在大資料和AI時代，獵頭當然還有存在價值，一個資深獵頭，憑藉的是專業，而非資訊不對稱。

當然，那些純靠賣資訊、賣簡歷的傳統獵頭顧問生存空間會越來越小，因為他們做的很多工作將被機器所取代。

幾個月前，我還面試過一個從一家知名獵頭公司出來的獵頭顧問，他應聘我們的招聘主管，就是我們常說的從乙方到甲方。這個小夥子工作不到三年，我瞭解到他過去給企業提供獵頭服務的一項非常重要的工作，就是從簡歷庫裡搜尋合適候選人，然後作適當的“打扮”再推送給用人方。他的這些工作幾乎是現在一大部分獵頭顧問都在乾的，成功與否取決於獵頭公司簡歷庫的大小以及獵頭顧問的勤奮度，甚至說，一個職位能否獵聘成功，有很多的運氣成分在裡面。因為獵頭顧問很難參與候選人的面試過程，更談不上對用人方有專業的建議，甚至說他連見候選人這一關都省了，除了看到候選人的照片，連候選人長什麼樣子、是什麼氣質和性格特徵都不清楚，這種獵頭顧問對人沒有認知和把握，所獲取到的資訊也都不是第一手的，你說這樣能推薦成功不就是靠運氣和機率麼？

（候選人畫像）

於是我們看到現在的獵頭顧問普遍面臨三個問題：一、資訊的同質化。稀缺人才總是寥寥可數的，一個獵頭獲取到的簡歷可能別的獵頭也能獲取到，甚至用人單位的招聘經理也能找到，這時候比拼的就是速度和服務；二、見不到候選人。為了提高面試效率，獵頭顧問往往直接將看上去合適的簡歷推薦給招聘方，平時很少作作針對性的人才尋訪，對候選人的瞭解和把握很表面，沒有深入的瞭解和把握，平時不燒香急來抱佛腳，推薦人才的成功率自然就會很低。三、對企業沒有認知。對客戶也就是人才需求方缺乏瞭解，對企業的業務模式、組織架構、用人理念、面試流程缺少深入瞭解，只是透過電話和線上交流，很少去實際拜訪和深入交流，對客戶方的需求往往把握不準，也就很難為企業解決人才痛點，也就很難為企業招到合適的人。

說不好聽一點，這種獵頭顧問不過是新時代的簡歷搬運工或簡歷裝修師而已。

當然，做人的工作向來不是那麼簡單，獵頭也會考慮溝通成本問題，所以很多環節都省了。但就專業性而言，一個資深的獵頭顧問必須對組織、對人性有深入的理解和洞察，他看人必須獨到和精準，不僅能透過結構化面試方法識別人才，也應該掌握直覺方法，一眼看準對方是不是人才，而這些，都是機器所取代不了的。

隨著大資料和機器學習的發展，智慧化招聘是大趨勢，求職者和目標職位匹配的更加精準、招聘效率也更高，但是有幾個東西要解決。

一是資訊的真實性和準確性。職位描述準不準確，篩選條件和候選人畫像精不精準，這是首先要考慮的，其次是簡歷的真實性，篩選到的簡歷真不真實，更新的及不及時，能不能從簡歷中發現候選人職業生涯新的變化。

二是資料開放和資訊對稱性。現在有些智慧招聘公司，都號稱自己能全網抓取（爬蟲技術）簡歷，實際上能不能做到？包括如何兼顧到效率和隱私問題。就招聘領域而言，有些招聘渠道的資料仍然沒有開放，這就很難讓資訊相互匹配，即便都開放了，又如何讓AI真正理解需求，更懂得用人方的心，還有很多技術難點需要攻克。

前一陣子很火的獵場，因為張嘉譯的出現而將劇情推到了又一個新高潮。

劇中胡歌飾演的鄭秋冬拿到了張嘉譯飾演的曲閩京的所有資料，但這些資料可能被多家獵頭公司同時擁有，況且行業翹楚袁昆使盡渾身解數尚未能拿下曲閩京，這個問題的答案便不言自明。

之後，胡歌透過從外圍旁敲側擊，走“家人包圍曲閩京”的道路，才在曲閩京放棄仕途幻想的情況下，以實現個人報復的理由將其成功獵走。

在人與人溝通的過程中，隨著外界環境和當事人心情等多方面的複雜變數，人腦尚未能很好的完成跟隨，更不用說智慧機器了。縱是天下無敵的阿法狗學的棋局也是有其成熟的套路，而獵頭面對的人，可是沒有固定套路的最智靈生物。

