易路客户案例实践分享：AI驱动丹纳赫人力资源招聘效能革命与创新实践

丹纳赫是全球生命科学与医学诊断领域的创新者，助力解决全球众多至关重要的健康挑战。最终目标是改善当今数十亿人口的生活品质，同时为打造更健康、更具可持续性的未来奠定坚实基础。作为一家以创新为核心驱动力的企业，丹纳赫不仅在产品和技术上追求卓越，在组织管理和人力资源建设方面也始终在探索和创新，力求走在行业前列。公司高度重视人才的引进与培养，视人才为企业发展的根本动力。

在数字化时代背景下，早在2021 年，丹纳赫中国招聘团队就积极拥抱AI 技术，将其应用于招聘流程中，旨在通过技术赋能，实现招聘效能的全面提升。这一做，就是4 年。

DBS 精益化管理是丹纳赫的DNA，强调“精益求精”和“持续改进”。这一理念也贯穿于其人力资源管理实践中。

通过引入AI 技术，丹纳赫不仅提升了招聘效率，更在候选人体验、团队协作和战略决策等多方面做流程拆解与重塑，从而实现招聘全流程质的飞跃。这一创新实践，充分体现了丹纳赫作为行业领导者在数字化变革中的前瞻性与执行力。

哈佛商学院的研究指出，AI 将重塑未来工作方式，人机协作成为新常态。在这一背景下，丹纳赫中国深刻认识到，AI 不仅是技术工具，更是企业增效的关键生产力。作为生命科学与医学诊断领域的创新者，丹纳赫的使命是加速科技进步，改善人类健康。这一使命要求企业团队必须具备创新、高效的基因。而招聘作为人才引进的第一关，其效率与质量直接关系到企业战略的实现。据此，丹纳赫招聘团队将其愿景定位为三方面：

其一，展现丹纳赫在创新和数字化方面的领先格局；吸引同质人才；

其二，在激烈的人才市场中，通过技术赋能，更快、更准地锁定顶尖人才，增加团队战斗力；

其三，实现招聘效能的革命性提升，将团队从繁琐事务中解放出来，聚焦于高价值的战略决策和人性化沟通，提升团队价值输出效能。

随着丹纳赫中国市场蓝图的稳健扩张，对高质量人才的需求日益迫切，传统招聘模式已难以满足。在此背景下，企业对人才“量”与“质”的双重需求更加突出，AI 用于招聘的实践更加拥有其顺应时代潮流的必然性。而和许多业务跨区域、业态多元的大型组织一样，丹纳赫中国的招聘团队在快速发展中也面临一些共通挑战。这些挑战主要体现在以下三个方面，它们构成了我们寻求更优招聘模式的内在动因：

挑战一：简历筛选压力，影响人才发掘深度

简历初步筛选是保障招聘质量的基础环节，但高度依赖人工的方式在效率和规模上存在提升空间。招聘团队在此环节投入大量时间，平均每周超过15 小时；但在广泛搜寻的同时，团队难以持续保证对每一份潜在候选人简历的深度关注。特别是在生命科学与医学诊断等专业领域，对简历的精准识别提出更高要求，这也对招聘团队的综合能力形成了持续考验。

挑战二：人才库潜能，有待进一步激活

经过多年的积累，丹纳赫中国已拥有了一个数量可观的人才储备库。然而，如何高效盘活这些存量资源，使其与当前的空缺岗位快速、精准匹配，是我们面临的一个重要课题。

由于未能及时、系统地更新候选人的最新动态与求职意向，人才库的响应速度和转化效率尚有优化空间，这在一定程度上也影响了招聘工作的整体敏捷性。

挑战三：流程协同效率，关乎候选人体验

传统的、依赖人工串联的面试安排与反馈流程，在响应速度和信息透明度上存在提升机会。流程中的迟滞可能影响候选人的体验，也不利于在激烈的人才竞争中快速建立积极的雇主品牌形象。同时，招聘团队内部的协作效率，也有待通过技术手段进行整合与提升。

这些挑战共同指向了一个核心议题：如何在支持业务高速发展的过程中，使招聘工作变得更加高效、精准和敏捷。正是基于对这一议题的深入思考，丹纳赫中国招聘团队开启了以AI 技术赋能招聘流程的探索与实践。

