< 면접관을 조언하는 AI, 발화량과 표정 등 300개 항목 분석 >
회사원 300명을 대상으로 실시한 한 조사에 의하면 응답자의 90%가 면접관이나 인사/채용 담당자의 인상에 의해 회사의 ‘지원도가 좌우된다’고 응답했다. 면접관의 좋은 인상은 입사 수락률을 올리기도 한다.
하지만 면접관은 일반 직원이 담당하는 경우가 대부분으로 사람에 따라 면접관으로서의 능력이나 스킬에 격차가 있다. 면접관으로서의 스킬을 개선시키기 위한 데이터가 부족할 뿐만 아니라 할 수 있는 일도 별로 없었다.
이제, 코로나로 인해 온라인 면접이 확산되면서 동영상 데이터가 축적되고 면접 분야에도 DX (디지털 트랜스포메이션)의 바람이 불고 있다.
1) 인공지능이 면접관을 분석
일본 대기업에 온라인 면접 서비스를 제공하는 기업인 ZENKIGEN (젠키겐)이 인공지능으로 ‘면접관을 면접’ 하는 기능을 제공한다.
면접 동영상으로부터 취업준비생과 면접관의 표정, 자세, 목소리의 억양, 발화량 등 300개의 항목을 AI가 분석한다. 취업준비생의 면접관에 대한 심리상태를 수치로 산출, 수치를 악화시킨 면접관에 대하여 인사부가 개선점을 피드백 한다.
300개 항목에는 눈빛, 대화 중 이루어지는 다양한 비언어 정보가 포함된다. 이야기에 열중하면 몸을 자연스럽게 앞으로 기우는 등의 행동 심리학을 활용해 각 항목의 변화율로 심리상태를추측한다.
취업준비생의 심리 상태는 2가지 지표로 표현된다. 첫 번째는 ‘존경’으로 취업준비생이 면접관의 이야기를 어느 정도 진지하게 듣고 있는지를 나타낸다. 두 번째는 ‘신뢰’로 면접관에 대해 어느 정도 마음을 열고 말하는지 보여준다.
두 개 지표의 시간에 따른 변화를 그래프로 보여준다.
예를 들어, 면접 시작 시 분위기를 부드럽게 만들어 주는 ‘아이스 브레이크’가 부족하면 면접관에 대한 신뢰가 좀 처럼 오르지 않는 경향이 있다는 점을 연구를 통해 파악했다.
부적절한 면접은 기업가치를 크게 손상시키는 문제이다. 학생의 장점을 끌어낼 수 없는데다가 면접관에 대한 악평은 sns에서 바로 공유된다.
2) 취업 준비생에게도 AI가 피드백 제공
마찬가지로 온라인 면접 서비스를 도요타 자동차나 파나소닉 등 2700개사에 제공하는 ‘스타디움’은 이번 봄 취업 준비생에게 면접을 피드백 하는 기능을 선보인다.
면접관의 발언이나 표정, 발화량, 끄덕임 등을 AI가 분석한다. 답변한 문장의 내용 뿐만 아니라 문장 자체를 분석해 ‘수식어가 너무 많다’ ‘문장이 길다’와 같은 면접관도 언어화 하기 힘든 마이너스 요인까지 분석해 피드백 한다. 이러한 기능을 기업측에 판매하여, 기업은 인터뷰 결과를 통보할 때 합격/불합격 여부 뿐만 아니라 어떤 부분이 개선 가능한지 피드백을 함께 전달한다.