我们经常说，今天人工智能的核心矛盾，是打开新闻发现“wow！AI好厉害”和回到工作中悲叹“人工智能在哪里……”之间的矛盾。
对于中国千百万具体行业来说，今天人工智能还是朦朦胧胧、似是而非的一件事。找一下本行业和AI相关的动向，一般我们会发现三样东西：
1. 欧美某AI公司做了一个本行业应用。奈何远在天边，也不怎么符合国情。
2. 某论文里提出了AI新技术。可是等到应用，也不知道自己退休了没有……
3. 某创业公司的PPT里有相关技术。一般这种比较傲娇，迟迟不想从PPT里走下来……
综合起来看，今天在面对AI时，中国市场上各行业的普遍困惑是：AI听起来很美，看上去很远，大家又不敢贸然当第一个吃螃蟹的人。心动和行动之间，缺少一个灵光一闪的可行性方案。
说得更直白点，传统行业和各个企业，缺乏的是一套能够复制、符合实际需求的解决问题思路。最好有个公式，让各个行业可以一键粘贴，得到快速并有价值的AI方案。
今天让我们来研究一个真实案例，试着一起来找到一个这样的“公式”。当然，案例本身也颇具价值，因为它发生在一个任何企业都可能邂逅的领域：在线招聘。
前不久，脑极体采访了云脑科技（没错，我们都是脑字辈的）联合创始人&COO龙志勇。作为一家跨越中美两国的人工智能行业平台公司，云脑科技的商业模式就是利用 学习产品为传统行业服务。在他们与百度、实习僧共同推进的智能招聘项目中，AI与中国式互联网问题的胶着碰撞可谓暴露无遗。
绝不小的“小问题”：中国式实习生招聘
让我们先来了解下，人力资源领域的“中国式问题”。
在欧美国家，人力的昂贵、人才流通的需求频率相对较缓，加上监管的严谨性，都让人力资源事业处在相对较“稳”的曲线中。而AI进入人力资源领域，也更多是从智能猎头、背景审核等辅助功能的AI化开始。
但在中国，互联网招聘的人才虹吸效应以及巨大的人力缺口，导致今天的人力资源必须实现快进快出。如果不能高效准确找到人才，企业甚至很可能被产能拖垮。这就让“快”成了中国HR的第一准则。
但仅仅快还不够，HR同时还要准。如果面试录取率不佳，企业会直接质疑HR的职业能力。这导致很多HR同学常年在业务部门需求和大量雷同的简历中无尽挣扎。而在招聘实习生时，类似问题会尤其凸显。
因为实习生招聘中很可能会遇到这样几个尴尬：
1. 简历特别多，看完就已经晕了。
2. 由于投递者都是在校学生，很难明确职业意向。简历与职位需求经常存在偏差。
3. 实习生简历内容简单雷同，HR难以判断取舍。
这些因素的堆叠，导致实习生招聘很可能在企业中变成缺乏效率、高流失率，并且没什么科学依据的工作。而在互联网时代，企业招聘实习生又大量依托线上平台。特有痛点+线上存量数据+AI，会不会有什么意外惊喜呢？
百度+云脑：一个人力资源问题的AI解决方案
采访中我们了解到，国内著名实习生招聘平台“实习僧”与云脑科技的 合作中，共同完成了AI人才库：利用实习僧平台上留存的招聘数据，云脑训练匹配模型，以此实现以AI进行初步简历筛选。
显然，这个AI解决方案旨在解决HR实习招聘的真实痛点，实习僧平台沉积的几十万职位描述和几百万简历数据也为 学习提供了优厚的条件。那么接下来的问题是，到底如何让美好的技术想象变为现实。
为了让AI辅助HR，更好地完成实习生简历初筛问题，云脑使用实习生招聘环节中的三个重要数据：HR发布的职位描述文本；HR浏览、标记和发出面试邀约的简历文本数据；学生们的简历文本、浏览记录与选择投递的公司与职位描述。
