面試應該是我們每個人一生中都要經歷的一個過程，無論是考研、留學、考公、求職過程中我們充當面試者，還是我們因工作的需要而去面試他人。一些大中型企業里，人力資源部門中人數最多的就是負責招聘工作的HR，每天的工作就是大量的看簡歷和進行人員面試。算上簡歷篩選、電話邀約、與業務部門溝通等時間，即使我們每1小時面試一位應聘人員，一位HR在正常工作時間里一天也只能面試8-10人，全年也最多只能面試2000人，但很多職位實際錄用很可能200人還不到，大量的時間都花在了人員篩選和鑒別上。特別很多大企業每年的招聘量都在千人甚至萬人以上，那么整體的招聘工作量有多大可想而知。更痛苦的是，即使對招聘崗位有明確的要求，但每位面試官對標準的理解又有不同。在一些開放性問題的理解上，每位考官的喜好往往不同，“汝之蜜糖,彼之砒霜!”標準的不同，常常導致不同面試官之間的矛盾和爭論，令HR和企業管理層頗為頭痛。而許多所謂的解決方法，如面試問題的設計、針對面試官的培訓、面試外包等等，往往不但沒有實際上解決問題，反而讓情況變得更為混亂。

殊不知，人力資源領域有個底層工具，是可以從根本上解決這個問題，這就是基于勝任力模型或任職資格模型的人力資源管理方法。企業經常講對人才要“選、育、用、留”，即做好人力資源的各個環節，這些環節本質上是對人才能力的需求招募、培養、激勵和使用。所有企業采買的都是人才的能力。能力需要衡量，能力需要標準，人力資源管理從根上做不好，主要還是無法衡量能力，并對能力屆定標準，忙來忙去，抓不到本質，最終瞎忙活。

我們需要的能力，首先要具備崗位的通用能力，比如必須具備表達能力、溝通能力、學習能力、創新能力等;其次要具備崗位的專業能力，比如駕駛員必須會開車，軟件人員必須會編程，財務人員必須懂財務;然后每個人還有自己的價值觀，每家公司都有自己的價值觀，二者是否匹配。比如一支足球隊一定認為球隊的勝利來自于團隊的配合和努力，如果某位球員認為足球是個人運動，那么一定在球隊處處碰壁。每項能力，通用能力、專業能力、價值觀的強烈程度，又是可以進行不同程度劃分的，人才的能力大小也就有了劃分。比如每個人的表達能力有不同，新手司機和老司機的駕駛熟練程度不同，球員愿意為團隊的奉獻程度也一定不同。

勝任力模型的方法，就是通過學術界已公認的科學的關鍵行為方法，對每個職位進行剖析，對每個維度進行分解，制定出相應的標準，成為指導人力資源各環節工作的依據。華為、騰訊、阿里、百度、谷歌、蘋果等知名企業里的每個職位十幾個等級的劃分，劃分的底層依據就是這么來的。有了這套標準，公司要做的，不再是必須選拔出最優秀的那個，而是選拔出最適合的那個就可以了。這套標準是經過公司不斷打磨、討論、實際中調整而最終得出的，為全員所公開接受的。有了這套標準，企業招什么樣的人，考察哪些最關鍵的要素，面試問哪些問題，甚至績效考核考什么，人才培訓培訓什么，未來什么樣的人需要懲罰，什么樣的人需要晉升，也就都一目了然了，自然公平和效率也就極大提升了。所以，企業怎么招聘，怎么面試，都離不開對能力的評定。而勝任力模型，則是目前人力資源領域最科學和底層的基礎方法。不夸張的講，任何脫離了能力模型講面試的理論或方法，都可以說是“耍流氓”，都是空中樓閣，面試應聘者時也只能看到應聘者能力冰山上的一角，而無法窺其全貌。

不幸的是，勝任力模型方法由于專業性太強，往往在業內只被小部分人力資源專家掌握，即使大多數人力從業者也不能完全理解和掌握這一方法。在歐美發達國家的知名企業中已基本采用，在我們國家近些年被部分前沿、開放度高的企業所接受和認可，并逐漸呈現出星火燎原之勢，能堅持采用這一方法搭建人力資源管理體系的企業，無一不取得了卓著成果。幸運的是，通過現代人工智能(AI)科技、機器學習技術、互聯網+技術的應用，有可能極大程度上加速這一普及和應用進程。近幾年，人工智能科技不斷的滲透到我們生活和工作的各個領域。AI科技也開始為人力資源招聘工作進行賦能。國外2014年開始嘗試AI面試，國內近兩年個別科技企業也開始提出了通過AI技術，對應聘者的形體、普通話、表情、教育背景、部分通用或專業能力等進行鑒別，以幫助企業進行人員篩選，減少工作量。從AI技術的應用角度來講，這是一個很大的進步。但由于這些科技企業往往缺乏人力資源專業背景，對勝任力模型的底層邏輯作用認知不足，也不知道要如何系統性實施模型搭建，只是把其當成人力資源眾多的應用工具之一。所以依然執著于AI技術的市場宣傳和應用，而忽略了就招聘面試這一環節的核心價值，關鍵點不在于AI技術的應用，而在于為企業量身開發勝任力模型。沒有結合勝任力模型的AI面試技術，是沒有真正的競爭力的，只能說是偽創新，甚至很容易對企業客戶形成誤導，把錯誤或片面的面試方法通過AI技術給大范圍擴大化了，給企業在管理改善上反而造成壞的影響，形成了較大的試錯成本。

這方面，做的比較好的，是北京大學大數據研究院和一家叫面試小助手人工智能科技(成都)有限公司的企業。兩者都是在《人社部職業分類大典》的基礎上，對1500個左右職位進行梳理，采用對各職位建立勝任力模型的方法來進行應用開發。前者主要由一群高校學者承接人社部門的官方任務，對職位進行精準建模，成果主要應用于政府機關數據統計和決策。后者則是由國內知名人力資源實戰專家陶然先生，召集一批志在提升國內人力資源專業水平的專家、學者，以及AI領域的科技人才，一方面對各職位建立大量的勝任力模型，一方面運用AI技術、深度算法和機器學習等前沿技術，開發出系列在線AI面試工具，并成為引領國內AI面試的領軍者。

我們絕不能忽略AI面試技術的應用前景，尤其是基于勝任力模型的AI面試技術，聽起來似乎離我們很遠，只是一些知名企業在采用。但須知，從技術到商業，往往是以面而非點或者線展開的，因此，我們往往高估一年能做的，而低估了十年所能做的事。從用戶范圍來看，AI面試技術絕不僅僅只適用于企業用戶，甚至通過建模技術，未來還可以適用于大中學校、考研、考公、留學等機構，求學、求職的個人更是可以通過AI面試工具來不斷測評，對自己與目標的匹配度進行隨時或定期的校正和評估。

可以想象，未來隨著AI技術對人類智能的高度輔助，元宇宙的興起，大數據分析技術的采用，每一位個體將可以隨時隨地選擇任一場景，甚至任何一個你喜歡的或不喜歡的面試官，通過基于勝任力模型的AI面試技術，去進行求學、求職訓練，并不斷精準提升任一維度的能力。而無數企業和能力提升培訓機構，則可以通過這些前沿科技，挑選出最適合自己的員工或合作者，用最合適的方法來激勵和培訓他們。培訓機構也可以找到最精準的客戶，打磨并提供最優質的課程。傳統的招聘、面試環節將逐漸萎縮并最終消亡，大量的HR將轉型為職場教練并致力于技術含量更高的工作，而基于勝任力模型的AI面試，一定會成為我們每個人不斷提升自我的日常必需工具。