問題中所說的情況，倒是有一種可能實現，那就是全部進入機器人的時代後，機器與機器的溝通和交流可以在資料探勘之後完成精確匹配。獵頭公司從此消失。

在目前一個網際網路極其發達的時代。大資料準確到求職者和目標職位，獵頭還有存在的價值嗎？我給出的答案是有的。

從一開始網路不發達，求職者和目標職位都是根據有獵頭來進行推薦匹配等工作。到如今，網際網路高速發展，網際網路大資料精確到每一個求職者的需求來進行職位匹配從而實現求職者和職位之間的完美匹配。我們不可否認的是，網際網路的進步的確方便了大多數人提高了辦事效率。但如果從此之後，所有的求職者和目標職位全是由大資料來進行推薦匹配，我們確定不會適得其反嗎？

根據每個求職者的需求和自身特點以及崗位的需要進行配對的深度到底有多少？如果從某個方面來進行分析，這個深度可能是我們想象不到的。這並不是危言聳聽，如果你聽過或者瞭解專業的獵頭與求職者之間的交流溝通，便會知道，一個專業的獵頭和求職者之間的溝通訊息，結合專業獵頭以往的經驗，最後得出來的資料和資訊量是非常大的。培養出來一個十分專業的獵頭，是需要透過專業的訓練，豐富獵頭涉及到的資料和資訊的。

舉一個例子，每一個不同求職者的性格特點，和他自己的一個溝通方式，以及他從小到大的一個生活背景和婚姻狀況，對工作的態度和價值觀，學習這方法和能力，與人相處的方式，還有曾經工作的經驗。透過這些不同的情況，再根據獵頭多年來的資料分析以及知識量，來判斷出所適合的工作職位。

如果我們現在完全使用大資料，讓工作變得簡單，確實能方便一部分人。但是如果完全用大資料代替獵頭的話，我想，大資料做出來的結果不會比獵頭更專業。

只有那些不能儘快適應大資料時代的職業才會被取代。

大資料的開發應用加快了人類進步的歷程，也從本質上改變了人工智慧。現在人們日常生活中使用的搜尋引擎、語音識別等都是透過建立在資料庫的基礎上訓練統計模型而得出的成果。大資料應用如此之廣，在影響人類活動的方方面面的同時，直接打破了很多傳統職業前景，實體書店所受到的衝擊就是最顯而易見的例子。雖然當前電子書如此方便價廉，可是我們還是不能接受電子書完全取代實體書的存在，因為實體書有著更適合反覆閱讀、記筆記、收藏等優點。因此，這就很容易理解為什麼那些裝幀精美或是大塊頭的書銷量依然不減，受到重大影響的是小說、雜誌報紙等。

職業的消亡一定和它的可替代性有關，獵頭與大資料的對抗，關鍵之處同樣也在這裡。

讓我們先看一下大資料可以處理的問題：年齡，畢業院校，大致的工作經歷，求職方向等，這些基本的資料很容易在網際網路上找到。它的好處在於，可以迅速、廣泛的尋找到適合的一群人，將人才搜尋的範圍縮小。然而，它的功能只能截止到這了。

獵頭需要的是什麼？是敏銳的眼光，豐富的管理經驗和溝通能力。一般需要獵頭的職位都是比較高階的職位，獵頭的獵物是各類行業中的優秀人才，符合客戶所要求的人才，這需要全方位的整合一個人的資訊才能確定一個人是否適合舉薦。從性格特點到行為習慣，這些人性化、非簡單資料的東西，以現在的科技，依靠大資料所建立統計模型不能完全解決。

當前大資料已經是獵頭不可缺少的工具，在大資料的廣泛應用下，網路獵頭公司開始出現。網路獵頭，其實是利用網路技術建立一個平臺，讓企業與人才直接“面對面”的精確推薦連線，它的快捷低價，為傳統獵頭帶來一些衝擊。但是，傳統獵頭一對一的服務滿足了更具個性化需求的客戶，就像是量身定做的高階服裝，這是大資料、網際網路永遠替代不了的。

大資料可以代替最基本的資料分析，但是人類社會的核心是人，其中最頻繁交流也是人與人的交流，機器只是一個工具。