近期，某头部大厂一则涉及近百人的招聘舞弊通报震动了业界。在非雇员人员选择业务中，多名正式员工存在安排/参与替考、向候选人透露服务能力考察题目等违规行为，还有多人出卖公司信息资产获利，其行为严重违反公司业务管理要求，受到了辞退、降职级、降薪等处罚。
这不是史上第一起招聘作弊事件，肯定也不是最后一起。这样的集体失序，折射出人才选拔和组织治理的深层困境，暴露出传统招聘模式中“人盯人”监管的天然缺陷——规章制度再严厉，也抵不过人性的贪婪。事后追责终究是亡羊补牢，能否化被动为主动，将其遏制在萌芽阶段？
或者说，如何依靠技术，在招聘中防范舞弊行为，构建刚性公平。
传统面试模式由于人工参与度高，难以实现标准化，且过程不可回溯，留下很大的招聘舞弊空间。而这些困境，其实早就可以通过技术手段来攻克，或者弥补。比如说，仟寻 AI 面试在辅助企业高效率、低成本、短周期地完成大规模面试的同时，也一直在重点关注面试作弊的问题。
为此，仟寻 AI 面试专门设计了复杂的防作弊机制，加入动态题库、情景模拟、屏幕监督、压力测试、多模态检测等一系列功能，以保障面试时候选人确是本人在不借助任何外部工具或资料的情况下独立完成答题。
多模态检测：综合面试视频、音频以及文本数据，通过眼神接触、语音语调、表述断句等方面的变化来判断候选人是否在独立作答。
行为分析：基于 NLP 自然语言处理技术来评估候选人答案的语言风格一致性，对于近乎完美或高度一致的回答可做出警示。
动态题库：每次面试都从庞大的题库中随机抽取题目，并可根据候选人的背景和职位需求自动生成问题，使提前准备失去意义。
情景模拟：增加情景模拟类试题，要求候选人根据具体场景做出决策，这类问题更难利用作弊工具直接生成高质量答案。
屏幕监控：面试期间，可要求候选人共享屏幕，以便实时了解对方在回答问题时的操作过程，确保其独立完成任务。
画面分析：通过分析摄像头画面，确定候选人的头像始终处于摄像头视野内，并检查是否存在其他人员帮助面试。
时间限制：为每个问题都设定回答时间，促使候选人必须迅速思考并做出答复，减少依赖外部工具的机会。
压力测试：通过设置一些具有挑战性的问题，观察候选人在高压下的表现，正常情况下通常会表现出一定程度的紧张。
人工复核：对于高风险或关键职位，安排人力资源专家对AI生成的初步评估结果进行复核，特别是针对那些过于完美的回答。
如果应用仟寻的AI面试系统，那么本次舞弊通报中提及的三类主要风险都可以得到有效遏制：针对安排别人代考，甚至自身参与替考，凭借画面分析以及人工复核便能立刻发现异常；至于向应聘者泄题，则会由于动态题库或者情景模拟而成为无用功。
传统面试模式在遭遇招聘舞弊的挑战时，还存在一个重大短板，即过程不可回溯，容易滋生违规土壤，纵容舞弊行为发生于线下场景。不过 AI 面试可以留存全部数据，将来若要回头进行审查，只需调出记录即可，作弊行为将无处遁形。
当然，除了应对舞弊之外，AI 面试也能明显减少无意识偏见，提高人才评估的公正与透明度。本质上而言，其核心逻辑在于：将招聘流程中基于经验及直觉的“人为裁夺” 转化为统一且可量化的“算法规则”。
AI 面试初筛在招聘漏斗中占据着重要位置，尤其是对于投递量巨大的大型用人组织来说。依托智能化的初筛，企业可以首先过滤掉相当比例与岗位需求不匹配的候选人。举例而言，在我们与一家知名食品制造企业合作的校园招聘项目中，面试初筛的通过率约为1/7，也就是滤掉了6/7的候选人，大大精简了目标群体。
人会损公肥私，一行行代码却能始终“铁面无私”。在人才竞争白热化的今日，当优质职位被牟利的阴影笼罩，一方面仍要依靠规章制度的威慑，另一方面则需用技术构建防火墙，让舞弊从“高风险高收益”变为“无限接近不可能”，从“不敢做”到“不能做”，双管齐下，方能行稳致远。
否则，这样沉重的教训随时会再度上演。
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