又到“金九银十”的校园秋招季,银行“抢人”大战再度开启。
《国际金融报》记者注意到,无论是人才需求,还是筛选人才的手段,今年银行校招都是“科技感”满满。一方面,不少银行在招聘中特设技术类岗位,大幅增加对科技类人才的需求;另一方面,AI(人工智能)面试逐渐成为银行校招初筛的重要工具,甚至在社交媒体上衍生出套路化的“面试经”。
受访专家指出,AI面试可以大大提升初筛效率、降低人力成本,但也可能存在评估水平不足以及隐私安全问题。短中期看,AI难以从辅助筛选走向主导决策,但未来可能会逐步形成人机协同的进阶模式,使AI与企业内部员工优势互补、各展所长。
科技类人才需求凸显
随着人工智能在工作场景中的快速渗透和发展,懂技术又懂业务的复合型人才成为不少银行青睐的对象。《国际金融报》记者注意到,9月以来,国有行、股份行及地方中小银行纷纷下场,向具有技术背景的人才抛出橄榄枝。
检索招聘推文可以发现,在近两年的银行校招中,技术类、AI类岗位在招聘启事中的“位次”逐年上升。以六大国有银行为例,各家招聘启事均不同程度表现出对技术性人才的偏好。
例如,工商银行招聘启事中的前两个岗位分别为“星辰管培生”和“科技菁英”。前者在说明中备注称,“欢迎具备数字化思维、尝试跨界、敢于挑战的优秀学子报名”,后者则特别为系统开发、应用研发、信息安全、数据挖掘、产品设计等领域提供科技人才储备而设置,招聘人才以信息科技、数理统计类专业为主,强调“金融+科技”。
建设银行也在招聘分类中明确标注“科技类专项人才”。
交通银行则将总行职位分为两类:一类为“总行应届生项目职位”,涵盖前台业务、风险合规等方向;另一类是“金融科技职位”,包括IT系统管理、软件开发、安全技术和数据安全等岗位。
城商行、农商行今年的技术性人才需求也格外突出。以上海本地两家机构为例,上海银行在总行级岗位中特别设置金融科技岗,也是该行唯一对应届生提出专业要求的岗位,须为计算机、软件工程等专业毕业生。上海农商行总行拟招聘三类培训生共计74人,其中“AI+FINTECH培训生”一岗便占54个名额,业务方向为软件开发、人工智能、数字化产品经理等。
“目前,银行正在从‘经验驱动’转向‘数据与模型驱动’,人才需求也从‘纯金融背景’转向‘能把业务问题翻译成模型问题又能识别模型风险’的复合型人才。AI面试本身,也是在筛选是否具备与AI协同的基本素养。”浙江大学国际联合商学院(ZIBS)助理教授邵辉指出,“对于高校而言,未来在金融专业系统嵌入机器学习、模型风险管理、大模型应用课程十分重要,也可尝试与银行共建脱敏后的真实业务场景项目,共同培养复合能力人才。”
“AI面试”短中期难做主导
值得关注的是,将AI用于人才筛选成为银行招聘中越来越普遍的操作。对于求职者而言,近几年来,AI面试从最初的“新鲜体验”变得“稀松平常”,而相对真人而言,更为浅显、常规的提问方式演化出不少“AI面试经”。
在社交媒体上,记者发现,不少网友发帖回忆曾参与过的银行AI面试流程以及相关提问,也有面试培训机构结合AI面试的评分筛选标准甚至机位设置,为求职者提供套路化的答题模板。
在素喜智研高级研究员苏筱芮看来,面试中“AI含量”的上升,主要是银行希望在市场人才的海量初筛环节寻求标准化、高效率的解决方案,降本、统一标准的考量兼而有之。
“从优势看,AI一天能够完成的面试场数远超人工,可以使初面筛选从1—2周缩短至2—3天,大幅压缩了秋招等招聘旺季人力资源团队的工作量,为银行节省可观的人力与时间成本,同时也可统一标准化问题、减少主观偏差。”苏筱芮指出,“但AI面试也存在一些局限性,例如其可以筛选人才下限但无法掌握上限;考察维度片面,主要分析语义、表情等浅层,无法深入评估复杂软技能;另外,AI面试涉及大量面部、语音等敏感生物信息的收集与存储,存在数据隐私泄漏等相关风险。”
随着技术发展,未来AI面试的应用面和应用深度是否会持续扩大?
邵辉认为,未来初筛环节AI占比或将继续上升,但关键岗位和终面中,涉及价值观、复杂判断、伦理与合规风险的环节,人工权重不会下降。银行业务风险是非对称的,且监管对可解释性要求提高,银行不会将高风险招聘决策完全交给黑盒。
苏筱芮也认为,短中期来看,AI难以从辅助筛选走向主导决策,但未来可能会逐步形成人机协同的进阶模式,使AI与企业内部员工优势互补、各展所长。
“后续,机构一方面可从入口端进行把控,依托模型、数据库等分析,综合衡量人才胜任能力与自身发展路径的适配程度,另一方面,针对创新型、开拓型业务,可鼓励员工根据自身的兴趣及能力及时调整,为员工转岗等提供便利。”苏筱芮表示。