基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式

摘要

本发明涉及一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式，属于信息数据处理技术领域。本发明的基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式，包括求职信息接收模块、第一自然语言解析模块、第一数据结构化处理模块、求职信息处理模块、求职信息数据库、空缺岗位数据库、招聘信息接收模块、第二自然语言解析模块、第二数据结构化处理模块、招聘信息处理模块、招聘信息数据库、求职者数据库、AI辅助决策模块。本发明的基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式为各方节省了大量相关的直接和间接费用，能够为所有参与者节省大量的时间和精力，有效地及明显地缓解就业难和招聘难这一长期广泛存在的社会痛点，促进经济发展。

说明书

技术领域

本发明涉及一种职业中介服务商业模式，属于信息数据处理技术领域，尤其适用于招聘求职领域。

背景技术

传统的职业中介行业长期以来存在以下的根本性的弊病：

(1)行业处理的信息均为以各种媒介为载体的杂乱无章的非结构化数据，没有找到一个途径可以采用先进的信息处理技术高效地从海量的信息中，完成特定的招聘者(或求职者)与求职者(或招聘者)之间的准确匹配。

(2)行业历来的变革尝试均局限于“找工作”和“找人”，没有意识到职业中介的成功，其决定性的因素是双方的合作博弈，因而长期陷入认识论和方法论的误区。

(3)虽然每一名合法的求职者都可以在全国范围内找工作，每一位合法的招聘者都可以在全国范围内招人，但包括线上和线下的职业中介服务商数量巨大，事实上在全国形成了若干大大小小的信息孤岛，各家职业中介服务商提供的解决方案的边界与市场边界无法吻合，因而导致服务效率低下，甚至服务失败。

(4)在长期的业务实践中，服务商面对招聘者和求职者时，往往根据其主要要求，依据少量的因素提供候选者，缺乏对候选者情况的全面了解，更没有用对方的信息与服务对象进行匹配复核，因而服务对象与服务商提供的候选者双方见面后成功率很低，造成大量的社会资源浪费。

(5)我国现阶段数量最大，工作更换频繁，工资收入整体相对最低的低技能和高替代性的就业者群体，由于商业利益、技术手段和其他方面的因素，目前得到的职业中介服务严重不足，导致这部分最需要得到关怀和帮助的人常常陷入更加不利的境地。

因此，亟需一种能够在一定程度上克服上述缺陷的新型职业中介服务商业模式。

发明内容

为解决现有招聘周期长、成本高、招聘难、求职难的技术问题，本发明提出了一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式。

本发明解决上述技术问题的具体技术方案如下：

一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式，包括求职信息接收模块、第一自然语言解析模块、第一数据结构化处理模块、求职信息处理模块、求职信息数据库、空缺岗位数据库、招聘信息接收模块、第二自然语言解析模块、第二数据结构化处理模块、招聘信息处理模块、招聘信息数据库、求职者数据库、AI辅助决策模块；求职信息接收模块用于接收求职者的求职信息，第一自然语言解析模块将求职信息处理为统一的数据格式，第一数据结构化处理模块对统一数据格式的求职信息进行结构化处理，求职信息处理模块对求职信息进行处理，求职信息数据库用于存储求职者的求职信息，空缺岗位数据库用于存储空缺岗位信息，招聘信息接收模块用于接收招聘者的招聘信息，第二自然语言解析模块将招聘信息处理为统一的数据格式、第二数据结构化处理模块对统一数据格式的招聘信息进行结构化处理，招聘信息处理模块对招聘信息进行处理，招聘信息数据库用于存储招聘者的招聘信息，求职者数据库用于存储求职者信息，AI辅助决策模块对处理后的求职信息和招聘信息进行匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息。

其中，第一数据结构化处理模块将求职者提供的所有信息结构化处理为求职者具备的“条件”和对招聘者提出的“要求”两大类。第二数据结构化处理模块将招聘者提供的所有信息结构化处理为招聘者具备的“条件”和对求职者提出的“要求”两大类。

对“条件”和“要求”进行处理具体是进行信息提取、结构化处理，并根据权重进行赋值，结构化处理后的招聘者P和求职者Q的数据表达为：

赋值处理后的数据表达为：

“条件”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。“要求”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。

AI辅助决策模块对求职信息和招聘信息进行筛选，滤除求职者和招聘者无法接受的条件，然后用双方的要求进行交叉匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息并排序。

