AI NATIVE HR · 给 HR 配数字员工,而不是再买一套 eHR

把 HR 的流程杂务,
整段交给 AI 数字员工

招聘专员首发上岗:初筛、约面、纪要、证据链评估全流程托管;绩效面谈、离职面谈、陪练同一底座陆续开通 —— HR 的时间回到人身上。

全程托管证据链评估合规内建 自研模型轻量接入数据归客户
≤ 3 次中段人工触点 / 每位候选人(今天普遍 15+ 次)
≤ 2 成HR 花在中段流程的时间占比(今天约七成)
48 小时简历进 → 部门给出反馈,全程无人推动
10 分钟面试结束 → 证据链评估报告送达
以上为产品设计目标值,试点期以双方共同确认的验收表为准

HR SCENARIO PACKS

一套引擎,四个 HR 场景包:从招聘开始上岗

人际对话的结构化引擎 —— 框架卡换内容,就是下一个场景;候选人到员工到离职,同一 ID 贯穿。

💼

招聘场景包

首发 · 本方案主体

中段全托管 + 证据链面试评估 + 质检合规 —— 频次最高、痛点最尖、数据资产最厚的切入点。

🎯

绩效面谈包

同一底座开通

框架卡换成目标承诺清单:面谈自动纪要、承诺留痕、逐季对照 —— 绩效沟通从走过场变成有据可查。

🚪

离职面谈包

同一底座开通

框架卡换成归因标签体系:离职原因结构化沉淀,组织问题从个案变成可分析的数据。

🎓

陪练包

远期

基于历史面试与面谈数据的模拟对练 —— 新面试官、新管理者上岗前先在 AI 对练场里练到位。

为什么从招聘切入面试是 HR 对话里频次最高、结构最清晰的场景 —— 尺子(画像 / 评分卡)最容易立,资产回流最快

WHY · 以首发的招聘场景为例

招聘里真正值钱的是两件事:
找到对的人,谈下对的人

而 HR 七成的时间,花在这两件事中间的流程杂务上 —— 更可惜的是,这段流程干完不留任何资产。

七成时间在流程杂务

筛 · 催 · 约 · 追

筛简历、催部门反馈、协调面试时间、追着面试官要评价 —— 全是必须做、但谁做都一样的事。

🔁

每位候选人 15+ 次触点

人肉推着流程走

每个环节都要 HR 手动衔接:转发、提醒、改期、汇总。候选人一多,HR 就成了流程的人肉引擎。

📦

干完不留资产

评价散 · 面谈无痕

评价各写各的没法比对,面谈不留痕;「什么样的人能干好」只存在几位资深面试官脑子里,人走标准就走。

代价真正值钱的「找人」与「谈人」被挤到边角 —— 中段是成本中心,却占走了 HR 大部分时间

THE SHIFT

流程软件帮人操作,数字员工替人干活

这不是「再买一套系统」的升级,是换一种雇佣关系 —— 软件时代问「功能全不全」,AI Native 时代问「这段活能不能整段交出去」。

传统流程软件
AI 数字员工
干活方式
给 HR 更好的表单和看板,每一步仍要人来点、人来催、人来汇总
接到简历就开始干,筛选、派发、约面、出报告一条龙自动跑,干不了的打包上报
买的是什么
买功能模块:按坐席、按模块计价,用不用得起来靠 HR 自己
雇岗位产出:像雇一位不休息的招聘专员,按承包的流程段与产出计价
留下什么
记录了结果:数据在库里,标准仍在人脑里
沉淀了资产:岗位画像、评分标准、证据链评估数据,归客户所有、越用越准
算账方式一位真人招聘专员的年成本以十万计,AI 招聘专员承包同一段流程成本只是零头 —— 具体以商务报价为准

THE EXPERIENCE

两头留给人,中间整段托管

从「简历落进邮箱」到「终面评估摆上桌」,全程无需 HR 触发 —— 像交给一位不休息的招聘专员,处理不了的事打包上报。

📥
接简历邮箱监听
自动解析入库
🔍
智能初筛按画像打分打标
结论带原文出处
💬
派发催办IM 卡片推部门
48h 未处理自动催
📅
自动约面读日历排期
邀请含录制告知
📋
追问清单面试前按画像
生成追问要点
📝
纪要评估面试结束自动出
纪要与评估报告
♻️
归档回流各轮结果串联
回流修正画像

人只在四种情况出面,其余都由 agent 负责:

