Как TWIN автоматизировал первичный рекрутинг и записал более 5 700 кандидатов на собеседования
Проблема
Рекрутерам приходилось вручную обзванивать каждого кандидата и задавать типовые вопросы. Большая доля соискателей не соответствовала базовым требованиям вакансии. Сотрудники тратили время на разговоры, которые не приводили к результату.
Необходимо было быстро записывать подходящих кандидатов на собеседование. При высокой нагрузке это приводило к задержкам и снижению конверсии. Компании требовался инструмент для масштабируемой первичной фильтрации.
Решение
Команда TWIN настроила голосового ассистента, который автоматически обзванивает кандидатов и проводит первичное интервью.
Во время разговора система:
- представляет вакансию и условия работы;
- задаёт 7–8 ключевых вопросов отбора;
- проверяет соответствие требованиям;
- корректно завершает диалог при несоответствии;
- фиксирует причину отказа в CRM;
- приглашает подходящих кандидатов на обучение или собеседование.
Решение интегрировано с CRM Bitrix: система получает контакты для обзвона и возвращает результаты разговоров. Телефония использовалась со стороны заказчика. По мере работы сценарии дорабатывались, что повысило стабильность диалогов и точность обработки ответов.
Качество работы системы
В процессе тестирования оценивалась корректность диалогов и логики обработки ответов. Уже в рамках двухнедельного пилотного проекта показатели превысили 75% корректных диалогов с кандидатами.
По мере развития проекта команда TWIN продолжает улучшать качество сценариев и обработки ответов. Также рассматривается внедрение улучшенной версии TWIN.VoiceAIAgent на базе генеративного AI с использованием LLM. Это позволит приблизиться к 100% корректности диалогов.
При этом команда оценивает экономическую целесообразность такого перехода. В ряде сценариев текущая технология NLU показывает более выгодное соотношение стоимости и результата. Поэтому возможен дальнейший рост показателей за счёт обучения интентов и расширения базы выражений кандидатов.
Результат
Во время разговора система:
- быстро масштабировать набор персонала;
- снизить нагрузку на HR-команду;
- сократить расходы на рекрутинг;
- обрабатывать большие базы без потери скорости.
Проект подтвердил, что автоматизация первичного рекрутинга эффективна для массового найма и может существенно снижать стоимость привлечения сотрудников.
