Т-Банк — ИИ-детектор фрод-резюме и чатбот-скрининг кандидатов
Описание проекта
Т-Банк реализовал два связанных HR-проекта на базе ИИ. Первый — ML-система выявления «фрод-кандидатов» (соискателей, намеренно приукрашивающих резюме и вводящих работодателя в заблуждение): модель анализирует резюме на стадии скрининга и выявляет признаки фальсификации. Второй проект — пилот чатбота-скринера, который автоматически связывается с кандидатом, собирает ключевую информацию (желаемый уровень зарплаты, базовые данные профиля) и передаёт рекрутеру квалифицированные лиды. В ряде направлений (массовые вакансии) процесс трудоустройства автоматизирован настолько, что человек не участвует вплоть до выдачи оффера.
Задача
При сотнях тысяч откликов значительная часть кандидатов намеренно завышает квалификацию. Рекрутеры тратили время на нерелевантных соискателей. Требовалась автоматизированная фильтрация на ранних стадиях воронки.
Цели внедрения
-
Сократить долю «фрод-кандидатов», проходящих дальше первичного отбора
-
Автоматизировать первичный скрининг-звонок и сбор данных по кандидату
-
Выстроить сквозную автоматизацию от подбора до оффера
Результаты
-
Финансы
-
Снижение стоимости найма за счёт автоматизации скрининга (точные данные не раскрыты) Время
-
На массовых вакансиях цикл найма полностью автоматизирован без участия рекрутера вплоть до оффера Качество и эффективность
-
75% поддельных/приукрашенных резюме выявляются на стадии рассмотрения CV
-
Погрешность модели: ~10% (модель продолжает дообучаться) Нагрузка и масштаб
-
Массовые вакансии закрываются без участия человека
-
Чатбот обрабатывает тысячи откликов по IT-позициям Надёжность
-
Финальное решение по офферу на массовых позициях принимает модель, на сложных вакансиях — рекрутер Импортозамещение и compliance
-
Внутренняя разработка; данные остаются в контуре банка Качественный эффект: Т-Банк позиционируется как «хэдлайнер в развитии ИИ» среди российских банков; часть IT-позиций закрывается без вмешательства человека на любом этапе.