人工智能技术在人才分析中的综合综述

人工智能技术在人才分析中的综合综述（A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent Analytics）由Chuan Qin等多位 IEEE 会员及高级会员联合撰写，发表于 2025 年 2 月的IEEE 会刊 Proceedings of the IEEE （计算机科学TOP， CCF A， IF 25.0），是人力资源管理（HRM）领域人工智能应用的系统性研究成果。论文聚焦 VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）商业环境下，企业如何通过 AI 技术实现人才决策的量化转型，围绕 “数据基础 - 三大应用场景 - 未来展望” 的逻辑框架，全面梳理了 AI 在人才分析中的技术路径、研究进展与挑战，为学术研究与工业实践提供了权威参考。

论文开篇点明研究背景与意义：在大数据与 AI 技术推动下，HRM 正从传统经验驱动转向数据驱动，“人才分析” 作为应用数据科学的新兴方向，已成为连接 AI 领域与 HRM 领域的关键纽带。过去十年，大规模人才数据（如招聘平台简历、企业内部员工档案、劳动力市场动态数据）的爆发，为企业理解组织行为、优化人才决策提供了新机遇，但现有研究缺乏对 AI 技术在人才分析中应用的系统性整合。因此，论文旨在构建全面的研究框架，先界定人才分析的背景与数据分类，再按 “人才管理 - 组织管理 - 劳动力市场分析” 三大应用场景梳理研究成果，最后提出未来研究方向。

数据是人才分析的核心基础，论文将相关数据划分为内部数据与外部数据两大类，每类数据下又细分具体类型并分析其应用价值与挑战。内部数据源于企业管理系统，包括招聘数据、员工数据与组织数据：招聘数据涵盖简历（含结构化的性别、年龄与半结构化的工作 / 项目经验，需通过 OCR、PDF 解析技术提取信息，存在敏感信息多、公开数据集匮乏问题）、职位发布（含薪资范围等结构化信息与职责描述等半结构化内容，借助 NLP 技术可实现人岗匹配、薪资分析，但人工处理大规模数据效率低下）、面试相关数据（文本评估与视频数据，用于候选人能力评估，需重视伦理风险与隐私保护）；员工数据包含员工档案（人口统计学特征与工作成果，如绩效、晋升、离职记录，支撑员工动态分析，但因隐私与企业 proprietary 策略难以公开，且缺乏对性别、种族多样性的讨论）与培训记录（反映员工学习路径，助力个性化课程推荐，却存在数据封闭性问题）；组织数据聚焦组织结构与内部网络（如汇报关系、邮件 / 即时通讯形成的社交网络，通过图神经网络（GNN）等技术可服务于组织健康诊断、离职预测，但多聚焦通信关系，对正式 / 非正式合作等异质关系覆盖不足）。外部数据来自劳动力市场，包括社交媒体平台（Twitter、Facebook 等，通过 NLP 技术实现情感分析、舆情影响研究，如分析企业负面新闻对估值的冲击）与求职网站（Indeed、LinkedIn、Glassdoor 等，提供雇主品牌分析、劳动力流动网络构建、技能需求预测数据，如 LinkedIn 的 5 亿用户 25 年就业数据可构建全球企业劳动力流动网络），此外 Crunchbase 等第三方平台的企业信息可补充分析企业合作竞争关系。

