AI 面试是指利用人工智能技术进行的面试。
一、面试流程
创建面试
企业通过专门的 AI 面试软件或平台，根据招聘职位的要求设置面试问题。这些问题可以是多种类型，比如开放式问题（如 “请讲述一次你在团队项目中克服困难的经历”）、情景式问题（如 “如果遇到客户的无理投诉，你会怎么处理”）、技能测试问题（如针对某个软件的操作相关问题）等。
企业还可以设定回答问题的时间限制、面试的流程（如是否有多个环节、每个环节的顺序等）以及评估标准等相关规则。
发送面试邀请
企业将 AI 面试的邀请链接通过邮件、短信或者招聘平台等渠道发送给求职者。求职者点击链接后进入面试界面，界面上会显示面试的相关信息，如面试的时长、需要回答的问题数量等。
面试环节
视频录制：求职者在规定的时间内，面对摄像头，逐一回答系统展示的面试问题。在回答问题时，系统会录制求职者的视频，同时可能会利用语音识别技术将求职者所说的话转换成文字，以便后续的分析和评估。例如，求职者在回答关于个人职业规划的问题时，其表情、肢体语言以及语音语调等都会被记录下来。
实时交互（部分 AI 面试具备）：有些先进的 AI 面试系统还具备一定的实时交互能力。比如，在求职者回答问题的过程中，系统会根据求职者的回答内容提出一些跟进性的问题，就像真实的面试官与求职者之间的互动一样。不过这种交互目前还不像人与人之间的面试那样灵活和深入。
评估环节
数据分析：AI 面试系统会根据预设的评估标准对求职者的表现进行分析。这些标准可能包括求职者的语言表达能力（如说话的流畅性、逻辑性、词汇丰富程度等）、面部表情（如微笑的次数、眼神交流的情况等）、肢体语言（如坐姿是否端正、手势是否得体等）、回答内容的质量（如是否切题、是否有深度、是否体现了相关的专业知识和技能等）。
打分与排名：系统会为每个求职者打出相应的分数，并根据分数进行排名。一些系统还会生成详细的评估报告，招聘人员可以查看每个求职者在各个评估维度上的具体表现，从而快速筛选出符合要求的求职者进入下一轮面试或者直接录用。
二、与传统面试的区别
时间和空间灵活性
时间方面：AI 面试不受传统面试时间的限制，求职者可以在企业规定的时间段内（这个时间段通常比传统面试的安排更加灵活，可能是几天甚至一周的时间范围），选择自己方便的时间进行面试。例如，对于在职求职者来说，他们可以在下班后或者周末进行面试，无需专门请假。
空间方面：只要有网络连接和合适的设备（如电脑、手机等），求职者可以在任何地点参加面试，无需前往企业指定的面试地点。这对于异地求职者或者身处偏远地区的求职者来说非常方便，可以节省大量的交通成本和时间。
效率和成本
效率：AI 面试可以同时处理大量求职者的面试，大大提高了招聘的效率。例如，一个企业发布了一个热门职位，可能会收到成百上千份简历，如果采用传统面试方式，需要耗费大量的人力和时间来安排面试，而 AI 面试可以在短时间内完成初步筛选。
成本：从企业角度来看，AI 面试可以节省人力成本和场地成本。不需要安排专门的面试官花费大量时间进行面试，也无需准备专门的面试场地。对于求职者来说，也减少了因参加面试而产生的交通、住宿等费用。
评估客观性
AI 面试在一定程度上减少了人为因素的干扰，评估更加客观。传统面试中，面试官的个人主观因素（如个人喜好、情绪、偏见等）可能会对面试结果产生影响。而 AI 面试系统是基于预设的客观标准进行评估，每个求职者都按照相同的流程和标准进行考核，避免了因面试官主观因素导致的不公平性。例如，在评估求职者的语言表达能力时，系统会根据语音识别和文本分析的结果进行量化评估，而不是依赖于面试官的主观感受。
三、应用场景和局限性
应用场景
大规模招聘：适用于校园招聘、大型企业的批量招聘等场景。例如，一家大型互联网公司每年进行校园招聘时，需要招聘大量的应届毕业生，AI 面试可以快速筛选出符合基本要求的候选人，提高招聘效率。
初级岗位招聘：对于一些对工作经验要求不高、技能相对标准化的初级岗位，AI 面试可以有效地评估求职者的基本素质和潜力。比如客服岗位、数据录入岗位等，AI 面试可以重点评估求职者的沟通能力、服务意识、计算机操作技能等方面。
局限性
缺乏情感理解和人际互动：AI 面试目前还无法像人类面试官那样理解求职者的情感和复杂的心理状态，也难以建立深层次的人际互动。例如，在一些需要考察求职者的团队合作能力、人际交往能力等方面，仅仅通过视频录制的回答可能无法全面准确地评估。
技术限制：语音识别技术可能存在识别不准确的情况，尤其是对于带有口音或者说话不清晰的求职者。另外，视频分析技术在识别表情和肢体语言方面也可能存在误判。例如，如果求职者所处的环境光线不好，可能会影响系统对其面部表情的识别效果。