人工智能的繁荣如何改变金融科技领域的人才招聘：作者：Dmytro Spilka

越来越多的金融科技公司开始拥抱人工智能的变革潜力，但该技术如何帮助重塑整个行业的人才招聘？

最近的一项调查显示，多达 75% 的金融公司已经在使用人工智能来支持其运营，这一数字远远超过 2022 年的 58%。

尽管人工智能借助机器学习洞察、预测分析以及快速访问大量非结构化数据的能力，一直在积极改变金融业，但它对金融科技招聘的影响可能会给企业带来持久的影响。

金融科技公司很容易采用人工智能来加强不同运营领域的决策，这些技术现在正在帮助改善招聘流程。由于人工智能能够分析大型数据集、识别模式以及将技能集与角色相匹配，它正在对金融领域的人才招聘产生持久影响。

让我们更深入地了解金融科技领域中出现的一些关键用例，以及它们如何帮助招聘团队做出更明智的招聘决策：

数据驱动的见解

人工智能有能力提供大量数据洞察，可用于改善金融科技等高技能行业候选人的招聘流程。公司可以发现趋势和模式，同时依靠大数据洞察来制定招聘决策。

机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，有助于评估历史数据以预测候选人在特定职位上取得成功的可能性。

对于高度依赖员工成功的金融科技初创公司来说，在最佳时间引入合适的人才至关重要。预测分析可以准确预测招聘结果和劳动力需求，以提高整体招聘质量。这有助于弥合劳动力差距并减少整个团队生产力损失的情况。

数据驱动的洞察还有助于向内部招聘人员介绍表现最佳的候选人来源，并持续评估招聘策略的有效性。

降低成本

对于许多创新型金融科技初创公司来说，盈利之路一直是一个持续的挑战，这需要采取细致入微的招聘策略，因为做出错误的决定可能会带来代价高昂的影响。

根据世界经济论坛的分析，与传统方法相比，在招聘中使用对话式人工智能可以减少87.64%的财务成本，这主要是因为人工智能填补了初步筛选的空白，减少了人工工作量，帮助招聘人员分配更多时间给最合格的候选人。

在候选人筛选过程中实施人工智能可以帮助更多的金融科技公司简化招聘流程，最大限度地减少审查简历的时间，并将面试工作转向最合格的候选人。 这积极降低了成本并加快了招聘时间表，使整个流程更加公平。

识别内部人才

当长期存在的技能差距使得聘用熟练的候选人变得更具挑战性时，金融科技人才的入职可能是一个艰巨的过程。

人工智能正在努力应对行业中与人才获取相关的挑战，通过扫描内部人才市场、员工档案和项目数据来识别最适合空缺职位的内部候选人，同时主动建议对内部晋升空缺的职位进行补缺。

这有助于减少填补关键职位的时间并促进内部流动性，这一过程在更长时间地保留有才华的员工时尤其有吸引力。

支持市场拓展

由于金融科技的扩张意味着将您的模式引入新市场，因此人工智能可以帮助跨地区招聘以获得最大的成功机会。

为了跟上当地人才的期望、语言需求和文化动态，人工智能可以在扫描候选人库中发挥关键作用，并成为早期推广的驱动力。

将人工智能与人性化相结合

即使部署成熟的人工智能系统来支持招聘需求，金融科技公司仍然需要人工监督。对于处理边缘案例、培训和问责尤其如此。

人工智能在招聘领域的未来依赖于人类发挥监督作用，评估人工智能招聘建议的质量并完善招聘模型。

在金融科技领域，失败的可能性非常小，招聘人员需要利用现有技术来确定候选人何时拥有最重要的未知因素，以及人工智能何时在审查过程中未达到预期。

人工智能在招聘领域的未来

人工智能将在未来几年改变金融科技行业，但其最强大的影响之一将是招聘技术职位，在合适的时间找到合适的员工尤其具有挑战性。

该技术可以帮助提供强大的自动化工具，可以在全球范围内进行人才搜寻，以确定最佳候选人。随着人工智能已经增强了世界各地金融科技公司的运营，越来越多的公司采用该技术来保持相对于行业竞争对手的优势。