我們再給給大家解析一下這三個模型。
首先，來具體講講能力評分模型：
最開始的在項目實施中的數據多來自于人才庫的數據、面試流程的數據，但是當HR開始做AI面試的產品，缺乏最多的就是面試過程的數據，具體指的是:面試官問了什么?候選人怎么回答的?怎么根據候選人的各項能力去打分？
當HR發(fā)現缺乏這些數據時，就會出現盲點：如果要評分，評分的依據是什么?候選人回答了什么問題?回答的質量又如何，這些行為數據在日常中是沒有記錄的。所以，企業(yè)剛開始僅僅是不斷輸入新的數據喂養(yǎng)，當一個候選人回答了一段問題，HR應該給他的溝通能力、表達能力打什么樣的分數，這是企業(yè)參與團隊在做模型時最困難的事情，這類型的數據是從無到有的過程，需要花費精力去沉淀和收集大量的數據。
在過程中，企業(yè)會收集所有候選人針對每道題的語音回答，收集完成后，組織內部專家針對每項的回答，在能力素質維度上去做評分，有了這樣的數據基礎之后，去建立模型，后面通過不斷的數據喂養(yǎng)，讓模型通過深度學習形成一個能力評分。
誠信模型
通過候選人的回答進行評價，判斷候選人的誠信度，在整個面種的過程中有沒有一些撒謊的情況，根據他們表現出一些特征，包括自信、反應、速度等等這些特征進行誠信評分。
精神面貌模型
在招聘的過程中是比較關注一個候選人的精神面貌，要建立這樣的一個精神面貌的模型，就包括兩個維度一個顏值，一個是正向積極的精神面貌。
大家可以看到，AI面試產品的打磨過程，都需要有大量的數據，要有很多的這種人工的標注，在做這個過程的時候，人工智能真的是人工，它的基礎是建立在大量的大數據基礎上的。HR要把大數據是要標識清楚，有標準的界定，然后技術團隊才能夠拿這樣的數據去做模型實驗。AI面試產品中包含的AI技術也是順應人工智能熱潮所不斷發(fā)展。
