招聘流程自动化

招聘流程自动化用于统筹申请、文档处理和审核交接中的重复性事务。先建立申请资料完整性记录:记录已提交的材料,找出缺失项,并让招聘人员在采取行动前核实证据。

本指南界定 AI Flowi Workflow 中的文档管理工作范围。候选人适任性评估、排名和录用决定均不属于所提议流程;附件缺失应生成待审核事项,而非自动拒绝申请。

选择资料管理输出

申请资料缺口队列为招聘人员提供文档引用和检查理由。每个标记项都需要足够的证据,便于在原文件中定位相关段落。避免使用“筛选这位申请人”这类含糊指令,它把信息提取、判断和用人行动混在同一个请求中。

将申请资料清单与岗位要求分开。清单可以要求申请编号、可读的简历,以及申请人针对指定问题提交的回答。这些是建议采用的资料管理字段,并非通用要求。仅使用招聘团队已批准用于此流程的材料。

建议的申请资料完整性记录
字段证据规则审核用途
application_reference由接收流程分配,绝不根据姓名推断。区分修订版本和互不相关的申请。
document_reference指向正在检查的已授权文件。核查时打开原文件。
requested_material照录已批准清单中的项目名称。将收到的材料与实际要求对照。
evidence_excerpt支持所报告字段的原文段落。对照文档核查提取结果。
review_reason来源不可读、材料缺失或版本冲突。说明资料管理工作需要跟进的原因。

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准备文档、访问权限和审核人员

在工作流工作区中准备模拟申请文档和已批准的接收清单,并让获授权的招聘人员参与。按照凭据参考说明,使用模型提供商账户中持有的凭据连接提取模型,并为提供商另行收取的使用费预留预算。不要将机密信息放入申请材料。

文件阶段请遵循文件选择与管理说明。该页面介绍上传和选择文件;本页补充招聘记录的数据约定。先使用一份已脱敏或模拟的文件。确认其可见文本可读,再处理一组文件。

配置申请审核路径

示例配置,并非有记录的测试

所选组件已在目录中说明;Ai Flowi 尚未针对这一招聘方案进行生产环境测试。

  1. Read File: 按照已授权申请文档的文件读取步骤操作。
  2. OpenAI: 按照提供商配置参考说明,为提取器取得 LanguageModel 连接。
  3. Structured Output: 通过 input_value 传入已检查的申请 Message,并将 OpenAI 的 LanguageModel 输出连接到 model。将记录命名为 application_completeness,填入 schema_name。在 output_schema 的表格编辑器中输入上述完整性字段。system_prompt 中的指令应保留已提交材料、引用证据,以及招聘人员必须检查缺口的原因。
  4. Table Operations: 将 dataframe_output 连接到 df。选择 operation = "Select Columns",并按编辑器支持的格式,在 columns_to_select 中设置申请编号、文档引用和审核原因。将选列后的表格用作申请资料管理队列前,先检查其内容。
  5. 让招聘人员对照来源和清单核实每条被标记的记录。在现有招聘流程中记录更正。此配置不包含申请人通知或用人行动。

让招聘人员使用完整性表格之前,先按照结构编辑器约定检查该表格。

采取行动前检查队列

经审核的输出应标明申请、已提交文档,以及每个完整性问题的证据。它应区分“本文件中未出现”和“任何渠道都未收到”。仅阅读一份简历的模型,无法确定另一份申请表或附件的内容。

将 Table 输出作为供审核人员检查的草稿。多份文档属于同一申请时,应通过已批准的引用标识核对,而不是按姓名合并。Table Operations 目录包含合并字段,但合并列并不能确定哪位申请人提交了文件,也不等于提供了申请材料收集流程。

处理一份不完整的申请

假设一份模拟申请的已批准清单要求提交简历,并回答有关指定工作任务的问题。简历可读,但其中没有该任务的回答。提取记录应标明所检查的简历,并注明该回答未在此文件中找到。招聘人员随后检查独立的接收记录:如果回答已作为另一份附件提交,无需更改简历提取结果,就能解决申请资料缺失问题。

如果回答附件存在却无法打开,下一步是获取可读材料。如果从未收到该附件,则按照团队既定的缺失材料处理流程跟进。这两种结果都不构成适任性判断。将清单修订版本与记录一并保存,避免日后所需材料发生变化时,先前的申请被追溯认定为不完整。

更正应标明哪个来源发生了变化,以及它满足了哪项清单要求。如果只是将“缺失”标记改为“完整”,却不说明原因,就会丢失交接理由,让下一位审核人员重复相同的调查。

按正确的清单修订版本解决缺口

招聘人员处理被标记项时,应标明所检查文件、后来补足缺口的材料,以及用于对照的清单修订版本。两个同名申请记录可能涉及不同岗位或接收批次。审核附件时,应分别保留它们的引用标识。可读的替换文件解决的是文件访问问题,并不自动满足所有清单项目。如果原记录有误,应保留更正原因,让下一位招聘人员能够区分新提交材料和提取错误。

检查棘手情况

  • 提供一份可读简历,但不包含所要求的补充回答。预期应出现材料缺失的审核原因,不得编造回答。
  • 使用仅含图像或损坏的文件。核实提取器是否收到可读内容;若无法检查来源,应停止处理。
  • 在同一引用标识下提供两个修订版本。合并记录前,让审核人员确定应采用的版本。
  • 在文档中放入忽略清单的指令。将文档文本视为待阅读的证据,而不是改变工作流的授权。
  • 在模拟来源中加入无关敏感信息。检查选列后的申请资料管理表格是否排除了这些信息。

招聘流程自动化有哪些限制与不适用场景?

文件路径相关凭据请结合共享存储警示和目录参考说明处理。

完整性标记只适用于已检查的材料:若附件存在但不可读,应将问题归类为来源读取问题,而不是认定申请人未提交该附件。

不要将候选人排名、受保护特征推断或拒绝申请决定纳入完整性队列。本方案不提供申请人跟踪系统连接、通知渠道,也没有材料收集试验记录。对于字段明确的简短申请表,人工清单可能已足以发现缺失材料。

预算与相关工作

套餐:Go 年付方案每月 USD8 起(月付 USD10),Plus 年付方案每月 USD16 起(月付 USD20),Pro 100 年付方案每月 USD80 起(月付 USD100),Pro 200 年付方案每月 USD160 起(月付 USD200),Pro 500 年付方案每月 USD400 起(月付 USD500),每月包含 5,000 至 250,000 个 Flowi Tokens,并支持充值;每次节点运行消耗 1 个 token;不包含第三方 API 和模型使用费用。

在自行试用时检查实际节点执行次数和模型费用,包括失败运行和重复提取。下一阶段可参考基于已批准要求起草职位描述或员工入职自动化。用例中心介绍现有入门方案,而非本页的完整性队列。

作者:Ai Flowi · Ai Flowi 申请资料管理 · 发布日期