这里的挑战就是，我们不知道基于雇主有限的简历和JD语料，匹配有效性的极限是多少。比如说投递给各个岗位的，合格和不合格的50万份简历，能否构成一个足够有效的语料库？同时，雇主能够承担多大成本的人工标签工作？在现实的条件下，这些有限的语料和人工投入是否能够导出一个有效的AI推荐系统？

笔者带着同一个问题询问过Recruit研究院的CEO Alon Halevy教授，也请教过欧美市场最大的求职网站Indeed.com的总裁Chris Hyams，这两家机构拥有世界上最大数量的JD和简历数据，他们一方面对人工智能的在HR领域的应用保佑希望和期待也在践行，另一方便也保留一个成熟而且务实的观点。他们的回答都是有所保留的。他们有提到以下几点：

第一，目前的AI匹配技术仅仅在少数一些职位上达成足够高的可用性，比如说卡车司机。（卡车司机在美国是一个庞大群体，且其能力和要求较容易被模型化。）

第二，他们对AI匹配技术的预期是从1000份简历中剔除800份，而不是选出50份。选出50份的方式，主要还是靠更精细的关键词组合搜索。

第三，即使无限的机器学习过程使得某一家雇主的某一批职位能够逼近有效的机器筛选，这种筛选算法也无法在不经过新的训练过程的情况下，简单地推广到其他职位，更不要说其它雇主 （原因之一是，同一个JD，不同的雇主其实要求是不同的，招聘需求有很多文本之外的“潜规则“）；所以跨公司的，平台性质的普适匹配算法在可预见的未来是不现实的。

综上，人才和机会的AI匹配显然具有巨大的潜力和价值，但其最终的商用，也面临技术上的巨大挑战。笔者有点出乎意料得发现，即使是世界上最领先的招聘技术公司目前都无法确定这条道路如何才能抵达彼岸。仟寻MoSeeker实际上也正在积极与Recruit研究院以及Indeed.com的产品和研发团队合作，希望能够在有限的应用场景下先实现业务上的闭环，再逐步扩展开来。

除了匹配的效度以外，人才库盘活的第二个前提是候选人在各处的简历是否能够在库中保持更新。原因是显而易见的：不更新的简历不是一个可靠的匹配算法输入源，不能有效反应求职者的当前意愿。

笔者和Recruit Institute of Technology CEO Alon Halvey博士、前Google Data Research负责人以及仟寻联合创始人戴顺在位于硅谷山景城的RIT办公室

这一点也有实现上的难度。这里的难度倒不在技术上，而在法律法规上。

中国候选人更新简历的地方主要是在前程无忧、智联招聘和猎聘等求职网站上。而这些网站并不对外开放其简历数据库，且明确规定了获取其数据的合法方式。这意味着目前市面上所有的所谓“跨平台一键简历检索(Sourcing)”和“企业人才库简历自动更新”由于招聘网站的频繁反爬升级，经常出现各种体验糟糕的“服务故障”。

笔者和数个三大招聘网站的高级管理层曾经也有过关于这种生意模式的深入探讨，他们认为这种方法实际上从商业模式的本质上来说是属于“见不得光的生意”，不可持续，对于雇主来说账号的安全也存在很大的风险，因为雇主一旦在第三方的网站上面提供了用户名和密码信息等，是否被明文存贮都是未知的。

举一个实际的例子，这类网站经常会把用户的账号来拿在非工作时间、比如深夜2点开始爬取求职网站的数据库，一旦被扫描侦测到也会对雇主的账号进行封禁。

这就引出了另一个话题：笔者从多家使用过该类功能的雇主了解到，由于三天两头出各种问题，有的老板觉得好，但是干活的Recruiter （招聘专员）基本不愿意用，导致买了一年的服务往往过了没几天就束之高阁，也没有人再愿意用了；另一方面这些功能都是基于一个有明显法律瑕疵的数据获取方式，很多公司都要偷偷地避开合规部门的过问和审核。

但是，数据获取问题其实还不是最主要的法律问题。有一个更要命的问题，就是我国在个人信息保护方面的立法。这包括即将颁布的《个人信息保护法》，以及今年6月1日刚刚生效的两高《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》。《解释》中明确了：