人才管理是论文重点论述的第一大应用场景，覆盖人才 “招聘 - 评估 - 发展” 全生命周期，AI 技术在此场景中实现了从效率提升到决策优化的突破。在人才招聘环节，传统依赖招聘者主观经验的模式易产生偏差，AI 技术从四方面革新流程：职位发布生成方面，研究者将其转化为文本生成问题，采用序列到序列模型（如 LSTM、mT5 等大语言模型），结合主题模型、提示工程等技术，生成高质量、无偏见的职位要求与内容，同时从有效性（含技能要求、福利等关键信息）、流畅性（文本可读性）、真实性（能否区分人机生成）、无偏性（无性别 / 年龄偏差）四维度评估，例如 Borchers 等利用 LLM 与无偏训练数据生成性别中立的职位描述，Böhm 等开发 BetterAds 工具检测职位描述中的性别刻板语言并提供改写建议；简历理解（简历解析）旨在提取结构化信息，技术演进从早期关键词搜索、规则匹配，到传统机器学习模型（HMM、SVM、CRF）实现 80% 以上准确率，再到深度学习模型（BiLSTM-CNN、BiLSTM-CRF）及预训练语言模型（BERT）、多模态预训练模型（LayoutLM）融合文本与布局信息提升解析效果，如 Yao 等提出的 ResuFormer 模型通过多模态预训练解决长文档简历理解问题，且针对标注数据稀缺问题开发远距离监督序列标注方法；人才搜索作为信息检索任务，核心是计算查询与简历的匹配度，研究者通过技能匹配、关键词提取、结构化能力图谱等方式实现候选人筛选排序，部分研究结合招聘者反馈的监督信息（如 Ozcaglar 等用 GLMix 与 GBDT 模型整合结构化特征学习排序），还探索 “以例搜人” 模式（如 Ha-Thuc 等在 LinkedIn 平台允许用户以理想候选人为查询示例，提取关键词重构查询），但冷启动问题与对话式搜索等新场景仍待突破；人岗匹配（PJF）是招聘核心任务，早期通过 latent 变量模型捕捉职位需求与候选人能力的潜在关联，后来 CNN、LSTM、注意力机制、GNN 等技术提升文本表示与匹配精度，预训练语言模型（BERT）进一步增强性能，同时研究者通过构建关系图、迁移学习、数据增强（如 Yu 等用 ChatGPT 生成合成人岗对）解决数据稀疏问题，并结合知识图谱、用户交互记录（如求职者点击行为）提升匹配效果，其应用涵盖人才推荐与职位推荐，例如 Yang 等构建双视角交互图实现雇主与求职者的双向推荐，但模型可解释性、公平性、隐私保护等问题仍需解决。

人才评估环节聚焦面试问题推荐与评估评分，旨在提升评估的客观性与效率：面试问题推荐通过个性化推荐适配候选人与职位，Qin 等结合职位需求与候选人经验，利用百度搜索日志构建技能知识图谱提升推荐性能，Shi 等用 BERT 编码职位描述、MLP 选择问题模板实现筛选问卷自动推荐，但缺乏结合对话式面试的综合数据库与计算机自适应测试（CAT）方法的应用，低资源场景下的问题推荐也需更多探索；评估评分通过分析面试表现或员工档案预测胜任力，早期采用 SVR、随机森林等模型提取面试视频的音频、视觉、文本特征（如 Naim 等提取 82 维特征预测面试分数），后来引入 GNN 处理多轮问答关联（如 Chen 等用层级推理 GNN 对异步视频面试的文本转录进行评分），且随着 AI 监管加强，研究者开始关注伦理风险，如 Singhania 等首次研究视频面试中的性别与种族公平性，Hemamou 等用对抗学习消除模型潜在表示中的敏感信息，但数据中的主观偏差、模型可解释性不足等问题仍未完全解决。