一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业方法，求职端的具体步骤如下：

第一步，通过人工智能的人机界面，将求职者提供的所有信息结构化处理为“条件”和“要求”两大类；

第二步，主要依托传统的互联网搜索引擎技术，将求职者提供的信息与全网的招聘者信息进行筛选；

第三步，将筛选后得到的招聘者与求职者的两类数据交叉匹配和比对；

第四步，基于合作博弈论的AI辅助决策模块将求职者与所有的招聘者信息匹配比对的结果，按最优至最差进行排序；

第五步，输出结果；

第六步，求职者点击选中；

第七步，求职者在线付款；

第八步，求职者获取能够接通所选招聘者的一次性虚拟电话号码。

招聘端的具体步骤如下：

第一步，通过人工智能的人机界面，将招聘者提供的所有信息结构化处理为“条件”和“要求”两大类；

第二步，主要依托传统的互联网搜索引擎技术，将招聘者提供的信息与全网的求职者信息进行筛选；

第三步，将筛选后得到的招聘者与求职者的两类数据交叉匹配和比对；

第四步，基于合作博弈论的AI辅助决策模块将招聘者与所有的求职者信息匹配比对的结果，按最优至最差进行排序；

第五步，输出结果；

第六步，招聘者点击选中；

第七步，招聘者在线付款；

第八步，招聘者获取能够接通所选求职者的一次性虚拟电话号码。

其中，无论招聘者和求职者以何种方式呈现的信息，全部归纳为“条件”和“要求”两个大类。对“条件”和“要求”进行处理具体是进行信息提取、结构化处理，并根据权重进行赋值。“条件”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。“要求”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。

AI辅助决策方法具体为：对求职信息和招聘信息进行筛选，滤除求职者和招聘者无法接受的条件，然后用双方的要求进行交叉匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息并排序。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)为求职者和招聘者节省了大量的费用和时间。

(2)为求职者和招聘者提供了更好的客户体验，有效缓解了就业难和招聘难的问题。

附图说明

图1是基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式的组成框图。

图2是系统连接示意图。

图3是面向求职者的服务方式示意图。

图4是面向招聘者的服务方式示意图。

图5是基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业方法的流程图。

图6是求职者从进入系统到中介完成的流程图。

图7是招聘者从进入系统到中介完成的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的原理和特征进行详细说明。

如图1所示，一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式，包括求职信息接收模块1、第一自然语言解析模块2、第一数据结构化处理模块3、求职信息处理模块4、求职信息数据库5、空缺岗位数据库6、招聘信息接收模块7、第二自然语言解析模块8、第二数据结构化处理模块9、招聘信息处理模块10、招聘信息数据库11、求职者数据库12、AI辅助决策模块13；求职信息接收模块1用于接收求职者的求职信息，第一自然语言解析模块2将求职信息处理为统一的数据格式，第一数据结构化处理模块3对统一数据格式的求职信息进行结构化处理，求职信息处理模块4对求职信息进行处理，求职信息数据库5用于存储求职者的求职信息，空缺岗位数据库6用于存储空缺岗位信息，招聘信息接收模块7用于接收招聘者的招聘信息，第二自然语言解析模块8将招聘信息处理为统一的数据格式、第二数据结构化处理模块9对统一数据格式的招聘信息进行结构化处理，招聘信息处理模块10对招聘信息进行处理，招聘信息数据库11用于存储招聘者的招聘信息，求职者数据库12用于存储求职者信息，AI辅助决策模块13对处理后的求职信息和招聘信息进行匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息。

其中，第一数据结构化处理模块3将求职者提供的所有信息结构化处理为求职者具备的“条件”和对招聘者提出的“要求”两大类。

第二数据结构化处理模块9将招聘者提供的所有信息结构化处理为招聘者具备的“条件”和对求职者提出的“要求”两大类。

对“条件”和“要求”进行处理具体是进行信息提取、结构化处理，并根据权重进行赋值，结构化处理后的招聘者P和求职者Q的数据表达为：

赋值处理后的数据表达为：

“条件”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。

“要求”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。

随着社会经济的发展，行业、城市或者地区、每天上班几个小时、每周工作/休息几天、加班、食宿、社保、身体条件、专业上岗证书等均可以成为招聘者/求职者的“条件”或“要求”。

AI辅助决策模块13对求职信息和招聘信息进行筛选，滤除求职者和招聘者无法接受的条件，然后用双方的要求进行交叉匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息并排序。

如图2所示，职大叔(“系统”或者“平台”)分别连接求职端和招聘端，既可以接受求职者的求助，也可以接受招聘者的求助。既能同步新求职信息数据库，也能同步更新招聘信息数据库。

