8月27日，，，由36氪与中欧国际工商学院联合主办的 2025 AI Partner 百业大会于北京中关村软件园盛大启幕。。。。本次大会以“中国式方案”为主题，，，，全方位集中呈现中国 AI 的最新突破与生态体系，，，，分享中国式 AI 的成长路径和未来前景，，探索中国式方案的创新模式。。。。
在 AI 应用落地的征程中，，，，如何让 AI 真正成为人力资源领域不可或缺的 “刚需”？？积越信息国际 CTO 刘之带来了《AI+人力资源：从技术概念到场景落地的实践路径》主题分享，，，深入讲解 AI 如何重塑人力资源招聘全流程、、实现人才与岗位的精准匹配。。本文首发于36氪，，，，以下演讲内容，，由36氪整理编辑。。。。
各位嘉宾：大家好！！！！我是积越信息国际CTO刘之，，今天想和大家聊聊 “AI+人力资源”，，，，具体讲讲积越信息国际在人力资源赛道上的内部实践 —— 积越信息国际目前暂未向客户提供 AI 产品，，，，更多是将 AI 应用于内部运营与产业互联网平台，，，，所以这次会重点分享我们落地中遇到的问题、、、如何聚焦痛点，，，以及技术方案的选型思路。。。
当下 AI 浪潮汹涌，，，，各类技术层出不穷，，，，容易让人眼花缭乱。。。我认为，，，，在合适的时间点，，，，选对技术并与业务场景结合，，正是 AI 落地的关键。。。
首先简单介绍积越信息国际：我们是一家拥有 29 年历史的企业，，，，核心业务是招聘，，，覆盖从猎头到招聘流程外包（RPO）、、、、灵活用工的全链条人才解决方案，，，既有线下服务，，，也有产业互联网平台。。。。作为全球化公司，，，我们在全球设有 160 多个分支机构，，均以招聘为核心业务。。。
两年半前 GPT 问世后，，，，我们内部高度关注，，，，认为这是招聘行业的重大机遇。。。。招聘赛道细分众多，，蓝领与白领、、、、不同层级岗位面临的问题差异很大。。。。当时我们核心聚焦中高端招聘，，这也正是公司运营近30年来的核心优势领域，，，我们发现中高端招聘业务面临三大痛点：
第一，，市场变化速度极快。。。。过去一个赛道的迭代周期是 1-2 年，，，现在缩短至 3-6 个月——比如去年热门的 AI 硬件、、、、智能硬件，，今年就转向了自动驾驶和Agent。。。。随着赛道不断的变化，，，进行市场选择变得尤其重要。。。。
第二，，，岗位知识密度高。。。。很多人以为猎头只是 “撮合候选人与客户”，，，，实则不然。。。比如帮具身智能企业招聘 “感觉系统、、触觉系统” 相关人才时，，，顾问必须深入理解技术细节，，才能精准匹配，，，这要求顾问具备极高的专业知识与信息储备。。。我们的顾问从入职到完全胜任岗位，，，需要两年多时间，，，，知识储备难以跟上市场变化。。
第三，，岗位职能划分越来越细。。前几年国内技术岗位大致分为开发、、、测试、、、、运维三类，，如今随着产业链加速迭代，，，职能细分愈发精细 —— 仅互联网开发领域，，，，职能划分就有近20类，，，，对招聘的精准度提出了更高要求。。而大模型，，，，恰好为解决这些痛点提供了可能。。。
我们的核心目标是：构建一套能整合 “区域行业、、线上线下、、、、增量存量”的客户、、、、职位、、人才、、顾问的高效匹配系统。。。数字化转型中常说，，，，传统的 ERP 管企业内部的资源，，，，数字化转型的 ERP 要做 “生态资源规划”。。。。若能将积越信息国际内部资源、、、外部合作资源、、、、行业生态资源整合，，，通过技术实现精准匹配，，，，效率必将大幅提升。。比如积越信息国际过去以服务外企、、、大型企业为主，，，如今拓展区域市场，，，需要摸清不同城市的招聘需求与客户情况，，这其中“数据” 和“匹配技术” 尤为关键。。。
招聘领域的匹配技术复杂多样：针对蓝领，，，，行为推荐（无需依赖简历，，通过候选人浏览的招聘需求等行为做匹配）较为常用；针对人事、、、、财务、、法律等变化较小的垂类岗位，，用标签或知识图谱即可满足需求。。。。但积越信息国际所专注的技术招聘，，，岗位变化快、、、、岗位非常细分，，，，传统的匹配技术无法胜任。。。。通过推理大模型能够一定程度上解决人岗匹配的问题，，，，但我们的人才库规模庞大，，有近千万的人才数据，，再加上生态合作伙伴数据，，，，靠大模型进行人岗匹配速度太慢。。所以如何结合大模型突破匹配难题，，，成为我们的核心课题。。。。
