人工智能通过知识图谱的方式，能够将公司所在的行业和细分领域、企业特性、品牌和产品、项目、职位、公司常用到的技能等与公司关联起来，例如判定北京三快科技有限公司就是美团，拉扎斯网络科技（上海）有限公司是阿里巴巴旗下的饿了么；还能将职位和项目、职位与技能等建立关联关系，并应用在人岗匹配环节，如前端工程师主要的技能为Html、Css、Javascript、React、Vue、Angular等，大数据开发工程师最重要的技能为 Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Kafka等。

AI可以根据行业、细分领域、项目、融资轮次、行业地位、公司特性（如乙方、ToB）等来定向相应的目标公司，而不需要一条一条地人工列出。同时，AI能通过海量数据进行挖掘，找出目标人选的关系链，并分析出能触达该人选的最佳路径或最短路径，这其实已经将HR经常做的人才调研工作一并囊括进来了，可以极大地节省招聘者的时间、精力和金钱。

数据挖掘是通过调查数据之间的相关关系，发现新的事实。“信息化数据挖掘”这样的技术过去经常被用于市场营销领域，为企业挖掘目标消费者的信息。如今，已有领先企业将其与人才分析技术相结合，用于挖掘求职者的相关数据信息。

对于数据的挖掘与分析工作来说，最重要的是相应的算法与模型。“信息数据挖掘”工具在不同阶段使用时有不同的分析侧重点，因此在确定使用阶段后便需要设计相关的分析模型。如果企业在不同岗位的招聘上都要运用这类技术，就需要有不同的模型，因为每个岗位考验的重点各不相同，因而需要设置算法的不同参数。

定向精准挖掘的背后，需要针对这些实体进行关系建构，如针对行业、细分领域、项目、技能等，建立了父子关系层级结构，使某些属性具有可继承性，某些具有单向性。如你要找有金融客户资源的销售，那么目标客户行业为保险、证券、银行等公司出来的销售都是符合要求的，反过来就不成立了。如你要找有保险公司客户资源的KA，有金融客户资源的销售就不一定合适了。