如图3所示，系统面向求职者的服务方式，一个求职者可以对应多个招聘者。

如图4所示，系统面向招聘者的服务方式，一个招聘者可以对应多个求职者。

如图5所示，一种基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业方法，具体步骤如下：

第一步，通过人工智能的人机界面，将登录者提供的所有信息结构化处理为“条件”和“要求”两大类；

第二步，主要依托传统的互联网搜索引擎技术，将登录者提供的信息与全网的招聘者信息进行筛选；

第三步，将筛选后得到的招聘者与求职者的两类数据交叉匹配和比对；

第四步，基于合作博弈论的AI辅助决策模块将求职者与所有的招聘者信息匹配比对的结果，按最优至最差进行排序；

第五步，输出结果；

第六步，登录者点击选中；

第七步，登录者在线付款；

第八步，登录者获取能够接通所选招聘者的一次性虚拟电话号码。

其中，无论招聘者和求职者以何种方式呈现的信息，全部归纳为“条件”和“要求”两个大类。对“条件”和“要求”进行处理具体是进行信息提取、结构化处理，并根据权重进行赋值。“条件”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。“要求”包括性别、年龄、学历、学位、职称、工作经历、专业、掌握的外语水平、工作地点、工资。

AI辅助决策方法具体为：对求职信息和招聘信息进行筛选，滤除求职者和招聘者无法接受的条件，然后用双方的要求进行交叉匹配，输出供求职者参考的招聘信息或供招聘者参考的求职信息并排序。

如图6-7所示的招聘者/求职者的操作流程图、求职者从进入系统到中介完成的流程图、招聘者从进入系统到中介完成的流程图，其中，求职端的具体步骤如下：

第一步，通过人工智能的人机界面，将求职者提供的所有信息结构化处理为“条件”和“要求”两大类；

第二步，主要依托传统的互联网搜索引擎技术，将求职者提供的信息与全网的招聘者信息进行筛选；

第三步，将筛选后得到的招聘者与求职者的两类数据交叉匹配和比对；

第四步，基于合作博弈论的AI辅助决策模块将求职者与所有的招聘者信息匹配比对的结果，按最优至最差进行排序；

第五步，输出结果；

第六步，求职者点击选中；

第七步，求职者在线付款；

第八步，求职者获取能够接通所选招聘者的一次性虚拟电话号码。

招聘端的具体步骤如下：

第一步，通过人工智能的人机界面，将招聘者提供的所有信息结构化处理为“条件”和“要求”两大类；

第二步，主要依托传统的互联网搜索引擎技术，将招聘者提供的信息与全网的求职者信息进行筛选；

第三步，将筛选后得到的招聘者与求职者的两类数据交叉匹配和比对；

第四步，基于合作博弈论的AI辅助决策模块将招聘者与所有的求职者信息匹配比对的结果，按最优至最差进行排序；

第五步，输出结果；

第六步，招聘者点击选中；

第七步，招聘者在线付款；

第八步，招聘者获取能够接通所选求职者的一次性虚拟电话号码。

本发明的新型职业中介服务商业模式的主要步骤包括：招聘者/求职者通过智能手机或者PC机登录访问系统；招聘者/求职者进入人机交互界面；输入各自具有的条件和向对方提出的各种要求；获取系统推荐的最合适的人选/空缺岗位；在线付款；获取系统提供的联系方式；与对方联系。

招聘者/求职者可以输入各自具有的条件和向对方提出的各种要求，系统进行匹配后输出推荐的最合适的人选/空缺岗位，招聘者/求职者在线付款后，可以获取系统提供的对方联系方式，线下与对方进行联系沟通。

基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式具体实现时，可以安装在PC机上，也可以安装在移动智能终端上，例如智能手机、平板电脑。招聘者/求职者可以通过智能终端或PC机进行登录访问。

本发明的新型职业中介服务商业模式既能够服务于全国各地所有的各种类型和规模的用人单位，也能够服务于全国各地所有的各种类型的求职者。

本发明的新型职业中介服务商业模式将为全国的招聘者/求职者提供更好的客户体验，为各方节省大量相关的直接和间接费用，为所有参与者节省大量的时间和精力，可以让各方免予遭受因不实中介造成的伤害，有效地及明显地缓解就业难和招聘难这一长期广泛存在的社会痛点，从而创造价值，促进经济发展，增进全社会的福利。

无论招聘者/求职者身处何地，自身具有什么要求/特点，基于人工智能技术及合作博弈论的职业中介服务商业模式能够对所有客户均可以提供相同的高效高质量的服务，实现天下没有难找到的工作、没有难招聘到的人。