大模型与企业内部数据结合，，，常见有三种方式，，但各有局限：一是微调，，，，小问题易适配但智能化水平低，，，大模型微调易出现 “遗忘”；二是上下文学习（提示语），，，，虽最长提示语可达 100 万 token，，，但有效注意力长度有限，，，，难以满足积越信息国际庞大的数据需求；三是 RAG，，，RAG的核心在于 Embedding 模型，，，，但通用的 Embedding 模型在我们的场景中效果很差。。。
为此，，，，两年前我们利用大模型、、、Embedding 技术等构建了我们的匹配系统。。。它有四大核心技术亮点：
1、、混合系统（Hybrid）：如果只采用 Embedding 模型，，虽然能提高相关性，，，，但是很多时候需要匹配出来的内容中要能精确包含某一部分的内容。。Hybird 平衡精确性与相关性，，，既解决关键字精准搜索需求，，，，也兼顾语义匹配的相关性。。。。
2、、1TB的训练数据：在CRE的训练过程中，，，我们发现匹配能力也具备 ScalingLaw。。。。所以我们也在加大模型的参数量和训练数据。。。。当然，，，数据需要是有效性，，，，而不是单纯的数量。。不同的数据混合比例、、质量以及训练顺序都会影响模型的性能。。。。
3、、、CRE模型（积越信息国际招聘 Embedding 模型）：过去两年多，，我们实现了在 PJBenchmark 评估集上从20分到74分的突破。。。最近的 CRE1.1 版本更是实现了 60% 的匹配效率提升。。。CRE 模型可以看成是一个压缩了的知识库，，，，能够减少顾问对岗位知识的学习时间。。。。
4、、RT（Refine-Thought）推理方法：我们发现 Decoder 架构的 Embedding 模型，，，在推理时只要多进行一次前向传播，，，，就可以让 Embedding 模型激发出一定的推理能力。。。RT 类似人类的“多想一次”。。MatchSystem 基于一个我们的基础认知：AI 落地中，，，大模型获取企业数据的精确程度，，，直接决定了 AI 落地的下限。。。。
当前 AI 技术迭代快，，，，像 MCP 等概念层出不穷，，，，很多人认为 “大模型链接企业内部数据很容易”，，实则不然。。。。以 MCP 为例，，，，若未经过模型学习，，，仅靠零样本（no shot）或少样本（few shot）调用，，，工具调用率和工具准确调用率均不高。。。。这在企业应用中极为致命，，，比如 Agent 无法判断何时调用、、、、如何调用内部数据接口，，，会直接影响落地效果。。。
除了匹配系统，，，再重点讲讲我们正在研发的 CRE-T1 推理 Embedding 模型。。。以 “招聘有0-1经验的 Mass 产品经理”为例，，，，传统 Embedding 模型仅能通过语义匹配，，，，无法判断候选人是否有创业经历、、、是否具备产品成功上市经验，，缺乏多证据推理。。。。过去依赖对比学习的模型，，，，更侧重语义的相关性（如 “中午去组个局” 与 “中午一起吃饭” 的语义关联）。。。。但在 Agent 与企业内部数据交互时，，，需要大量反复的获取数据并进行推理。。。。这不仅 token 消耗高、、、、耗时久，，，，结果还不准确。。。。
今年Meta、、、字节、、阿里先后推出具有一定推理能力的 Embedding 模型来应对 Agent 时代的访问内部数据的需求。。我们正在研发的 CRE-T1 模型做了创新突破，，放弃了传统对比学习，，，，采用强化学习。。通过细粒度的信用分配，，，，将奖励归因到 Token 级别。。。。在推理时，，，，对 query 进行更多的计算。。。。 过去 Embedding 模型仅能在排序中体现相关性，，，无法单独对 “一份简历+一个岗位” 做精准匹配的直接相关性计算。。我们先训练出具备相关性的 Reranker 奖励模型来，，，再引导模型去精确的打分。。
