[发明专利]基于人工智能的远程面试系统及其方法在审
申请号: | 202010235093.1 | 申请日: | 2020-03-30 |
公开(公告)号: | CN111429101A | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 广西通途科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/10 | 分类号: | G06Q10/10;G06N20/00 |
代理公司: | 深圳市中原力和专利商标事务所(普通合伙) 44289 | 代理人: | 胡国良 |
地址: | 545000 广西壮族自治*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 远程 面试 系统 及其 方法 | ||
1.一种基于人工智能的远程面试系统,其特征在于,所述远程面试系统包括后台管理中心、以及分别与所述后台管理中心连接的用人单位招聘模块、劳动者求职模块、人岗匹配模块、岗位技能测评模块、面试模块和人工智能面试评分模块,其中:
所述后台管理中心用于管理所述远程面试系统中各模块所提供的信息;
所述用人单位招聘模块用于发布招聘岗位信息和申请远程面试;
所述劳动者求职模块用于发布求职信息、查询应聘岗位、申请应聘岗位和参加远程面试;
所述人岗匹配模块用于评估所述用人单位招聘模块发布的招聘岗位信息与劳动者发布的求职信息之间的匹配度并根据匹配度确定拟面试候选人;
所述岗位技能测评模块用于对拟面试候选人培训以及考核并根据考核结果确定面试候选人;
所述面试模块用于用人单位的面试官对确定的面试候选人进行远程面试,具体为:所述面试模块根据面试候选人的个人信息向用人单位的面试官发送面试推荐问题;所述面试官根据所述面试推荐问题向面试候选人提出目标面试问题;面试候选人者根据所述目标面试问题作出目标回答;
所述人工智能面试评分模块用于对面试候选人的目标回答进行评分,得出面试结果。
2.根据权利要求1所述的远程面试系统,其特征在于,所述远程面试系统还包括与所述后台管理中心连接的行业岗位字典模块,所述行业岗位字典模块用于根据所述用人单位招聘模块所发布的岗位进行关键字提取和分类操作。
3.根据权利要求1所述的远程面试系统,其特征在于,所述远程面试系统还包括与所述后台管理中心连接的就业数据统计模块,所述就业数据统计模块用于统计、分析和发布通过所述远程面试系统求职的劳动者的就业数据。
4.根据权利要求1所述的远程面试系统,其特征在于,所述用人单位招聘模块包括基本信息单元、岗位信息单元、岗位测评信息单元、岗前技能培训单元以及岗前技能考核单元,所述基本信息单元用于用人单位进行基本信息的注册,所述岗位信息单元用于用人单位发布岗位信息,所述岗位测评信息单元用于用人单位上传岗位测评试卷,所述岗位技能培训课件单元用于用人单位上传岗前技能操作资料,所述岗前技能考核单元用于用人单位上传岗前考核试卷。
5.根据权利要求1所述的远程面试系统,其特征在于,所述用人单位招聘模块包括远程面试申请单元以及人才聘用单元,所述远程面试申请单元用于用人单位申请开通与面试候选人的远程面试权限,所述人才聘用单元用于为用人单位向适合岗位的人才发送电子版的聘用通知书和劳动合同并登记聘用后人才的劳动合同情况。
6.根据权利要求1所述的远程面试系统,其特征在于,所述用人单位招聘模块包括人才信息检索与查阅单元、人才应聘单元以及人才测评单元,所述人才信息检索与查阅单元用于用人单位的人才简历信息检索和查阅,所述人才应聘单元用于向匹配的人才发送招聘意向信息,所述人才测评单元用于用人单位查阅和维护管理劳动者面试测评考核信息。
7.一种基于权利要求1所述的人工智能的远程面试系统的远程面试方法,其特征在于,所述远程面试方法包括如下步骤:
S1:用人单位通过所述用人单位招聘模块发布招聘岗位信息;
S2:劳动者通过所述劳动者求职模块发布求职信息;
S3:所述人岗匹配模块评估所述用人单位招聘模块发布的招聘岗位信息与劳动者发布的求职信息的匹配度并根据匹配度确定拟面试候选人;
S4:所述岗位技能测评模块对所述拟面试候选人培训以及考核,并根据考核结果确定面试候选人;
S5:所述面试模块根据面试候选人的个人信息向用人单位的面试官发送面试推荐问题;
S6:所述面试官根据所述面试推荐问题向面试候选人提出目标面试问题;
S7:面试候选人根据所述目标面试问题作出目标回答;
S8:所述人工智能面试评分模块对面试候选人的目标回答进行评分;
S9:判断所述评分是否超过预设的阈值,若是,则执行步骤S10,若否,则执行S3;
S10:用人单位聘用劳动者,完成招聘。
8.根据权利要求7所述的远程面试方法,其特征在于,在S8中,所述人工智能面试评分模块设有问题匹配单元和评分单元,所述人工智能面试评分模块对面试候选人的目标回答进行评分具体为:通过所述问题匹配单元判断所述目标面试问题是否在预设的模型问题库中,若是,则所述评分单元生成所述目标回答所对应的评分,若否,则获取面试官表述的语音内容,并将语音内容转换为文本内容,对所述文本内容进行分词处理,获得分词数据库,在所述分词数据库中获取关键信息,根据关键信息判断当前面试场景类型,并根据面试场景类型选择是否启用相似问引擎,若是,根据相似问引擎的处理结果获取预设在模型问题库中的目标面试问题,所述评分单元对面试候选人的目标回答进行评分;不启动相似问引擎时,根据所述关键信息获取预设在模型问题库中的目标面试问题,所述评分单元对面试候选人的目标回答进行评分。
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