职业发展环节围绕员工培训与行为管理展开：课程推荐旨在提供个性化培训课程，研究者结合协同过滤、变分自编码器（VAE）、强化学习、知识图谱等技术，考虑员工技能图谱与学习需求，如 Wang 等用主题模型提取员工能力特征，结合 VAE 与协同过滤开发可解释的课程推荐系统，Zheng 等提出 GLAD 框架整合强化学习，同时优化员工绩效与推荐合理性，但现有模型多关注员工偏好，可能与职业发展需求脱节，且缺乏对技能水平动态变化的建模；晋升预测通过机器学习模型（KNN、SVM、随机森林等）分析员工历史数据预测晋升概率，准确率超 90%，针对数据不平衡问题采用过采样、欠采样等技术，部分研究引入动态建模（如 Li 等用生存分析预测晋升时间，Guarino 等用深度 Q 学习优化员工成长路径），但需考虑不同晋升类型（横向 / 纵向）的差异，且现有研究多依赖个体数据，忽视企业晋升策略（如晋升配额）与员工间比较；离职预测借助数据挖掘技术（如 MLP、逻辑回归、决策树）与深度学习模型（LSTM、GNN），结合员工个人数据、内部社交网络、外部市场信息预测离职概率，同时通过分析员工满意度（基于问卷、社交媒体数据）辅助离职风险管控，如 Teng 等用 LSTM 捕捉同事离职的传染效应，Hang 等结合 GCN 与 BiLSTM 从内部协作与外部市场双视角建模离职，但存在真实数据有限、考虑因素不全面（如全球化、数字化对离职的影响）、难以实现连续时间细粒度预测等局限；职业流动预测将职业轨迹视为时间序列，预测员工未来工作单位、职位、时长等，技术上从早期 LSTM 模型（如 Li 等用上下文 LSTM 整合个人档案与职业路径动态），到融入宏观信息（如 Zhang 等构建企业 - 职位异质网络整合宏观流动趋势），再到预训练模型（如 Decorte 等的 CareerBERT 基于 BERT 与对比学习建模职业轨迹），Yamashita 等用 Transformer 预测未来 K 步职业路径，但跨行业场景的数据稀疏、轨迹可解释性不足、缺乏技能提升路径关联分析等问题需突破。

组织管理是第二大应用场景，聚焦组织网络、稳定性与激励机制，AI 技术助力提升组织效率与员工适配度。组织网络分析（ONA）旨在理解组织内关键连接与信息流动，服务于下游人才管理应用：组织网络建模通过网络嵌入技术将员工、部门表示为低维向量，传统问卷构建网络的方式主观耗时，AI 方法如 Ye 等提出的 MANE 模型通过多模态注意力网络嵌入捕捉多类型通信交互，生成员工与部门嵌入用于离职预测、绩效预测，Teng 等通过网络融合技术构建离职相似网络，用 GNN 学习拓扑结构预测组织层面离职，但现有方法多聚焦通信关系，对正式 / 非正式合作等异质关系覆盖不足，且动态网络的细粒度建模需加强；高潜力人才（HIPO）识别是 ONA 的经典应用，HIPO 对组织战略执行至关重要，传统依赖 HR 专家主观选择，AI 方法通过分析 HIPO 在组织网络中的活跃行为与社交资本积累实现客观识别，如 Ye 等用 GCN 提取网络局部与全局信息构建社交画像，结合 LSTM 与注意力机制捕捉早期职业动态，Yin 等对学者构建合作网络与技术创新潜力模型预测未来创新能力，但模型多关注社交信息，忽视能力、领导力等软技能，且评估需结合 HIPO 后续晋升、绩效等实际表现优化。

组织稳定性分析围绕团队组建、团队优化与员工 - 组织匹配（P-O fit），保障组织结构稳定与员工适配：团队组建需组建覆盖项目所需技能的专家团队，因属 NP 难问题，研究者通过优化算法平衡成本与效率，如 Kargar 等用近似算法与启发式算法最小化通信成本与人员成本，Zihayat 等结合专家权威性设计贪心算法，同时针对动态专家网络（Hamidi Rad 等用变分贝叶斯神经网络预测未来团队）、在线劳动力市场（Liu 等在众包市场设计兼顾效率与真实性的团队组建机制）、公平性（Barnabò 等确保团队中两类群体的平等代表性）等场景优化，但 AI 缺乏人际互动中的情感考量，模型可解释性不足；团队优化针对现有团队的成员替换与扩张，Li 等提出图核考虑技能与结构匹配实现成员替换推荐，Hu 等用聚类 GNN 捕捉团队网络知识优化子团队替换，Zhao 等用神经网络考虑任务、现有成员、候选成员的交互实现团队扩张推荐，Zhou 等用深度强化学习实现动态团队优化，但 AI 难以完全考虑个体情感、动机等因素，且训练数据偏差可能影响公平性；P-O fit 衡量员工与组织的兼容性，传统依赖问卷与统计方法主观耗时，AI 方法通过自动提取特征实现动态、定量建模，如 Sun 等用深度学习从员工数据生成个人画像，结合组织结构生成环境画像，再通过深度神经网络建模 P-O fit，后续还引入注意力机制区分组织树中不同节点的影响差异提升可解释性，但现有方法多聚焦通信与汇报关系，忽视年龄、工龄等个体属性，且未充分考虑员工与组织的动态变化（如短期任务对适配度的影响）。

