DHR AIHR大会现场 中兴通讯：招人不再抢"优秀"，而是找"合适"

甲方分享的第四家是中兴通讯。分享人李堃，中兴通讯人力资源数字化主管。前面三家，一家做员工服务，一家做组织效能，一家拿九年周报做组织成长；到了中兴，题目落回 HR 最经典的一件事：招人。但他开口先推翻了自己公司的老标准：过去招人看“优秀”，现在要找“合适”。

这家的做法也不是先买工具。他们先改了招聘的业务模式，把运行多年的统一分发拆掉重来，再让三个 Agent 接管筛选、分配和面试。顺序对了，效果才出得来。

抢“优秀”的账，越抢越贵

中兴的盘子：1985 年成立，业务覆盖全球 160 多个国家和地区，校招是人才供给的主渠道。过去很多年，招聘标准就两个字，优秀。高学历、好学校、好专业，公司定下标准，各部门层层加码，只高不低。

结果是投入产出比一路下滑。花大代价抢来的人，简历漂亮，却难融入业务团队，在业务价值的支撑上也达不到预期。李堃他们跑了一轮基层调研，问题不在人，在标准和模式。公司层面的要求是显性、静态、可量化的，院校、专业、学历都在冰山水面之上；基层部门真正想要的在水面之下，匹配的技术栈、后续发展潜力、人员特质和团队风格适配，这些恰恰没法用统一标准写出来。再加上全集团统一招聘：简历从公司级职位统一入口进来，逐级分发给事业部、分公司、基层部门，环节全是人工的，标准在流转里一路走样。

落到三个痛点，大屏上写得很直白：筛不准、配不公、评不实。筛不准，是评估能力断层，HR 缺乏 AI、智算这些专业的评估能力，难辨头部人才的真实水平；配不公，是人工挑简历，头部资源往少数部门集中，分配严重不均；评不实，是统一分发后直接面试，人岗技术栈错配，面试质量参差不齐。

先改模式：从人工挑简历，到算法定归属

动刀的顺序，是这场最值得记的地方。他们没有先上 AI，而是和管理层多轮沟通，先把业务模式改了。最核心的一处反转：过去是先面试、再定简历归属；现在是先筛选定归属、再面试。归属先定，部门的心态就变了，会主动做内推、进校园抢人。这个变化，后面会变成一个 45% 的数字。

模式改完，Agent 才上场。三大 Agent 里，简历调配是核心。它做的就是两件事：把各部门五花八门的 JD 归纳成标准岗位画像，把候选人简历解析成特征，然后做相似性匹配，按资源情况兼顾公平地自动分配。他们自己的总结是：让简历分配从“人工挑选”跃升为“算法适配”。

分配依据是三大特征：人才画像，由 JD 提炼，技术栈、专业背景、经历要求都在里面；招聘需求，岗位属性、工作岗位、工作地；资源配置，每个职位既定的空缺情况。分配过程里有三个角色在互相制衡：简历，解析自身特征、生成多部门意向池，决定“能被谁拿”；公司角色，全局调控资源、动态调整每一轮的分配顺序，决定“谁先拿”，数量公平和质量公平两头都要顾；部门角色，按岗位画像和自身需求自动筛选，决定“怎么拿、拿哪一个”。

对照旧模式，就知道这一步有多重。上万份简历，一次分人会开几小时，面试集中期天天开；手动分配的质量和数量没有标准，公平全凭感觉。优秀简历的流转，全靠招聘同事人工推荐，资源复用率很低。

评估的三级跳：从看门槛，到看成长

分配解决的是简历去哪，评估解决的是人行不行。简历评估的方法，他们走了三个阶段。第一阶段看“门槛”，学历、院校、专业等固定条件初筛；第二阶段看“职责”，把简历经历和岗位职责做语义匹配。他们对第二阶段有个诚实的评价：仅靠简历和岗位说明书的语义相似度打分，易误判，只能证明候选人“有”，证明不了“好”。

