现阶段，企业招聘人力，除了担心招不到人之外，更担心的是招到人后忠诚度不高，没多久随即跳槽到竞争对手的公司去，使得企业白忙一场。这样的情况不仅在国内常常发生，在国外更是屡见不鲜。对此，华尔街金融业目前正寻求大数据技术的协助，针对某些行为特征来遴选大学毕业生，以减少未来可能跳槽至对冲基金的人数比例。
根据 《英国金融时报》 的报导，日前德意志银行 (Deutsche Bank) 在针对遴选一部分美国大学毕业生为员工前，已经启用一套筛选系统。该系统由与 Airbnb 和 LinkedIn 等公司合作的硅谷公司 Koru 所设计。该筛选系统会要求申请德银在美国企业融资职位的大学毕业生，在 20 分钟内完成由 Koru 设计的行为测验，其测试结果将会被拿去与该银行表现最佳的初级员工的测验结果进行比对。另外，该系统还建立该德银过去表现最佳的初级员工数据库，把这些表现良好的员工与前来应征的大学毕业生资料进行比对，结果经常能发现，有些人是来自过去德银从来不进行主动召聘，且名不见经传的学校毕业生。
报导中指出，负责该专案的德银董事总经理 Noel Volpe 表示，该系统旨在发现“具备行业中最优秀、最聪明人才的某些特征候选人。” Noel Volpe 进一步指出，与各银行竞相争取的常青藤大学毕业生相比，新的行为测验所识别出的招聘对象，将更合适在该银行中任职。因为，过去常青藤大学的毕业生往往没有忠诚意识。经常有人到这里来，6 个月后又去某家对冲基金面试。
而且随着各银行竞相物色非传统背景的人才，花旗集团 (Citigroup) 也在其美国投资银行部门试验行为特征描述，高盛 (Goldman Sachs) 也正在试运行自己的版本。此外，各大银行还尝试采用其他不同的方式征才方式。例如摩根大通 (JPMorgan) 在 2016 年的招聘中，就举办了 48 场应征者者不必亲临的“虚拟征才大会”。
至于，瑞信 (Credit Suisse) 则是早就从 2010 年开始就采用虚拟方法招聘毕业生，而且在某些国家更以这种方式招聘三分之一的新人。瑞信全球校园招聘主管 Andrea Tolchinsky 表示，这方面的努力，意味着我们将不会局限人才来源，而是吸引更广泛的毕业生前来应征。
(首图来源:《达志影像》)
