联合利华开始 AI 面试！中国留学生的出路在哪儿？

决定你能否入职的面试官——很可能不是人。

在过去一年多里，联合利华在北美地区试行利用人工智能招聘初级员工。在这个招聘过程中，先由算法筛选简历、进行初试，大概要过了三轮应聘者才开始与真人有联系。从2016年7月到2017年6月，AI的应用逐渐扩散到全球68个国家的招聘环节。到目前为止联合利华已经用15种语言为超过25万名候选人进行过面试服务。

怎么想象有一天，游戏打得好，就可以拿到offer？联合利华与数字人力资源服务机构Pymetrics和HireVue合作，把这个畅想实现了。

你或许是在Facebook、LinkedIn、Muse等平台或直接在联合利华官网上看到招聘启示，各种不同岗位里恰恰有一个让你觉得十分契合，于是点击进去提交LinkedIn资料，告诉他们这个岗位我喜欢。

之后你会被引导进Pymetrics的平台，花二十分钟玩一个游戏。比如，点击压力泵给气球充气，充气越多价值越高，直到它爆炸，钱币归零。这期间我们随时停止充气拿走钱币。目标是三分钟内尽可能多地收集钱币。

或许不少人面试的时候看到游戏会以为遇到恶作剧。其实你不知道这个游戏在对你的风险评估能力做测试。Pymetrics首席执行官Frida Polli解释，这些游戏中贯穿着认知神经科学的黄金标准，有的是测试候选者专注能力，有的则能看出阅读能力和情感领悟。

但即便知道了用意也不代表候选人可以掌控测试结果。一个谨慎的候选人从每一个气球中拿出少量的钱以避免失去，这并不比一个冒险的候选人试图把每一个气球限制在极限上更好。答案没有对错之分，它只是评估你是否适合这个岗位或者应该在什么领域发挥专长。

当游戏这一关通过筛选，你要接受一场没有面试官的视频面试。问题是既定的。需要一部手机或者一个平板电脑来配合。

觉得很简单吗？战胜棋圣的人工职能当然不会这么好应付。HireVue的视频面试要的不仅仅是你完美的对答，看下面就知道了。

这场视频面试同样是为智能分析提供素材，作答时的关键词、语音语调会被记录成数据，还包括你的表情举动也成了分析对象。所有细微之处都逃不过它。

经过以上两轮筛选，智能算法会把契合的候选人挑出来最终交给经理。这也是这场面试中唯一有人工介入的环节。你会被邀请到联合利华的办公室来进行一天的工作体验。假如招聘人员认可你，就会在面试后不久收到offer。

联合利华先是用这套方法招实习生，发现体验不错，于是上升为招聘初级员工使用。

联合利华北美人力资源副总裁Mike Clementi说他们还在努力提升体验，让求职者在这个过程中可以有愉快的体验。（不但让你玩，还要让你玩得开心，总觉得哪里不对。）而且Clementi在接受媒体采访时表示，智能招聘极大地提高了企业多样性和成本效率。过去二十年里Clementi他们用传统的方式进学校、收简历、人工筛选约面试。但现在，招聘有可能变得更帅一点。

联合利华是全球最大消费品公司之一，从1890年代利物浦附近一家杂货店，到2017年市值1500亿欧元，联合利华在全球范围拥有17万名员工。现在在人才市场上，联合利华试图寻找一种新的方法来让招聘变得更有质量。

哎，等等……这是不是HR招聘职能即将被替代的讯号？

AI有多火？

早在去年Alphago战胜李在石之后，AI突然变成了新一轮行业风口。段子手万箭齐发，连微博的水军机器人都能自己编段子了....

没想到啊，以为人工智能发展最先取代的是体力劳动；没想到金融分析师华尔街一堆基金经理经纪人首当其冲。Data成了热门专业，

关于Data方向的就业机会每年也呈现指数级的增长。

但大摩也并不是第一家选择用机器代替人工劳动的投行。2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。但今天，这里只剩下两名交易员“留守空房”。

瑞银在裁员路上也没有落后

这是8年前瑞银集团的交易大厅：

现在的交易大厅却成了这个样子：

用更高的科技取代成本高昂效率低下的人工劳动是所有行业的一大趋势，估计在两三年后，交易大厅能空出一个足球场来~

数据揭露残忍的现实

2016年全球12家最大投行的分析人员降至5981人，低于2015年的6282人。

科技公司里的金融工作者逐年增长：

LinkedIn的数据显示，Google 4.75万员工里，有1200人曾经在全球排名前十的投行工作；至少750名Apple员工来自投行；据CEO 卡兰尼克说，Uber员工中有一成到一成半来自金融服务业，曾经在高盛工作的员工占5%。

金融数据服务商Kensho创始人预计，到2026年，有33%-50%的金融业工作人员会失去工作，他们的工作将被电脑所取代。Kensho开发的程序，做分析工作只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能做完同样的工作。

过半的券商从业者将不得不转型。人工智能（AI）首先替代的不是蓝领工人，首先再造的也不是制造业，而是金融业。70％（甚至更多）以上的证券业者都要转型。不转就被淘汰。离钱近的，总是先被革命。

目前金融机构的主流AI玩法有四种：

投资银行和卖方研究尝试自动报告生成
金融智能搜索；
公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易；
财富管理公司在探索智能投顾方向。

所以求职方向在这四个领域的同学们，可以考虑学习tech，做跨专业的复合型人才，如果仅仅躺在金融领域吃老本，那很可能会被科技淘汰。

中国商科留学生的出路忍的现实

其实金融学是一个复杂的学科，在短时间内，很难被AI完全替代。在利润率较高、数据结构化较好、问题定义明确的一些方面，AI会大行其道。在不同金融领域的AI如果都能发展到一定程度时，或许能加速整个金融产业的AI发展。

对于金融人才来说，这个时代需要专精金融且能和计算机从业者顺畅沟通的人才。同时金融学的进一步发展也需要专业人才继续探索。因此金融完全是需要继续学的，但有所侧重的补充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备（这就是未来最紧俏的金融人才）。

怎样实现科技金融的职业转型

成为懂AI的PM或商业人才。商业和产品的sense以及人脉是需要在行业中浸淫多年才能得到的，同时还需要懂得技术的边界，并且技术的壁垒，其实远没有想象得那么高。

辅修有关科技、编程语言的第二专业，对于科技大环境有所了解，至少当一个IT出身的同事和你交流时，能顺畅地使用专业术语。

AI行业并不缺少一般意义上的技术大牛，一大票的公司的科学家都在攻克AI底层，所以对编程的要求不是太高，并且从一定意义上讲，现在的技术已经成熟，而之所以没有广泛使用，是在应用上没有将底层技术的商业价值体现出来。这个行业缺少的是极具创造力和洞察力的商业人才，从而发挥出技术的商用价值。

在科技这件事上，我们投入在自己的既得利益上过多，投入在行业和人类发展的视角上太少。这其实对行业意味着更加高效正确的工作。

There are also many (perhaps just as many) Wall Street professionals, including top tech executives at JPMorgan, who say there's more to cheer than fear when it comes to technological advances on the Street.

固然，人工智能或许会让一些行业永久消失，却是人类文明的一大进步。它解放了人类的创造力，但倘若你不去改变，就只能被社会淘汰，就只能失业。