要人脸出面

谈 offer · 关键候选人沟通

关系与信任无法委托 —— 系统把人调度到场,该带的东西(候选人全貌、要点、材料)提前备好。

要人担责

画像生效 · 录用淘汰 · 拒绝信

法律与商业责任必须落到自然人 —— 系统只备料、不代签(个保法第 24 条:个人有权拒绝仅由自动化决策作出的决定)。

AI 没把握

置信度低于阈值

宁可停下来问,不硬猜着往前跑 —— 简历无法解析、评估置信度不足,都会停下来问人。

结果偏离

超过阈值主动上报

候选人多次改期、部门长期不反馈、跨轮评分分差过大 —— 系统主动上报,不等人发现。

其余一切由 agent 自己负责 —— 全托管指流程自动流转,不是决策自动化;日常沟通模板代发署 HR 的名,拒绝信必须人批了才发。事 agent 干,决定人拍

THREE SCENARIOS

首发招聘包:三个场景,一把尺子

中段流程拆成三个可以逐个验收的场景,共用同一张画像卡 —— 筛选按它筛、评估按它评、回流按它修。点击进入高保真产品演示。

ARCHITECTURE

四层一线:场景随需增加,引擎全线共用

招聘是第一个场景包 —— 换一张框架卡,就是绩效面谈、离职面谈、面试官陪练。壁垒在引擎层,全场景共用一套实现。

场景层SCENARIOS
招聘包(本方案)绩效面谈包离职面谈包面试官陪练
引擎层THE MOAT
框架卡体系证据链 · 无出处不输出质检回流飞轮合规底座
感知层MODELS
语音 · SenseAudio-S2 旗舰文本 · 日日新家族视觉 · 只看内容不看人
采集层CAPTURE
自家会议系统 · 原生实时平台录制 · 接口拉取桌面端 · 双通道采集
一线贯穿:候选人 / 员工 ID 一线到底 —— 简历、对话、评估、结果全部挂在它上面,完整对话资产是任何单点工具给不了的

三个模态一家出

日日新大模型家族

语音流式转写与词级时间戳(SenseAudio-S2)、文本纪要与评估、视觉屏幕与文档解析 —— 链路无缝、成本可控、可整体私有化。

三层能力包

按需组合 · 按层计价

智能纪要包最快见效;评估质检包是核心价值;画像资产包越用越厚 —— 每层价值可单独验收。

部署三档

SaaS · 专属云 · 私有化

试点期公有云快速验证;私有化不是阉割版 —— 三模态自研,同一套引擎整体搬进贵司环境。

TRUST & COMPLIANCE

七条红线:全场景统一,不因客户要求开放

招聘是合规最敏感的对话场景 —— 我们把红线做成产品里的硬性机制,而不是免责声明。

01 AI 只建议,人决策

录用、淘汰必须人工确认,记录确认人与时间。

02 低分不自动拒绝

低分简历一律进人工复核池,由人复核后处理。

03 录制事前告知同意

告知条款随邀请送达;不同意即走人工流程。

04 敏感特征技术禁用

性别、婚育、地域、健康及其代理变量不参与评分。

05 不做人的生物分析

不做微表情、情绪识别、声纹推断 —— 只看内容不看人。

06 无出处不输出

给不出原话出处的结论,不会出现在报告里。

07 分级权限 + 全量审计

部门只见本岗位;质检报告默认面试官本人可见。

数据权属承诺

数据归客户、随时导出、默认不用于训练、跨客户隔离 —— 写进合同。

DELIVERY & SERVICE

自己先用,原厂陪跑

方案先在商汤自己身上落地 —— 我们把自己的 HR 团队当第一个客户:流水线正在内部招聘中落地运行、评测集持续累积、成本模型持续校准。内部不达标的功能不对外销售。

W1–2

接入与共建

IM 机器人与会议链路打通;试点岗位画像共建工作坊;双方共同确认验收表 —— 尺子先立好。

W3–6

真实面试试运行

试点岗位真实面试全流程跑:筛选、约面、纪要、证据链评估;例外情况逐条复盘调优。

W7–8

验收与决策

按验收表交卷:纪要修改率、评估一致率、触点次数、时效 —— 数据说话,达标再谈推广。

之后

全量与扩场景

扩岗位扩部门;质检与画像回流随数据解锁;绩效 / 离职场景包按需启动。

画像共建工作坊

FDE 落地第一步

带方法论进场,组织三方把「什么样的人合格」第一次写清楚。

接入配置与培训

开箱即用

链路、机器人、权限配置到位,分角色培训 —— 上线第一天就会用。

运营陪跑与复盘

对效果负责

试点期逐周复盘数据、调优画像与流程 —— 验收表是共同的考卷。

持续迭代

长期同行

画像版本迭代、新场景启用、评估标准年度校准 —— 服务随资产增值。

FDE商汤原厂落地陪跑 / 客户成功服务 —— 从画像共建到长期运营,一个责任主体对结果负责

GET STARTED

三种起步方式:从眼见为实,到全员上线

不需要先立项、先招标 —— 从最小的一步开始,每一步都以效果说话,每一步投入都以上一步验收为前提。

01

免费评估 Demo

免费 · 3–5 天

拿贵司 2–3 场脱敏面试录音(或现场模拟一场),按贵司岗位评分卡产出带原话时间戳的证据链评估报告。

产出:证据链评估报告 Demo

02

双岗位落地试点

重点推荐 · 6–8 周

选 2–3 个在招岗位,画像共建 → 真实面试全流程跑 → 按第 2 周共同确认的验收表交卷。试点结束时,贵司已经招到了人。

产出:上线系统 + 验收报告 · 报价详询商务

03

全量订阅 · 按包叠加

验收后

智能纪要、评估质检、画像资产按能力包组合订阅;质检与画像回流随数据积累解锁,越用越准。

产出:全组织系统 + 长期服务