第三阶段看“成长”，做潜力预判。做法是把候选人的经历分块，先做标志性查询定含金量：竞赛看赛事级别和成果，论文看期刊、分区、作者顺序和影响因子，实习看平台和内容；再分析经历内容，判断和岗位画像的关联度。这套判断标准不是拍脑袋定的，是把基层考官和优秀经理人多年的选人经验，一条条沉淀成了规则。

标准还分层。普通岗位和头部人才两套尺子：普通岗位看实习经历相关性、院校及专业成绩、在校荣誉，看的是能不能快速上手创造价值；头部人才看高含金量论文、大厂相关实习、高级别赛事、开源社区影响力、项目经历及成果，看的是长期潜质。这批人内部叫“未来领军”，目标是日后能带技术方向。点评导师管这叫双轨差异化评估，补的正是算法做人力评估的短板。

简历评估 Agent 同时管流程：分级分层甄别之后，自主推进测评、笔试等选拔环节，从简历投递到“可面试”一站式交付。第三个是面试评估 Agent，从“单向主观评价”改成“数据化双向洞察”：面试前，整合简历、测评报告、历史面试评价三个维度的资料，生成一份含优劣势总结和针对性问题的洞察报告，依托招聘数字员工每日推送、主动提醒，兼职考官不用自己做功课。

面试中和面试后也交给 AI 补位：面中实时转写对话，考官只管沟通和判断，细节完整可回看；面后自动生成结构化评价，考官复核校验，弱化主观偏差。

数字之外，变的是机制

先看显性数字，都是大屏口径：简历分配后经业务复筛，可安排面试的比例达到 80%；2000 份简历的分配，从近 10 小时缩到 10 分钟；候选人从注册到完成笔试测评，平均每人节省 5.6 天，整体缩短 40%；面试评估这边，考官填写评价人均每场降到 5 分钟，秋招累计节省 1800 多个小时，面前洞察报告整合 5 份文件，每场再省 8 分钟筹备时间。点评导师对 80% 的评价是：5 份简历里有 4 份，面试官愿意面，这在校招里是非常亮眼的数。

但李堃自己更看重隐性那一页。模式变了，行为就变了：面试前先定归属，业务部门开始积极内推，去年签约的校招头部人才里，内推占比达到 45%；有了调配规则，部门更愿意把手里的简历拿出来流转，资源复用率上去了；面试过程全程记录，招聘之后的复盘评估有了依据。这些不是效率数字，是组织行为的改变。

路线图也给了：以招聘为样板先行，核心流程贯通之后向其他领域复制，数智员工逐个上岗，能力沉淀成标准组件，规划覆盖十大业务领域，最终人转向监督和决策，形成人机协同的新型人力资源组织。他们的反思同样实在：一开始只在旧流程上加 AI 监控和单点场景，没有触及根本；先改了业务模式，AI 才和业务真正融合。另一句是态度：AI 是“解放”而不是“替代”，把招聘团队从重复事务里放出来，去做校企合作，去和学生面对面。

点评环节，两位导师的建议都指向同一件事：把这套模式往全周期推。一位建议把调配和评估的打法复制到社招和干部评估，用入职后的绩效数据反哺前端模型，筛选会越用越准，再配上招聘效果看板，把公平性持续盯下去；另一位最认同那句“不是找优秀的人，是找合适的人”，提醒说合适是双方的事，需求侧的评估在社招里只会更难，还建议校招团队帮新人搭起同届和学长的网络，融入不只是岗位的事。

收尾他留了一句，我原样放在这里：“AI 终是工具，它只会让敢于突破的人走得更快，而无法帮墨守成规的人补齐差距。”

上午陈继东说，只拿 AI 提效，是把 AI 用小了。中兴这场正好是个注脚：他们提的不是筛选的速度，是整个人才供给模式的账。今天四家甲方，海信量基线、美宜佳分口径、神州攒证据、中兴改规则。AI 走进 HR 的深处，改的都是制度，工具只是排头兵。

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