维多利亚，塞舌尔, Feb 27 (Bernama-GLOBE NEWSWIRE) -- 领先全球的加密货币交易所以及 Web3 公司 Bitget 发布了报告，强调了人工智能对其招聘流程的革命性影响。 结果表明，在使用人工智能后，Bitget 的招聘时间缩短了 38%，简化了其人才招聘流程，并提升了其候选人与岗位的匹配程度，从而大大提高了劳动力效率。
报告要点
- 在招聘流程中引入人工智能后，Bitget 的平均招聘时间缩短了 38%。
- 人工智能驱动的简历筛选减少了 76% 的人工处理，让人力资源部门能够专注于更高级别的候选人。
- 由于采用了自动化招聘工作流程，招聘成本降低了 25%。
- 由于候选人与工作的匹配度得到了提升，新员工首年的离职率得以降低，进而使员工留任率提升了 15%。
- 人工智能驱动的候选人排名以及技能与岗位匹配提升了招聘的准确性，将招聘决策中的偏差降低了 38%。
传统的招聘方法往往会导致招聘周期冗长、招聘成本高昂以及候选人和岗位不匹配等情况。 Bitget 采用了人工智能驱动的招聘方案，实现了简历筛选、面试安排以及候选人评估的自动化。 通过利用机器学习和预测分析，该平台可根据候选人技能与岗位的匹配度、过往绩效指标和文化契合度优化企业的招聘决策。 通过这一向人工智能驱动招聘的转变，该公司成功加快了其招聘流程，同时保持了较高的选拔标准。
在采用人工智能驱动的招聘以前，Bitget 只能通过人工的方式手动筛选候选人，或是依靠外部招聘机构，这样的招聘方法导致其招聘成本高昂、时间冗长。 平均而言，完成一次招聘需要花费 48 天，而对于某些技术岗位，可能要花长达 50 天才能招聘到所需的人才。 对第三方招聘机构的高度依赖则占据了总招聘成本的 40%，而在公司内部，人力资源部门每月需要处理多达 500 份简历，导致该部门的运营效率难以提升。 尽管公司发展迅猛，但传统的招聘方法始终限制着该公司高效地拓展新市场和产品领域的能力。
为应对这些挑战，Bitget 推出了由人工智能驱动的招聘系统，旨在通过自动筛选简历、优化候选人与职位的匹配度以及改进决策，进而简化其招聘流程。 该公司使用其过往招聘数据训练人工智能模型，模型主要负责评估技能匹配度、过往业绩以及文化契合度等关键指标。 在与该公司已有的人力资源系统集成后，该技术能实现对候选人的快速排序和选择，同时减少人为偏见。
效果十分显著。 平均招聘时间降低了 38%，招聘周期从 48 天降低至了 30 天。 简历筛选的效率提升了 76%，人力资源专家得以专注于高价值的候选人，而无需将时间浪费在手动筛选简历上。 节省了 25% 之多的成本，主要原因是该项技术的采用减少了对外部机构的依赖，并实现了行政招聘流程的自动化。 员工留任率提升了 15%，这是由于候选人与工作的匹配度更高，从而使新员工首年离职率得以下降。 此外，人工智能驱动的评估也有助于最大限度地减少招聘决策中的无意识偏见，使招聘准确率提升了 38%。
“采用了人工智能以后，我们的招聘不仅更快，也更加智能化，”Bitget 首席执行官 Gracy Chen 表示。 “这项技术能帮助我们更高效地吸引顶尖人才，并同时优化我们的成本、提升长期员工留任率。”
Bitget 的人工智能招聘转型凸显了自动化如何在竞争激烈的行业中提升劳动力效率。 通过在招聘中使用人工智能，该公司在效率、准确性和成本效益方面树立了新的标杆，也提供了一种可以重塑整个加密货币和技术领域的人才招聘战略的全新模式。
如欲了解更多有关 Bitget 在招聘中使用人工智能的信息，可在此处查看完整报告内容。
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SOURCE: Bitget Limited
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