为了应对招聘压力，部分企业开始内部自研AI面试产品，用于对候选人进行批量招聘面试。企业用户通过线上AI面试，完成对所有候选人的评估过程，AI面试的结果作为企业对候选人初步筛选的一个依据。实际，AI视频面试产品在今年投入应用了一整年，还只是出于起步阶段，任何新鲜的技术产品出来，都是不够完美的，需要一个漫长的过程。
那么AI面试产品的打磨都需要经历什么样的搭建过程？
先来弄清楚AI面试需要哪些底层技术？
AI视频面试的底层包含深度学习模型、训练技术、语音识别与分析技术、情绪识别、人脸识别、微表情识别。AI视频面试的底层搭建了三个维度的模型：能力评分模型，诚信模型，精神面貌模型。最终应用于评估候选人的6个维度的指标，包含通用素质、专业能力、诚信度、性格特征、人才画像、编程能力。实际上，这些能力素质模型在建筑的过程中是面临巨大的挑战的，其中最难的是能力评分。
我们再给给大家解析一下这三个模型。
首先，来具体讲讲能力评分模型：
最开始的在项目实施中的数据多来自于人才库的数据、面试流程的数据，但是当HR开始做AI面试的产品，缺乏最多的就是面试过程的数据，具体指的是:面试官问了什么?候选人怎么回答的?怎么根据候选人的各项能力去打分？
当HR发现缺乏这些数据时，就会出现盲点：如果要评分，评分的依据是什么?候选人回答了什么问题?回答的质量又如何，这些行为数据在日常中是没有记录的。所以，企业刚开始仅仅是不断输入新的数据喂养，当一个候选人回答了一段问题，HR应该给他的沟通能力、表达能力打什么样的分数，这是企业参与团队在做模型时最困难的事情，这类型的数据是从无到有的过程，需要花费精力去沉淀和收集大量的数据。
在过程中，企业会收集所有候选人针对每道题的语音回答，收集完成后，组织内部专家针对每项的回答，在能力素质维度上去做评分，有了这样的数据基础之后，去建立模型，后面通过不断的数据喂养，让模型通过深度学习形成一个能力评分。
诚信模型
通过候选人的回答进行评价，判断候选人的诚信度，在整个面种的过程中有没有一些撒谎的情况，根据他们表现出一些特征，包括自信、反应、速度等等这些特征进行诚信评分。
精神面貌模型
在招聘的过程中是比较关注一个候选人的精神面貌，要建立这样的一个精神面貌的模型，就包括两个维度一个颜值，一个是正向积极的精神面貌。
大家可以看到，AI面试产品的打磨过程，都需要有大量的数据，要有很多的这种人工的标注，在做这个过程的时候，人工智能真的是人工，它的基础是建立在大量的大数据基础上的。HR要把大数据是要标识清楚，有标准的界定，然后技术团队才
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