如何更快、更好地吸引到匹配度高的人才，是很多企業都非常關注的問題。智能時代到來，新興的人才評估工具也不斷涌現出來，成為企業選拔人才的得力幫手。 喬西-貝辛(Josh Bersin)是一名全球行業分析師，托馬斯·查莫洛·普雷姆茲克(Tomas Chamorro-Premuzic)是一名組織心理學家、兼哥倫比亞大學的商業心理學教授。他們兩人根據各自的研究，總結了三種新的人才評估方法，分別是：游戲化評估、數字化面試，以及求職者數據挖掘。

研究表明，管理者最看重的三種基本特質分別是，能力，包括專業技術和學習潛能;親和力，或人際交往能力;以及動力，也就是抱負和職業道德 。

在貝辛和查莫洛看來，大多數招聘機構，在衡量求職者的上述三種特質時，仍然依賴簡歷篩選、求職面試、心理測試等傳統的招聘方法。 但是，新一代的數字化評估工具，正在幫助管理者進行人才管理的變革，可以為企業更加有效、精準地衡量人才和評估潛力，注入新的活力。

我們分別來看看這三種新興的人才評估工具：

第一個工具是，游戲化評估測試。

新型的招聘心理測試，注重增強求職者的體驗。這類工具應用了類似游戲的特性，比如實時反饋、交互式和沉浸式場景的設計，讓測試變得更有趣。有的公司會用游戲化測試來預測智商，或評估求職者的沖動性和冒險精神。

這類工具在大規模的招聘環境中使用更廣泛，工具提供商收集了足夠多的數據，來證明求職者在游戲中的得分，和他們將來在現實中的工作表現之間會產生相關聯系。

很多公司也在自主設計游戲化評估測試系統，并同時面向普通大眾，這為公司的企業文化注入了活力和影響力。所以，企業在使用游戲化評估時，不但可以吸引更多求職者，了解他們性格特質和工作能力，還會為企業自身帶來品牌營銷的優勢。

不過，貝辛提醒，這種人才識別方法除了優勢以外也存在兩大缺陷。

首先，有趣性和準確性之間存在矛盾。有時評估體驗越有趣、越令人愉悅，預測準確度就越低。尤其要全面了解求職者的背景，需要更長的測試時間，而時間是樂趣的“敵人”。

其次，設計一套既能精準地衡量人才特質、又具備沉浸式的游戲體驗 ，還要具備企業的品牌效應，它的成本會顯著增加。而很多公司，在評估工具方面，預算通常非常有限。

第二個工具是，數字化面試。

貝辛和查莫洛介紹，人才識別的第二大發展，是數字化面試的廣泛應用。從表面上看，這類工具和職場上常用視頻會議技術差不多，但數字化面試還有一些額外的優勢。

一方面，面試官或HR負責人可以在平臺上發布問題，創造結構化的面試協議，可以在和求職者交談中使用，幫助面試官進行公平、準確的比較。

另一方面，這類工具可以借助算法，在視頻面試時，標記并解釋求職者的感官信息，比如，他們的面部表情、語言、語速、聲調、焦慮和興奮等情緒、注意力等，這些被叫做“人才信號”。用數據驅動的分類和排序來分析這些信號，會比人為的觀察和直覺判斷更客觀及準確。

數字化的視頻面試可以在提高面試結果準確性的同時，降低成本，這讓企業和招聘機構能夠大規模運作。很多世界500強的大公司，每年都會進行數千次視頻面試，來選拔所需要的人才。

研究表明，在高度標準化的情況下，求職面試的可預測性最高。但貝辛也提醒，有一種局限，數字化工具也難以克服。那就是，如果負責招聘決策的人，設定的面試協議或評估績效的標準本身就存有偏見，這種情況并不會因為機器學習的模式而改變。人工智能只會讓你更快地獲取信息、得到結果，無法矯正評估標準。

貝辛建議，解決這種問題的方法有兩個： 一是，排除人為偏見。要排除一些非工作表現的人類偏見，比如性別、年齡、社會階層和種族等測試選項的設置。 二是， 少關注個人特質，多關注工作成果，比如被測試人的工作效率和曾經為團隊創造的收益。

第三個工具是，求職者的信息數據挖掘。

這種方法，指的是招聘人員去挖掘搜集候選人的數據信息，并分析他們的行為特質和潛在能力。貝辛介紹，這種方法以前常被用在營銷和廣告中，為企業提供目標消費者的信息，但如今它同樣適用于人力資源領域的人才識別。

比如，現在很多招聘負責人都會調查求職者在LinkedIn或Facebook等社交網站上的聲譽、追隨者數量和同行反饋，然后借助這些信息對他們進行一種評估。 以Linkedln為例，作為一家招聘網站，它為招聘機構和獵頭公司，提供了一套可以自動調取數據的評分工具，來選擇、衡量目標應聘者。

盡管社交媒體上的受歡迎程度和人們的實際潛力之間，會存在很大差異，但很多招聘人員都表示，線上行為可以揭示個人的興趣、個性和能力，進而預測他們是否適合特定的工作或職業。

貝辛和查莫洛的研究也表明，通過對個人數據的采集和分析，可以衡量人們的社交媒體行為和工作相關的關鍵素質之間的聯系。但是，招聘機構也必須考慮到，在獲取所需的數據信息的同時，也要尊重目標人選的隱私邊界，以便做出明智的招聘選擇。 比如，求職者是否有機會，同意或者拒絕潛在雇主挖掘自己的數據等。

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