“我们被邮件淹没了,也在流失最优秀的员工。”这不是夸张的说法,而是全球招生负责人对2026年的真实描述——这一年恰逢发达国家传统适龄大学生人口开始长达15年的下滑,这一趋势正被联合国教科文组织的全球教育数据密切追踪,并正在重塑国际高等教育的招生压力。再加上一个相当严峻的统计数据:入门级招生岗位的年离职率高达71%,超过一半的在职员工表示正在考虑辞职。所以真正的问题是:高等教育中的人工智能代理能否真正修复这个已经被拖垮的系统,还是说这只是又一个大学最终会悄悄放弃的过度炒作的科技趋势?
诚实的答案介于两者之间,值得认真剖析,而不是简单地接受炒作或怀疑论中的任何一方。
什么是高等教育中的人工智能代理?
人工智能代理与大学多年来使用的聊天机器人有着本质的不同。聊天机器人只是回答问题,仅此而已。而人工智能代理能够采取行动,比如访问学生信息系统查看申请状态、撰写定制的跟进邮件、更新CRM记录。是否需要人工介入的判断也是人工智能代理可以处理的另一个环节,无需人工手动启动每个阶段。
Gartner的研究将这一过程描述为一种演进:人工智能代理正从嵌入现有业务应用程序的基础助手,发展为能够真正自主行动的特定任务型代理,而Gartner关于2026年代理型人工智能的预测将这一年定位为这种转变在日常运营中变得可见的关键节点,高等教育领域也不例外。这正是当今大学招生中的人工智能与几年前那种只能回答常见问题的机器人之间的区别所在。
大学为何采用招生人工智能?
人口结构的断崖式下滑本身就足以解释这种紧迫感。随着传统适龄申请者群体的缩减,招生工作变得更加激烈,而当入门级招生岗位的年离职率高达71%时,大学根本无法单靠招聘更多人来解决问题。EDUCAUSE关于高等教育技术趋势的持续研究已指出,人力短缺是推动院校比原计划更快转向自动化的关键压力之一。对于那些人手更少、员工更疲于奔命却仍要维持响应速度的院校来说,采用人工智能驱动的招生流程已不再是可选项。
此外还存在一个渠道碎片化的问题,而这正是人工智能特别擅长解决的。大约48%的研究生和38%的本科生表示在申请过程中使用过网站聊天功能,学生通常会在网站上开始一段对话,然后通过短信继续,再通过邮件跟进,并期望院校能够记住整个对话线索,无论渠道如何切换。在庞大的申请者群体中手动完成这一切根本不现实。我们之前的文章《人工智能如何改变高等教育》探讨了这一更广泛趋势的背景。
人工智能代理如何改变大学招生?
基于对已部署此类系统的多所院校实际实施数据的深入观察,高等教育招生自动化趋势体现在以下几个方面:
- 咨询与常见问题解答:这是目前最常见的互动类型,主要涉及学生询问提交截止日期、所需材料和申请要求等细节。有了聊天机器人,学生不必再等待邮件回复,也不用担心自己的问题石沉大海。
- 申请状态与跟进:与其让学生在截止日期已过之后才发现缺了某份材料,不如通过自动化的温馨提醒提前发现缺口,推动申请进程向前推进。
- 行为分析与预测性外联:当一名感兴趣的学生联系频率下降时,系统会通知人工客服,从而实现及时且个性化的互动,而无需对该学生进行群发邮件。
- 跨渠道连续性:比如一段聊天对话可以通过短信或邮件继续进行,学生无需多次重复说明同一件事。
根据Druid AI在2026年针对高等院校进行的一项全球基准测试,人工智能系统能够独立处理约99.5%的聊天和语音互动,完全无需人工协助;而实际上,那0.5%需要人工介入的情况并不意味着人工智能”失败”了,因为这些恰恰是需要人类专业判断和处理的场景,比如涉及隐私和政策的敏感问题。Inside Higher Ed对校园人工智能应用的持续报道也在更广泛的院校范围内记录了类似的模式,而不仅限于单一供应商的客户群体。
人工智能在大学招生中的优势
真正的好处远不止减少邮件量,这也正是为什么大学招生自动化今年从一项试点性的探索项目,转变为真正的运营优先事项:
- 更快的申请者响应速度,尤其是在没有真人团队值守的非工作时间
- 在大量申请者中实现更一致的沟通质量,而不是取决于具体是哪位员工接手了咨询
- 为招生工作人员腾出精力,专注于处理复杂案例、申诉以及真正需要人工介入的高接触度对话
- 各部门之间数据连续性更好,因为学生在教务、财务资助和招生方面的互动越来越需要被视为一段完整的关系,而不是五个互不相通的信息孤岛
高等教育中人工智能的实际应用案例
由人工智能驱动的学生招募正以多种形式出现在已采用这些系统的各个校园中。潜在生源的预测性评分能够根据其互动模式,指出哪些学生最有可能入学。因此,招募团队可以集中精力进行外联,而不会因为相同的咨询而浪费时间。缺失的材料,比如成绩单或考试成绩,会被自动追踪催办,而无需团队成员逐一手动查阅每位申请者的档案。
由于全天候在线的虚拟助手的存在,即便在双方都不在校园现场的时间段,潜在学生与院校之间的对话也几乎不会中断。而这些时间段,恰恰可能是潜在学生决定转而申请其他院校的关键时刻。大学在招生工具上采用人工智能的另一个优势,在于更容易与现有的CRM和学生信息系统集成,从而确保院校给出的建议始终基于最新的实时数据,而不是几周前的静态快照。
人工智能会取代招生官吗?
