[기사작성] 내 이력서를 AI가 읽는다? 서류검토 단계 AI툴 알아보기

*출처: 코딩월드뉴스 (www.codingworldnews.com/article/view/2186)

 

인재 채용 영역에서도 인공지능(AI)을 비롯한 4차산업 기술의 도입이 늘어나고 있다. 구직자에게 친숙한 채용 프로세스는 서류 검토 및 면접일 것이다. 오늘은 이 중에서도 '서류 검토' 단계에서 사용되는 AI 툴의 종류를 알아보려 한다.

인사 관리(HRM) 부서에서 채용 공고를 내면, 많은 입사 지원자가 정성스레 작성한 이력서와 자기소개서를 제출한다. 채용 담당자는 접수된 모든 서류를 읽고, 채용 포지션과 해당 후보자의 적합성을 평가한 뒤 적임자를 추려내어 면접 기회를 부여하게 된다. 소규모 채용의 경우, 이는 당연한 수순이다.

 

하지만, 대규모 채용이라면?
1만 5,000여 장의 자기소개서를 읽는 데 17명의 채용 담당자가 필요하다.

 

2020년 하반기 T 공사 '일반행정' 직무의 경우, 최종 선발인원 100여 명을 뽑는 데에 1만 5,300명이 지원하였다. 지원서 마감 일자로부터 서류전형 합격자 발표까지는 약 2주의 시간이 있었다. 자기소개서 항목을 살펴보면 지원 포부를 포함한 전체 글자 수는 약 2,700자이다. 단어 환산 시, 1,350자이다.

인간의 평균 단어 읽기 속도를 고려할 때, 채용 담당자들이 법정 근로시간인 주 40시간을 준수하며 기간 내 읽을 수 있는 단어는 최대 1,152,000단어이다. 읽어야 할 자기소개서의 단어 수는 약 20,655,000이다. 즉, 채용 적합성을 판단할 수 있는 숙련된 담당자 17명이 있어야 한다는 이야기가 된다.

 

AI는 이러한 물리적 한계를 극복하도록 도와준다.

파싱, 자연어 처리, 머신러닝 및 딥러닝 기술

파싱(Parsing)은 자연어 처리(NLP)에서 말하는 파싱은 문장을 문법 규칙을 기반으로 구조화한 것을 의미한다. 이러한 파싱을 하는 프로그램을 '파서' 혹은 '구문 분석기'라고 하며, 문장을 수식과 결합 관계의 트리 구조로 표현한다.

(위) 파싱 트리의 예, 출처: https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/parse-tree

 

자연어 처리는 사람의 언어를 분석하여 컴퓨터와 사람이 소통하도록 하는 기술이다. '자연어 처리의 상업용 응용' 논문에 따르면, 자연어 처리 연구 분야는 자연어의 이해, 기계의 작문, 음성인식, 기계 번역 및 오타 검열의 다섯 가지로 나눌 수 있다.

머신러닝은 기계학습이라 불리기도 한다. 기계에 샘플 데이터를 넣어주고, 이를 학습하여 알고리즘을 만들고 작업을 처리하도록 가르치는 기술이다. 1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 '컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않는 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야' 라고 정의했다.

딥러닝 (Deep Learning)은 인간의 뇌가 지닌 생물학적 특성, 즉 뉴런의 연결구조를 바탕으로 만들어진 '신경망 알고리즘'에 기반을 둔, 머신러닝의 하위 개념이다. 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술로서 최근 화두인 인공지능 챗봇이나 영상 인식 등의 기술과 밀접하게 연관되어 있다.

 

자기소개서의 패턴을 분석하고, 채용 적합성 랭킹을 매기며, 18개의 언어를 사용한다.

또, 지원자가 사용 가능한 자기소개서 분석기도 등장했다. 세계적으로 사용하고 있는 관련 솔루션들은 아래와 같다.

Pomato는 자기소개서를 바탕으로 적합한 후보자를 찾고 구분하는 데 도움을 준다. 머신러닝과 패턴인식 기술을 사용한다. 매칭 엔진을 사용하여 자기소개서의 맥락을 분석하고 후보자의 프로필을 채용 포지션의 요건들과 비교하여 점수를 매기고 랭킹순으로 매치한다.

CVVIZ는 단순한 키워드 매치에서 벗어나 회사마다 채용 프로세스를 학습하고 자기소개서의 맥락을 파악하여 최고의 후보자를 찾아준다. 기존 지원자 추적 시스템(ATS)과 통합하여 기존 채용관리 시스템 위에서 지능형 자동화를 이끌어줄 수 있다.

Textkernel은 다른 솔루션과 다르게 18개 이상의 다양한 언어의 지원서류를 검토할 수 있다. 해당 지원자의 국적과 사용 언어, 그리고 해당 채용 포지션을 설명하는 언어에 제한을 받지 않는다. 발전된 형태의 AI와 머신러닝 기술을 사용하여 이력서들을 검색 가능한 후보자 데이터로 변환시켜준다.

 

국내에서는 SK(주) C&C에서 사용하고 있는 AIBRIL HR for recruit가 대표적이다. 서류 심사단계에서 사용되는 이 솔루션은 자기소개서를 문장 단위로 분석하는 정량적 방법과 전체 내용의 흐름을 보는 정성적 방법을 함께 사용한다. 이를 통해 키워드 및 해당 지원자의 성향을 분석하고 평가 항목별 점수를 도출할 수 있다.

그밖에 '코멘토 AI자기소개서 분석기' 등 관련 기술을 사용한 프로그램들이 상용화되어 자기소개서를 제출하기 전 지원자들도 이러한 채용 트렌드에 발맞춰 가고 있다.

(위) 코멘토에서 제공하는 자기소개서 분석기 시작 화면, 출처: comento.kr/analytics