组织激励分析聚焦职位头衔基准（JTB）与薪资基准（JSB），优化薪酬福利管理：JTB 旨在跨企业匹配同等专业水平的职位头衔，传统依赖人工市场调查成本高，AI 方法通过职业轨迹数据构建职位网络（如 Zhang 等构建 Job-Graph 将 JTB 转化为链路预测任务，从图拓扑、语义、职位流动平衡等多视角学习职位表示），或通过嵌入技术（如 Zbib 等结合技能嵌入，Yamashita 等的 JAMES 模型融合超图嵌入、BERT 嵌入与句法嵌入）实现匹配，但需适配不同职位分类体系（如 ESCO、O*NET），且动态职位演进与新职位建模待突破；JSB 通过分析劳动力市场数据确定合理薪酬，传统依赖专家经验与第三方调查，AI 方法将其视为矩阵补全任务（如 Meng 等用矩阵分解结合公司相似性、职位相似性、时空相似性预测薪资），或构建技能需求辅助网络（如 Sun 等用 SSCN 模型分离职位技能并评估技能价值），但现有方法忽视薪资的动态变化（如 LLM 相关技能薪资上涨），且缺乏跨国家薪资差异分析。

劳动力市场分析是第三大应用场景，从宏观视角助力人才战略制定，AI 技术实现从传统定性分析到定量挖掘的转型。人才流动分析包含预测与模式分析，基于在线职业网络（OPN）数据：流动预测旨在预测未来人才流动趋势，Zhang 等用动态潜在因子的张量分解（ETF）模型预测人才流动，整合企业属性作为辅助信息，Xu 等结合股价波动与人才流动数据用 RNN 捕捉动态趋势，Sun 等分析 COVID-19 期间 40 亿求职查询与 4 亿职位发布，构建城市级劳动力流动图识别流动集群，但现有研究多聚焦同职位类型流动，跨职位流动预测与流动动机分析需加强；流动模式分析探索竞争力、跳槽行为、人才圈等模式，Cheng 等用 JobMiner 模型挖掘社交媒体数据识别影响力企业与人才流动模式，Oentaryo 等用加权 PageRank 衡量职位 / 企业竞争力并分析跳槽倾向，Xu 等开发人才圈检测模型识别人才交换模式相似的组织集群，但需重视数据隐私保护与算法公平性，避免模型强化现有偏见。

job 分析聚焦招聘趋势，基于职位发布数据：人才需求预测通过时间序列分析预测招聘需求，Zhang 等提出 TDAN 模型用 Transformer 捕捉市场、企业、职位多粒度信息预测需求趋势，Guo 等用动态异质图增强元学习联合预测人才供需，Karakatsanis 等用潜在语义索引（LSI）模型识别热门职业集群，但现有方法多预测趋势类别，难以预测具体需求数值；主题趋势分析通过文本挖掘探索招聘主题演变，Zhu 等用 MTLVM 序列潜在变量模型捕捉招聘状态转移与潜在主题，Azzahra 等用 word2vec 与 RNN 将职位空缺分类为行政、金融、IT 等类别，但缺乏跨企业的统一主题趋势框架，且低资源场景（新兴企业）的主题预测待突破。