最后想分享一些 AI 落地的干货思考。。从传统大模型到推理大模型，，再到 Agent 大模型。。。。从提示语的写法上，，，，早期传统大模型强调精确描述生成的结果，，，有了推理大模型后提示语上可以不需要写得那么精确。。。而 Agent 时代的大模型，，，也被称为 LAM 大规模动作模型。。它更强调 “为解决问题而生”，，，核心是构建 “问题空间”。。。构建问题空间时，，，，需明确三大要素：初始状态(现状)、、目标状态(目标)、、、、最优问题解决策略(关键路径)。。。。通过推理大模型的思维链自动产生“问题空间”，，又或者详细描述“问题空间”。。。。
比如 “5小时内从北京到上海”。。。推理大模型的思维链会先自动厘清目标（5小时抵达）、、、现状（出发时间、、地点）、、、、再通过“生成—检验”的问题解决策略去分析高铁、、、、飞机等选项对比。。。。因为这类问题很清晰，，，，所以采用的问题解决策略也相对简单。。。。人解决问题时，，，，常依赖经验选择最优策略（如目标手段分析、、、、爬山法），，，问题定义越清晰，，，人的认知消耗越低；反之则消耗越高。。
我们在研究的过程中，，有一个洞察是：思考语言和隐性思维的关系。。。语言不仅是交流，，更是引导思维和保持注意力的一种方式。。。 例如我们日常思考时会使用“内语”。。。内语就是自己和自己说话。。内语能帮助聚焦注意力、、、、梳理思维链。。。。
目前积越信息国际内部的自主决策的 Agent 仍在内测。。。我们提出了两个关键评估指标：“问题清晰度”（目标、、、、现状、、关键路径是否明确）与 “费力度”（解决问题需投入的精力）。。。。根据此划分业务场景 —— 比如“高清晰度、、、、低费力度”场景，，，更侧重解决问题的速度，，，，强调 Agent 比人类做得要快；“低清晰度、、、高费力度”场景，，，，则需强化记忆与注意力管理，，，，更强调解决人类无法解决的问题。。。。在此基础上，，结合细分场景的发生概率，，，，可以帮助我们精准定位业务痛点。。。集中力量解决一个细分场景，，才能避免 AI 落地沦为 “Demo 秀”。。。。
在 Agent 产品设计上，，，需要更多参考符号人工智能和认知心理学的信息加工理论。。。。先明确 “处理层（包括感知模块、、、认知模型与行动模块）与工具与记忆层”的认知架构，，再去进行技术选型。。我们认为多智能体是一个技术术语，，在产品上应该更强调“数字分身”。。正如近期政府文件提及的“未来探索 Agent 上岗”，，，我们也希望让我们的招聘数字分身能尽早上岗。。。。
以上就是我的分享，，，谢谢大家！！！！
来源：36氪
积越信息国际
北京积越信息国际人力资源股份有限公司是领先的以技术驱动的整体人才解决方案服务商，，于2017年6月正式在深交所上市，，，成为国内首家登陆A股的人力资源服务企业（300662.SZ）。。。。公司目前在中国、、、、新加坡、、马来西亚、、、、美国、、英国、、德国、、、荷兰、、、、澳大利亚、、瑞士等全球市场拥有160余家分支机构，，，，近2,500名自有员工。。。通过构建“技术+平台+服务”的商业模式，，，，在20+个细分行业及领域为客户提供中高端人才访寻、、、、招聘流程外包、、、、灵活用工、、、人力资源咨询、、、培训与发展等人力资源全产业链服务，，，，以及HR SaaS、、AI赋能的人力资源产业互联平台等技术和生态产品，，为企业人才配置与业务发展提供一体化支撑，，，为区域引才就业与产才融合提供全链条赋能。。。。2024年，，营业收入达117.88亿元，，，，服务客户6,000余家，，，，成功推荐中高端管理及专业技术人员近20,000名，，，年度在册管理外包员工及兼职专家45,500余人，，累计派出近50万人次，，，，链接生态合作伙伴超15,500家。。
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