面试怕选错?

快用能小聘AI面试官!

"能小聘"是一款专为知识密集型中小企业设计的轻量级 AI 面试官,可随时按需调用,独立替代人工完成专业岗位面试,实现更快、更准的人岗匹配。

演示视频 · 能小聘 AI 面试官
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01

为什么企业需要 AI 面试官?

知识密集型中小企业招聘的三大痛点

决策难

决策依赖个人经验,优秀候选人容易被错过

评估难

人工面试主观性强,标准难统一、结果难复盘

效率低

重复面试耗时过高,HR 大量时间被面试占用

知识密集型岗位的单人错配成本高达 18 万元(月薪 9 倍)
02

产品定位

专注服务 500 人规模以下知识密集型企业

专为 IT 服务、财税、工程设计等知识密集型行业深度优化,基于真实岗位面试数据,通过 RAG 记忆更新、专家行为蒸馏 和 业务结果反哺 这三层学习循环持续微调大模型,实现更快、更准的人岗匹配。

主要面向行业

IT/软件服务
财税服务
工程设计
法律咨询
管理咨询
生物医药
科研院所
广告传媒等

适用企业特征

企业规模:500 人以下
行业属性:知识密集型行业
岗位特性:专业岗位招聘
核心痛点:招聘错配损失高,期望提升匹配度、缩短招聘周期、释放 HR 生产力
03

核心能力

核心回路不是功能数量的堆叠,而是三项底层能力共同驱动的持续优化体系

CORE LOOP · 核心能力

垂直行业深度优化
可解释评估闭环
真实性检测引擎

能小聘把真实岗位知识、专家面试经验和入职后的业务结果持续反馈给模型,形成"记忆更新—行为补充—结果校准"的闭环。

RAG记忆更新专家行为蒸馏业务结果反哺

RAG记忆更新

HR否决AI推荐或修正报告内容 → 记录修正原因到知识库 → 后续面试评估时自动检索并注入相关记忆

专家行为蒸馏

分析HR对面试报告的复核操作(如调整能力分数、修改评语、重新判定录用建议)→ 提取评估规则 → 转化为Agent可执行的评估逻辑

业务结果反哺

对比AI录用建议与候选人入职后的实际绩效(高绩效 vs 低绩效)→ 标注训练数据 → 使用LoRA微调评估模型

04

使用流程

三步完成从岗位发布到评估输出

01

创建 / 上传 JD

创建或上传岗位 JD,设置岗位要求与评估标准

02

发送面试邀请

候选人扫码或打开链接进入 AI 面试,自助完成面试

03

自动生成评估报告

输出匹配度、能力亮点、风险提示与录用建议

流程价值

一套标准化工作流,帮助企业缩短评估时间、减少重复沟通,并让每位候选人的面试结果都有迹可循。

创建 / 上传 JD截图
06

效率对比

AI 面试对传统招聘流程的优化

传统招聘流程
简历投递
在线测评
电话沟通
初面
二面
Offer/入职
能小聘 AI 招聘流程
简历投递
AI
能小聘 AI 面试官替代人工专业面试
二面
Offer/入职
一步顶三步,招聘周期显著缩短,对比更清晰、决策更高效
07

适用场景与价值主张

适合专业岗位招聘,或因招聘错配造成较严重损失的知识密集型企业。能小聘以 AI 面试承担高重复的专业面试工作,让 HR 从"面试桌"走向"战略桌"。

让 HR
从面试桌走向战略桌

降低错配风险
提升招聘质量
缩短全年招聘周期
释放 HR 生产力
价值主张

准备好开始智能招聘了吗?

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