为了统筹这些文本数据和行为数据，云脑结合门禁卷积神经网络（Gated CNN）和注意力机制，训练适用于招聘领域的门禁卷积神经网络（Gated Query Model, GQM），在保证文本匹配准确性的同时，还能提供匹配的细节。最终实现了HR在平台发布职位描述后，模型自动检索匹配库内海量简历，实现分钟级的匹配，并按照匹配度倒序推荐给HR。
在这里我们当然没有必要解释算法背后的函数关系，但有几点技术逻辑却是值得我们注意的。因为在今天中国的AI与行业结合中，这些问题会反复经常出现。
1.需要适应中文的独特性
我们了解到，在针对中国互联网招聘数据进行简历与需求的精准匹配时，云脑面对的首要问题是解决中文自然语言处理场景中，中文分词、词性标注、句法分析等缺乏技术借鉴镜像的问题，在降低了文本向量维度的同时，也需要保留文本语义信息，兼顾算法的处理效率。
2.克服有效数据困境
互联网招聘平台数据仅仅能有效记录，HR浏览了哪些实习生简历、发出了哪些面试邀约是比较容易记录的。但在这之后，现场面试反馈记录、录用情况，甚至录用之后的实习效果，就都是互联网平台难以记录的了。
为了解决实习僧平台数据不闭环的问题，云脑先根据场景定制化了一个简单可快速上线的模型，搜集HR针对每个岗位描述发出的面试邀约。用来搜集可用于 学习的数据样本。当真实的招聘需求、获得面试邀约者基本信息及双方的行为数据量足够之后，再进行第二阶段的 模型的迭代，通过文本分析、数据挖掘和行为学习，自动捕捉企业用人偏好，防止错失潜在的优秀简历和候选人。
3.解决开发框架问题
与很多主流AI创业公司不同，云脑在开发智能招聘算法时，没有采用欧美主流开发框架，比如TensorFlow、Caffe等等，而是用到了百度的PaddlePaddle。采访中聊到这个问题时，云脑方面表示，根据他们的测试和实践，TensorFlow等开发框架虽然社区资源会更齐备，但由于这些框架不一定能满足商业应用场景中对速度与效率的追求。
与欧美框架相比，PaddlePaddle从一开始就为了解决并行计算问题，其利用GPU的并行度更强。也就是说，在同等数据相同网络结构的条件下，PaddlePaddle展现出了更快的速度强大效率。
根据我们的观察，这也不是个孤立问题。越来越多的AI公司投入产业实战当中时，都会发现训练框架对大规模应用的友好程度，直接决定了企业的商业化进度。这种情况下，性能更好，更支持大规模应用的框架显然占据优势。
此外，基于PaddlePaddle的生态合作，也为AI企业开发基于中文互联网数据的算法提供了支撑。比如PaddlePaddle会提供更多专项中文数据集，并且开放了近20种工业级模型，比如语音识别、文本分类、图像分类、机器翻译、物体识别等，这些能力适合中国国情和中国企业融汇进入AI世界。
从基础训练到分布架构彻底开源，由于PaddlePaddle今天在中国AI产业中的独特性和生态价值，其也被视为“最适合中国国情的 学习框架”。
于是我们看到，在云脑的算法模型和百度PaddlePaddle的无间合作下，智能招聘实习生这时似乎真的看到了曙光。
据说，效果是企业每招一个人，能省160块
招聘平台加算法的效果如何评价，最终当然要数据说了算。采访者我们了解到了一些有意思的数据，或者可以说明这个商业智能应用的直观价值。
1. 企业招聘速度提升，更主要的是，省钱了……
对算法加入前后的邀约率分析，智能招聘算法上线之后，将简历初筛这个高时间成本的找简历、看简历和筛简历过程，优化为HR根据AI推荐简历，发出面试邀约一步，面试邀约率实现了5倍提升，推荐的成功率比之前提高了50%，大大提升了HR的工作效率。
企业更快找到人才，招聘速率被提升后，企业每招到一个人的成本约可降低160块人民币。算法已服务了3万余个岗位的精准匹配，累积优势十分可观。
