10月19日，Moka智能化招聘管理系统在北京、上海、深圳三地同时举办三周年庆祝酒会。现场，Moka宣布正式推出产品新功能“AI人岗匹配”，旨在解决企业招聘人岗匹配效率低下的问题。

Moka创始人兼CEO赵欧伦表示，此次推出“AI人岗匹配” 功能把以往HR主动去找寻“谁是合适的”招聘模式进行了扭转，通过大量招聘数据训练得到的模型，Moka可以直接告诉HR，哪份简历与岗位最匹配，为HR带来了更好的工作体验，将他们从机械、琐碎的招聘工作中解放出来。

（图：Moka创始人兼CEO赵欧伦）

据了解，在HR的日常招聘工作中，他们每天要花费大量时间从海量人才库中搜索简历和在招职位做匹配，但由于人才库中存在着很多无效、复用率低的简历，导致HR的投入和产出不成比例，筛不到合适的人才。

赵欧伦表示，Moka本次推出的“AI人岗匹配”功能旨在实现简历库的再次盘活，对其进行深入检索与挖掘，使企业的在招职位与企业的全人才库简历进行相应的匹配和简历推荐，使得库中的简历能够得到有效的复用，从而提升HR寻找简历的工作效率，降低招聘成本。

另外，Moka联合创始人兼CTO李国兴表示，如今，AI已经开始渗透到招聘的多个环节，Moka基于前沿的NLP技术和深度学习模型，借助大量的招聘行为数据来训练，形成了一套可以根据公司招聘的行为不断进化的人岗匹配算法系统。这套算法系统将帮助HR完全接管人才库的运营和盘活，更好的将企业人才积累发挥最大的价值。

（图：Moka联合创始人兼CTO李国兴）

那么，如何实现人才库中候选人与HR发布的招聘信息的匹配？李国兴表示，Moka招聘管理系统会通过文本挖掘和知识图谱技术将简历和招聘信息首先从学校背景、学历背景、过往公司经历、项目经历、工作年限、工作地点等方面进行精准的解析，从而确保简历和招聘信息能够精准匹配。此外，算法模型还会根据更多招聘行为的产生自动学习调优，进一步学习并描绘出职位的候选人画像，极大的保障了“岗得其人”、“人适其岗”。

据了解，Moka除推出“AI人岗匹配”功能外，“简历智能解析”技术也是Moka在人工智能领域的一大探索。

在日常工作中，HR的工作每天都会产生大量的非结构化数据，对非结构化的简历文本进行精准、高效的信息提取，自动识别简历中个人的基本信息、工作经验、教育经历等，才能降低人力整理的成本，简化HR录入简历过程。

Moka招聘管理系统的简历智能解析技术结合了概率图模型、传统机器学习模型与深度学习模型，包括LSTM（长短期记忆网络）+CRF（条件随机场）模型、OCR（图像文字提取）等技术，解析维度超过100个。据悉，新技术的使用提升了简历解析的数据覆盖范围与精准度。

围绕HR在招聘过程中遇到的流程管理、人才库搭建与激活和数据驱动决策等场景，Moka衍生出了基础功能和服务功能，基础功能包括渠道汇集、简历筛选、面试日历、同步协作、移动办公、面试提醒、面试评价、可视化数据报表等。服务功能包括人才库管理、管理者面板、PC英文版用人经理端、HC管理、内推和猎头的管理和数据统计、雇主品牌搭建（微官网）、社交招聘等。

活动上，Moka的投资方之一峰瑞资本创始合伙人李丰发表讲话：“好的产品离不开技术的驱动，并且要能够将产品运用到实践中，解决客户实际问题，Moka正是这样一家公司，三年来的不断蜕变和成长获得了行业的认可。我们看好人力资源行业迈向信息化，相信Moka能够为更多的HR行业从业者带来改变。”

（图：峰瑞资本创始合伙人李丰）

Moka致力于通过完整的招聘生态体系解决方案帮助客户提高招聘能效。据Moka透露，截止今年第三季度，Moka累计创建职位数量12万个，筛选候选人750万人次，安排了37万场面试场，发送offer3万份。

Moka现已服务小米、搜狗、WPS、红杉资本、IDG、汉堡王、levis、赫基国际集团、小鹏汽车、趣店、英雄互娱、游族、绿城、等数百家知名企业。

公开资料显示，Moka已分别获得峰瑞资本、GGV纪源资本、金沙江创投三轮投资。目前，Moka团队近150人，创始人兼CEO赵欧伦毕业于伯克利，曾就职于Turo（美国P2P租车鼻祖），联合创始人兼CTO李国兴拥有斯坦福大学硕士学位，曾就职于Facebook。