AI 与招聘业务深度融合的系统化实践

在推进AI 应用的过程中，我们始终坚持“AI 为人赋能，与人协同”的理念，目标是实现招聘专家的经验判断与AI系统的高效执行有机结合。为此，我们系统性地规划并落地了由四大应用模块与四阶实施路径构成的解决方案。

四大应用模块，覆盖核心招聘场景

我们聚焦于“智能外呼、共享人才库、AI 视频面试、移动端解决方案”四个核心环节，将AI 技术稳健嵌入招聘流程：

•        智能外呼机器人：用于执行初步的候选人意向沟通，以自动化方式收集地点、薪资期望等关键信息，为招聘官提供初步筛选依据。

•        共享人才库：致力于将静态的人才档案转化为带有时效性标签的动态资源，提升人才匹配和再利用的效率。

•        AI 视频面试：作为辅助工具，对候选人的沟通与表达能力提供多维度的分析参考，丰富评估视角。

•        移动端方案：旨在提升招聘团队的工作灵活性，确保关键任务能够被及时响应与处理。

四阶实施路径，保障项目稳健落地

为确保技术的应用能切实创造业务价值，我们设定了清晰严谨的落地步骤：

阶段一：需求锚定：从实际业务场景中的具体挑战出发，明确AI 技术的应用边界与预期价值。

阶段二：审慎选型：建立由法务、IT 与采购共同参与的联合评审机制，在供应商选择上将安全、合规与稳定性置于首位。

阶段三：小步验证：在可控范围内进行A/B 测试，依据“意向确认率”等客观数据评估效果，指导后续优化。

阶段四：体验优化：关注候选人与招聘团队的使用反馈，持续进行体验层面的微调与改进。

核心创新：从“静态人才库”到“动态意向池”的演进

本项目的一项关键创新成果，是推动了传统人才库的智能化升级。通过智能外呼等工具对库存候选人进行定期的意向维护，我们正逐步将过去相对静态的人才库，建设成为一个能及时反映候选人当前状态的“动态意向池”。

这一转变，显著提升了在出现新职位时，从内部资源快速定位合适人选的能力。

实践成效：在效率、质量与体验上获得积极进展

经过一段时间的系统运行，AI 技术的引入为招聘工作带来了多方面的积极变化：

•        效率提升：招聘官在简历初筛环节的时间投入得到有效控制；面试安排的流程周期显著缩短；智能外呼系统累计完成了超过12 万次互动，拓展了人才触达的广度。

•        质量与体验优化：历史候选人资源的激活率提升超过30%；候选人等待首次接触的平均时间大幅减少；AI 提供的辅助评估信息，使招聘决策更为全面。

•        运营优化：团队得以从部分重复性事务中释放，更专注于战略寻源与雇主品牌建设；通过提升内部人才库的转化率，对外部招聘渠道的依赖有所降低，资源分配更趋合理。

我们的探索，也与一些行业观察和研究方向相一致：

•        正如Gartner 等机构所指出，有效的人机协作能够显著提升运营效能，我们的实践印证了这一趋势。

•        北大国发院强调的“技术- 流程- 组织”协同理论，在我们的“四阶路径”中得到了具体体现。

•        我们对招聘过程指标的关注，也呼应了《哈佛商业评论》关于科学衡量技术应用效能的建议。

回顾这段历程，丹纳赫中国招聘团队沉淀出以下三点主要心得：

•        价值导向：技术的应用应始终服务于清晰的业务目标，以小步快跑的方式验证价值。

•        基础先行：高质量的数据管理和清晰的流程嵌入，是技术发挥效能的基石。

•        以人为本：技术的成功落地，最终依赖于团队能力的提升与组织模式的适应性调整。

通过将AI 技术与招聘场景进行系统性融合，丹纳赫中国不仅在招聘效能上取得了切实进步，更在实践中强化了团队的数智化能力，为支持公司的长期人才战略进行了有益的准备。

对于Danaher 而言，AI+ 招聘的实践不仅是一次技术应用尝试，更是一场将招聘从“事务性工作”推向“战略性任务”的重塑与升级，其志在引领招聘的创新，同时展现丹纳赫招聘团队的数智化能力和学习敏锐度。