几乎不会,至少不会以这个问题所暗示的方式发生,而数据也确实支持这一点。那99.5%的常规咨询自主处理率,并不意味着99.5%的工作都可以自动化,它意味着的是工作中重复性高、量大的那部分被自动化了。真正重要的招生工作——全面评估一份处于边缘状态的申请、与焦虑的第一代大学生进行真实的对话、在例外情况下做出判断——仍然需要人来完成,而且随着日常琐碎问题不再占据招生官的全部时间,这部分工作反而可能需要更多的人工投入。
更准确的理解是,这并非工作岗位的消失,而是工作内容的转变,人工智能正在改变招生官的日常工作方式。花在撰写本周第四十一封雷同邮件上的时间减少了,而与学生交流、帮助他们做出最终择校决定的时间增加了。
挑战与伦理考量
这样的变化并非没有真实的风险,假装它没有风险是在自欺欺人。首要问题是偏见——基于历史招生数据训练的人工智能系统,可能会不知不觉地复制历史数据中存在的偏见,从而恰恰对院校试图通过扩大招生策略去接触的那类申请者产生歧视。此外,透明度问题也十分重要;学生应当被告知与自己沟通的是人工智能代理而非真人,而高等教育机构正逐渐被要求明确披露这一信息,而不是让学生自行猜测。
数据隐私是另一个真实存在的问题,因为这些系统通常会同时从多个大学数据库中提取数据,而治理不善的集成会带来实实在在的风险敞口。还有一个值得如实指出的结构性风险:在缺乏充分人工监督的情况下过度依赖自动化,可能会在不知不觉中削弱那种个性化的关怀——而对许多申请者来说,这种关怀恰恰是他们最终选择某所大学而非另一所的真正原因。
高等教育招生中人工智能的未来
高等教育中人工智能的未来指向更深层次的个性化——预测性分析将在学生提出问题之前就识别出需要外联的对象,与学生日常已在使用的语音助手和即时通讯渠道实现整合,以及针对每位学生个体在何时、以何种方式进行互动做出日益复杂精细的判断,而不是对所有人套用同一套通用流程。我们关于《未来五年科技将如何重新定义高等教育》的分析探讨了这一更广泛趋势(超越招生领域本身)的发展方向。
值得注意的是,代理型人工智能进入市场并不能仅凭当下的热度就保证成功。Gartner曾指出,到2027年,超过40%的代理型人工智能项目将因投资回报不明确或治理不善等原因而终止,而不是因为人工智能技术本身不起作用。麦肯锡关于企业人工智能应用的研究也证实了这一点,该研究表明,真正的障碍在于组织的准备程度,而非技术本身。
大学如何为人工智能的应用做好准备?
那些真正取得实际成效的院校往往有一个共同点:它们从针对单一痛点的小规模试点项目起步,而不是从第一天起就试图彻底革新整个招生流程。它们会等到获得切实的成果之后,才考虑进一步扩大规模,与此同时,它们会从一开始就着手建立必要的治理和采购文件,而不是等系统上线之后再补充监督措施。与现有学生信息系统和CRM进行深度集成,比追求华而不实的功能更为优先,因为让人工智能代理基于过时或不完整的数据运行,带来的问题往往多于它所解决的问题。对于正在同步制定人工智能应用与招生策略的院校而言,我们关于《如何制定成功的国际学生招募计划》以及《大学吸引国际学生的顶级策略》的指南,都值得在推进任何人工智能项目时一并阅读。
结语
大学招生中的人工智能技术并非要取代招生工作长期以来所依赖的人际关系,而是通过清除多年来一直在拖垮招生人员的重复性工作,来保护这些关系得以真正发生的空间。那些做对了这件事的院校,把人工智能的应用当作一项以治理和试点为先的工作,而不是对整个团队的全面替代。随着大学不断改进对人工智能的使用,学生和院校都需要持续了解这些不断变化的动态。在UniNewsletter,我们密切关注高等教育、招生和国际学生服务领域的新兴趋势,以便为学生和院校提供及时的洞察,帮助他们更有信心地应对这一快速演变的格局。这是一场正在实时发生的变革,而非已经尘埃落定的趋势,因此持续关注最新进展比以往任何时候都更加重要。
常见问题解答
什么是招生中的人工智能代理?
人工智能代理是能够独立决定行动的计算机程序,也就是说,除了查看申请状态之外,它们还能起草跟进邮件、更新记录、并升级处理复杂案例,这些都是聊天机器人做不到的。
人工智能会取代招生官吗?
不会。人工智能擅长处理大量简单、重复的咨询,但对于最复杂的情况、不常见的例外情况,以及与潜在申请者建立真实的关系,只有人类的判断才能胜任。
人工智能如何提升学生招募工作?
通过机器学习驱动的潜在生源评分、不分昼夜的持续互动,以及根据潜在学生实际互动方式而非按照统一模板时间表进行群发沟通的、时机恰当且个性化的外联。
人工智能招生系统公平吗?
只有在院校积极进行管理的前提下才公平。基于历史数据训练的系统有可能延续同样的偏见。这意味着院校必须持续检查,以确保继续使用这类自动化系统是公平的。
高等教育中人工智能的风险有哪些?
机器学习中的偏见风险、通过集成系统产生的数据隐私泄露风险、未能就人工智能在决策中的参与程度保持透明,以及与申请者之间缺乏人际互动。
人工智能将如何塑造未来的招生策略?
从更加个性化的关注,到能够在学生提出需求之前就预见到这些需求的前瞻性互动,再到无缝整合学生可能希望使用的所有触点,而不是让所有人都参与同一套批量生产的流程。
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