技能分析围绕技能需求、预测与估值，挖掘职位与技能的关联：潜在技能预测从职位描述中提取技能需求，Xu 等用 SPTM 主题模型结合技能网络分析技能流行度，Wu 等用 TATF 张量分解框架捕捉时间、企业、职位、技能四维度的需求趋势，Liu 等用三层 GNN 构建 J-Net、S-Net、JS-Net 映射职位描述到技能，但难以预测新兴技术带来的创新技能需求；技能需求预测通过历史需求序列预测未来需求，Mahdavimoghaddam 等用 BERT 嵌入与分类算法预测社交内容中的未来技能需求，de Macedo 等用 LSTM、CNN-LSTM 等预测 6-36 个月的技能需求，Wolf 等用 TimeGAN 生成合成数据提升 LSTM 模型性能，但忽视地理因素（不同城市产业结构导致技能需求差异）与非正式市场技能趋势；技能价值评估量化技能市场价值，Rahman 等从团队任务结果估算个体技能，Sun 等用 SSCN 模型分离技能并结合薪资数据评估技能价值，Stephany 等考虑技能互补性，通过线性回归与技能网络计算技能价值，但缺乏统一的技能估值体系，且多模态数据（文本、数值、地理）融合不足。

品牌分析通过挖掘企业数据与员工反馈构建企业画像：企业画像包含雇主品牌与企业社会责任（CSR）通信，Lin 等用 CPCTR 模型结合主题建模与矩阵分解从职位与企业评论中提取企业画像，Bajpai 等用 CNN 与 Doc2Vec 提取评论中的观点维度并通过 ELM 预测情感极性，Chae 等用结构主题模型分析 Twitter 上的 CSR 讨论与主题趋势，但现有研究忽视企业动态演进与社交媒体数据的可靠性（如虚假评论）；员工情感分析通过文本挖掘识别员工对企业的情感，Moniz 等用 LDA 主题模型从企业评论中提取满意度主题并关联企业收益，Ikoro 等结合情感词典与 LDA 分析 Twitter 上的企业舆情，Mouli 等用 BIGRU 模型分析 Glassdoor 评论中的员工情感，但需结合 LLM 提升分析效率，且需解决情感分析中的性别、种族偏见（如模型对特定群体文本的情感评分偏低）。

论文最后提出七大未来研究方向：多模态人才分析，利用多模态数据（文本、音频、视频）提升应用效果，如 Hemamou 等用文本、音频、视频多模态数据预测候选人雇佣可能性，未来需更多融合多模态学习方法；人才知识管理，目前 AI 在人才知识创建、共享、利用方面研究不足，需结合知识图谱构建人才知识库，开发异质知识推荐算法，并从组织层面分析知识多样性与竞争力；市场导向的人才分析，整合宏观劳动力市场数据与微观组织 / 人才数据，如 Hang 等结合外部职位发布数据捕捉员工市场受欢迎度，同时加强数字人才、AI 人才、绿色人才等特定人才的识别与影响分析；组织文化管理，利用 AI 分析组织使命、愿景、价值观（MVVs），如 Schmiedel 等用主题模型从企业评论中挖掘员工对企业文化的感知，未来需结合 AI 建模领导力对文化的影响；伦理 AI 在人才分析中的应用，关注公平性（如避免模型歧视女性、少数族裔）与可解释性（如用注意力机制、可视化分析提升模型透明性），例如 Qin 等验证敏感特征（性别、年龄）会导致人岗匹配模型偏见，需开发偏见缓解技术；生成式 AI 在人才分析中的应用，LLM 在简历生成（如 Zinjad 等的 ResumeFlow 工具）、职位推荐（如 Zheng 等的 LLM 生成式职位推荐）等场景潜力巨大，且需探索 LLM 智能体模拟组织行为（如员工协作），但需解决生成内容的不可预测性与风险管控；突发事件对人才分析的影响，如 COVID-19 改变员工工作任务与劳动力流动，需用 AI 预测员工绩效、分析客户情感，并优化远程招聘、聊天机器人入职辅助等新场景的人才分析方法。

综上，该论文系统构建了 AI 驱动人才分析的研究框架，梳理了数据基础、三大应用场景的技术路径与研究成果，指出当前模型可解释性、公平性、数据质量等方面的局限，并提出多模态学习、伦理 AI、生成式 AI 等未来方向，为 HRM 领域的数字化转型与 AI 技术落地提供了全面指导，同时也为后续研究明确了突破重点，具有重要的学术与实践价值。