您的企业目前在人力资源配置的哪个环节应用了人工智能工具？（单选）
简历筛选与初筛
人才测评与能力评估
面试安排与协调
人岗匹配与推荐
未应用任何AI工具
您认为，一个优秀的人力资源配置AI工具应具备哪些核心功能？（多选）
基于岗位JD的简历智能解析与关键词匹配
候选人能力与潜力模型的自动化评估
与ATS/HRM系统的无缝数据对接
提供匹配度分数与详细的可解释性报告
预测候选人的入职稳定性与长期绩效
您期望AI工具将人岗匹配的准确率（即推荐人选最终成功入职并表现合格的比例）提升至多少？
在使用AI工具进行简历筛选时，您最担忧可能出现的偏见或风险是什么？（单选）
算法基于历史数据，可能延续并放大已有的招聘偏见（如性别、年龄）
过度依赖关键词匹配，错过有潜力但简历格式或用语非标准的候选人
算法决策过程不透明，出现误判时难以追溯和纠正
数据安全与候选人隐私泄露风险
为评估AI工具配置效果，您认为哪些数据指标最为关键？（多选）
简历筛选通过率（AI推荐 vs. 人工筛选）
从投递到发出面试邀约的平均时间
入职员工的试用期通过率与绩效评分
招聘经理对AI推荐人选的满意度
AI工具的使用成本与投资回报率（ROI）
请简要描述您心目中，AI工具生成的“人岗匹配报告”最应包含的三项核心内容。
您认为，AI工具在评估候选人“软技能”（如沟通协作、抗压能力）方面的准确性如何？（单选）
非常准确，能通过文本、视频分析等方式有效识别
比较准确，但仍有局限性，需要结合其他评估手段
不太准确，目前技术难以量化评估软技能
完全不可信，依赖AI评估软技能风险很高
假设AI工具推荐了一位匹配度高达90%的候选人，但招聘经理基于直觉强烈反对，您会如何处理这种冲突？
为确保AI工具与您企业现有流程良好融合，您认为以下哪些支持服务是必要的？（多选）
供应商提供的定制化部署与系统集成服务
针对HR团队和招聘经理的详细操作培训
持续的技术支持与定期的算法效果优化
关于AI工具伦理使用的内部政策制定指导
与业务部门共同设计岗位能力模型的服务
到2026年，您预计AI工具将在多大程度上改变贵公司人力资源配置团队的工作模式？（单选）
革命性改变，AI承担大部分基础筛选和匹配工作，团队转向战略与关系管理
显著改变，AI成为核心辅助工具，团队人机协同效率大幅提升
部分改变，AI在某些环节提供支持，但核心决策仍以人工为主
基本不变，AI工具仅作为可有可无的补充
除了匹配准确性，您认为AI工具在提升“候选人体验”方面可以做什么？（请列举1-2点）
您认为，影响AI工具人岗匹配准确性的关键因素有哪些？（多选）
输入数据的质量（如岗位描述的清晰度、简历信息的完整性）
算法模型本身的先进性与适应性
企业提供的岗位能力模型是否精准、动态
工具是否经过大量、多行业的真实数据训练与验证
使用过程中HR人员的反馈与校准机制
对于AI工具给出的匹配结果，您倾向于哪种决策模式？（单选）
完全信任AI，直接采用其最高推荐
AI提供短名单，由人工在名单内做最终决策
AI结果仅作为参考，决策权完全在人工
根据岗位级别和紧急程度，动态调整AI和人工的决策权重
如果请您为2026年的人力资源配置AI工具设定一个最关键的改进方向，它会是什么？
总体而言，您对在2026年广泛应用AI工具来优化人力资源配置的前景持何种态度？（单选）
非常乐观，相信能带来效率与质量的飞跃
谨慎乐观，认为潜力巨大但需克服诸多挑战
中性观望，效果有待时间验证
比较悲观，认为其局限性和风险可能大于收益