问题 ， 也是一个长期数据积累 ， 选择和模型调整的过程 。 每个领域的AI应用都有现阶段容易实现的部分和未来技术发展才可以更完善的部分 。 在目前的发展阶段 ， 大规模重复性的活AI做的还是多一些 ， 好一些 。 AI做完的东西 ， 人还是要起到一个监督完善的角色 。
零壹增长创始人罗超林：
AI+招聘有其存在的价值 。
招聘的痛点是什么？作为Boss直聘BOSS端重度用户的体验是 ， 匹配到尽可能符合招聘要求的求职人员 。 这里有两个环节需要解决：①平台尽可能的形成标准的岗位描述信息 ， 便于BOSS端进行描述与呈现；②围绕足够标准的岗位描述信息 ， 形成相对格式化的求职信息/表格 。
这里 ， 两端信息的标准化程度越高 ， 匹配效率越高 ， BOSS端遇到合适的求职人员几率更大；求职人员也可以更清楚知道与企业的匹配性 ， 进而增加双方的有效面试约见 。 这里 ， 我们是假设双方都按标准要求 ， 如实严格填写基础信息的 。
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面试后的结果 ， 平台需要引导双方进行面试后的反馈信息填写 ， 便于数据收集以及之后的AI学习+推荐 。 更进一步的录用以及离职信息 ， 如果可以得到企业的数据共享及借口 ， 更有助于对求职人员信息的真实有效性的判断 。 当然 ， 这里面有很多人性的问题需要攻克 。 这样 ， 一次完整的面试环节才算基本完成 ， AI的价值会更实用 。
招聘领域的用户需要怎样的AI？
BOSS端：用户简历信息真实程度；用户过往东家的客观点评 。
求职端：员工对企业的真实信息点评；尽可能清楚企业的招聘进度及反馈 。
个人对AI+招聘的远期思考是 ， AI解决两端的真实与信用问题 ， 进而提升匹配效率 ， 缩短求职入职过程 ， 期待了 。
ICT观察负责人叶丹丹：
个人觉得至今还没有一种技术能完全替代人工 ， 技术还没有完备到可以脱离人工的阶段；但随着技术的发展 ， 科技能够很好的辅助工作需求 。
人工是策略层 ， 技术更多的是执行层 。
在数字经济与信创产业快速发展的大背景下 ， 数字化、AI+是产业发展的必然趋势 。 AI+根本上是利用AI技术更好的辅助现实工作 ， 在招聘里 ， 可以用作大规模筛选 ， 但人工需要不断纠偏以保证效果的精准 。
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