AI當面試官、媒合網紅,AnyMind Group靠數據為企業找到「對的人」

2018.08.08 by
唐子晴
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目前AI在企業端的應用,多為協助真人對商業決策的判斷力。除了Appier提供AI企業行銷解決方案,AnyMind Group則靠「matching(匹配)」,跨足HR及KOL領域,讓企業靠AI找到「對的人」。

即便全球關注AI(人工智慧)的浪潮已經持續好長一段時間,時至2018年,目前AI在企業中的應用,仍多扮演協助的角色。

根據勤業眾信聯合會計師事務所2月發布的報告指出,現在企業運用AI的主要目標並不是要降低成本,也沒有要大規模取代人力,35%企業主要讓AI協助真人在商業決策上的判斷力,透過AI預測結果,可在大量的資料中尋找重點,並解決問題。

而依靠AI來為企業解決各種「疑難雜症」的公司也相繼出世,只是方法手段各不相同。以台灣唯一一隻AI準獨角獸Appier(沛星互動科技)為例,似乎是主攻「跨螢幕裝置」,在洞察消費者各類跨螢幕使用習慣後,靠AI來制定行銷解決方案;而於新加坡起家,在台灣也提供服務的另一家AI公司--AnyMind Group,近期則是靠大量的數據分析,媒合「人與人的事」,頗為有趣。

AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔,說明自家AI主要仰賴「matching」,來進行對「人」的配對篩選。
唐子晴/攝影

「我們在AI領域做的是『matching(匹配)』」,AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔(Kosuke Sogo)說道。由於人的各種能力、各類定位,難以被「量化」、「標準化」計算,但有了行為data的累積,再透過機器學習,即可協助用戶找到「對的人」。於是AnyMind Group主攻兩塊以人為核心的產業——HR和KOL(Key Opinion Leader)。

面試前AI先當審判官,幫你打分數

當企業要招募新人,第一步得審閱眾多履歷,如何從中選出適合進行下一步接觸的對象成為一大考題。而AnyMind Group旗下HR公司TalentMind,則是把時間省在面試開始前。

「TalentMind做的是幫求職者『打分數』,讓時間省在第一輪篩選階段,即可把心力更多放在之後的面試環節。」十河宏輔解釋,當企業在求職網站,亦是官網收到的履歷,皆可直接授權給TalentMind,透過AI來「篩選」和「配對」,之後再對求職者打分數,包括「履歷」和「個性」兩類得分。

根據不同的職稱需求,在TalentMind平台網站上,經過篩選後會推薦適合人選,並給出「履歷」和「個性」兩種分數,以及綜合得分。
AnyMind Group
求職者Facebook經過同意授權後,分析其貼文、點讚、朋友等內容,會獲得履歷無法全面得知的「個性」分數。
AnyMind Group

透過自然語言處理(NLP),求職者在履歷中做過哪類型的工作、待過什麼公司、教育程度、年齡等任何元素,都會成為匹配與否的「硬性」關鍵;另一方面,求職者個性究竟如何,並無法完全透過履歷解讀,在得到求職者的同意授權後,即可串接Faceook透過其貼文內容、按了哪些讚、朋友是誰、關注哪些粉絲團等資訊,成為另一項「軟性」指標。

隨著GDPR上路,隱私權越發被重視的情況下,本以為此功能授權率並不高,沒想到十河宏輔卻表示:「求職者授權率不低,因為想得到這份工作(笑)。」

而在此之後,TalentMind也將生成「能力指標」圖,如溝通能力、團隊合作、求知慾、創造力、思維邏輯等7項綜合能力分析,也讓面試時有更多話題可探討。在今年1月上線後使用企業約120名,十河宏輔預估今年將達300名,而針對台灣市場平台以構建完成,目前仍處於尋覓客戶的階段。

最後,還會生成「能力指標」圖,針對7項能力的綜合分析。
AnyMind Group

即便TalentMind被十河宏輔視為旗下最有成長潛力的一間公司,但畢竟現階段履歷data仍較少,將影響AI判斷的準確程度,未來data樣本是否夠大、判斷是否讓人信服,成為繼續成長的關鍵。

你究竟是哪一類KOL?別自己下定義,AI說了算

AnyMind Group另一個靠AI涉獵「人」的領域,則是目前仍在話題上的KOL。

「我相信人需要有崇拜的對象,你現在很少會花注意力在傳統廣告、甚至是網路廣告,但你會花大把時間關注你喜歡的KOL、YouTuber身上,」不過十河宏輔談到,目前品牌找KOL合作,難以判斷跟檢視某位KOL到底是不是「對的人」?尤其是沒有簽約於任何機構,自己獨立操作的KOL。

在CastingAsia上,每一位KOL的檔案,透過搜羅Facebook、Instagram、YouTube、Twitter四大社群網站上的活動分析,其粉絲人數、年齡、性別、區域等樣貌即一清二楚呈現,就像「經紀公司」提供的簡介檔案。

在CastingAsia上,透過AI分析四大社群網站,每一個KOL都有個人檔案。值得一提的是,KOL所屬的「類別」,例如運動、科技、美妝等,不是KOL自己定義,而是AI根據其所PO出的內容自動判別。
AnyMind Group

值得一提的是,在KOL約有20種「Category(類別)」定位上,並不是KOL自己設定選擇,而是透過各類PO文,AI自動判別分析,這便是「主觀認知」和「客觀事實」的差距。就如同Netflix判定用戶喜歡什麼影片,靠演算法進行推薦一樣,最值得參考的數據,往往不是一開始讓用戶自己設定「喜歡哪類型的影片」,因為那只是「你認為你喜歡」,但你「不一定真的會看」,而靠行為來說話才更是重點。

目前KOL皆可免費上平台註冊,人數已達2萬人,台灣則有4000人。十河宏輔表示,雖然台灣不是第一大的市場,繼印尼、泰國、越南後排名第四,但該公司在台灣每月營收、KOL人數都在成長,相當有潛力。

關於AI的反思:溝通,我們需要真實的溫度

「『matching』一樣很適合用在教育、電商領域」,十河宏輔表示,雖然還沒決定下一個靠AI來開發的產業為何,但他認為有「需求」及「需要」的兩方,都能透過各種數據、機器學習媒合。如電商有買方跟賣方,教育則有學習者和教學者。

但他坦言AI不是萬能的,只是提供「前期」的解決方法,最後仍需要人親力親為,像是creativity(創造力)、content(內容)、communication(溝通)三個領域,他強調特別是溝通,chatbot就是很好的例子。

「即使AI可以給出很多建議,但仍無法進行100%的溝通,最後還是需要你自己,跟客戶進行對談,」即便AnyMind Group核心業務離不開AI,十河宏輔也對AI再熟悉不過,但他卻認為AI如果回答了正確答案,他也不會真正感到高興,因為沒有「溫度」。

AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔提到,AI機器人Sophia對於一般人來說,是否真的具有實際意義仍抱遲疑態度。
攝影/賀大新

談到他對最近紅透半邊天,全球第一位擁有公民權的機器人蘇菲亞(Sophia)的看法,他有點遲疑,「因為我關注科技,會很想和她接觸,但是對於一般人來說,嗯…我不這麼認為。」

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