2. 优化招聘需求，提升HR精度
在效率提高、成本下降之外，AI招聘带给企业的新想象力，是企业可以更好地招到原先容易错失的人才。
以教育机构好未来当前正在招聘机器学习实习生为例，在新兴的垂直技术领域，比如机器学习、区块链等，HR通常面临着不知道要招聘什么人才、也不知道去哪里找到他们等问题。使用了AI（H）后，可根据企业所在的行业、职业描述所在的专业领域、借鉴其他企业的招聘案例等，自动匹配到在垂直领域有相似科研经验、项目实践经验和获得类似面试邀约的候选人，有效协助HR更好的在新兴的技术领域搜寻人才。
这对于企业发展的助力，或许是难以用量化金钱来衡量的。
3. 提升 模型的可解释性
学习模型本身具有不可解释性，但在力求公平公正的招聘场景下，企业仍旧存在一些使用疑虑。云脑针对这类的场景需求，在智能招聘算法中，改进了模型设计，在保留了模型表达能力的基础上，解释需求与简历间的文本特征匹配关系。企业和应聘者在使用精准匹配的过程中，不仅能够帮助HR找到最符合的应聘者、帮助应聘者找到最符合的HR，同时还能够给予双方一份详细的建议理由。
从个案到“公式”：AI如何解决互联网时代的问题
通过以上云脑、百度、实习僧，加上若干应用企业参与的整个案例。我们可以看出AI在招聘这件事上也是可以大展拳脚的。
但更有价值的信息，是我们可以从整个合作关系中发现，解决某个传统行业或者企业通识问题，AI到底如何来开启第一步。
在智能招聘案例中，首要解决的是数据问题。缺失了可进行 学习训练的有特征数据，那么一切都白搭。这个案例中，线上招聘平台实习僧成为了数据输出者。在互联网时代，很多数据都留存在平台上，这给更多行业以想象空间。但如果想要深入到企业内部流程当中，本行业本企业的线下数据也是重中之重。而如何确保数据安全性，以及组成企业、行业、平台间的数据对接，将是接下来AI产业发展中的任务。
接下来，是云脑这样的AI公司，结合实习僧的数据提出了一系列垂直于行业的解决方案。这其中有大量中文，或者中国产业格局里必须要克服的问题，基本功不过硬肯定不行。
此外，百度提供的PaddlePaddle也成为了AI能够商业化工作的前提。适应中国企业需求，善于支持AI并行计算与大规模部署的AI平台，显然不是创业公司能够负担得起的，而海外平台又不接地气。
因此上，百度这样平台级别的输出能力就会成为主要解决方案。而平台的价值，也不仅仅是能力输出，而是综合资本、流量、影响力、技术解决能力的示范价值与生态化赋能产业基础。比如百度就基于PaddlePaddle及其开放能力建立了PaddlePaddle训练营，为开发者和企业提供转型和应用AI的平台，既有针对开发者的系列课程培训、线上线下活动，也有面向企业的AI市场。假如百度本身平台的品牌扶持与价值培养能力，对于具体行业问题的引导是多方面的。
或许到此我们可以看出，算法创新、行业数据、平台三者构成了一个产业共生体，通过三方面不能或缺的能力，集合式为第四方解决了问题。
在AI距离应用较远、成本相对模糊的条件下，理解这样一个公式或者可以成为企业探索AI的支点：你的产业到AI之间，是否有数据、算法、平台这样一个三角形产业关系。而它们间的产业合作能力又是否能被企业接受。
在更多的人才和更普及的AI能力之前，运用恰当的产业合作来实现AI，几乎是唯一的正路。
面对十分复杂的中国式问题，或许我们要做的，是发展出一套中国式AI，并以最快速度把它投向千百万行业。寒来暑往后，才是秋收冬藏。
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