我們吸收的資訊影響觀念形成，資訊管道單一或太多資訊都影響大家的判斷，人資也不例外。每天看幾百份簡歷、在幾百個面試者選幾個人進公司、還要給求職者進行多輪面試，人資埋首這些繁瑣的工作時，難免為了效率而篩掉「有能力但在灰色地帶」的候選人，或是根本沒注意到自己犯下了「無意識偏見（unconcious bias）」。
英國布里斯托大學（University of Bristol）定義無意識偏見，是當處於需要短時間判斷及決定的情況，人們會根據自身文化、成長環境及個人經驗，自動形成判斷，過程中人們難以察覺自己的偏見。
求職者為了增加面試成功率，不妨了解布里斯托大學所列出的，招聘過程中人資常犯的偏見。
親近偏誤：跟我同一所大學畢業，能力不會太差
親近偏誤（Affinity bias ）是指我們傾向偏好擁有與我們相似特徴的人，因為相似的特質讓人感覺熟悉，更容易產生共鳴。這些特徴可以是階級、種族、就讀學校、或共同的興趣及愛好。
例子：
在招聘過程，招聘者對應徵者的名字、就讀的學校或種族或有偏好，有研究指出「名字感覺像外地人」的應徴者，得到面試的機會比「名字較本地的人」少 28%。「白人男性名字」獲得面試的機會比「黑人男性名字」多出 50%。
確認偏誤：都說他是這種人
確認偏誤（Confirmation bias）人們傾向於尋找支持其看法的證據，而忽略了與他們觀點相悖的信息。當偏見早已形成，人們傾向放大能證明其觀點的「證據」。有這種偏見的人容易選擇性吸納別人的意見。
例子：
假設一位應徵者遲到10分鐘，讓你認為這人缺乏自我管理力。因為你假設他缺乏自我管理，所以在整個面試過程中，你會選擇性關注任何支持這個論點的「證據」，例如把重點放在簡歷上缺乏自我管理特質的例子上。
對比效應：相比其他更差勁的，他算較好
在對比效應（Contrast effect）下，我們經常對人和事進行比較，以幫助我們找出好壞。但如果與主體比較的事物表現極端，則評估事物容易產生偏見。
例子：
連續面試了幾位表現差勁的應徵者後，終於來了一位表現正常的，這讓正常發揮者看來比已經面試過的其他所有候選人都要好，但若他是第一位應徵者，沒有前面的比較，面試官可能不會覺得那位應徵者表現好。
光環效應：以偏概全
光環效應（Halo effect）會產生，是因為人對人的認知往往從局部出發，擴展而得出整體印象，即是以偏概全。假設在公司裡 A 人緣很好，不太認識 A 的人可能會有「A 人很好，工作交給他做應該不會出包」的印象。但人緣跟實務工作能力沒有必然關係。
與光環效應相反的是觭角效應（Horn effect），大家會因為某人身上缺點，而影響對他的整體觀感。
例子：
外形好、親和力較高的應徵者容易獲得面試官青睞，將吸引力等同工作能力（若是業務工作，親和力跟外形當然要加分）；反之，求職者身上有紋身，較易令人有不好印象（都 21 世紀了...）。
刻板印象
大眾媒體對於等定群組不時有刻板描述（Stereotyping），性別偏見是職場上最常討論和觀察到的刻板印象之一，求職者的工作能力會因其性別而被高 /低估，或是人們認為某一性別應從事特定職能，而非觀察求職者的能力。
例子：
女生能勝任工程師工作嗎？ 男性比女性更適合擔任企業銷售工作。
如何應對職場偏見？
建立多元化面試團隊
建立多元化團隊，並鼓勵員工公開表達觀點，令更廣泛的知識和經驗被帶到會議上，最終有助產生更多創意和深思熟慮的想法。Google 的招聘過程中，應徵者在面試後，其資料會被不同職級及部門的員工審核，這個做法可得到不同方面的反饋，亦避免面試官的觀點成為決定性的意見。
避免依賴單一準則
在招聘應屆畢業生時，不少企業會根據應徵者的學校成績作在第一輪篩選，但近年不少意見反映，GPA不是一個能準確預測員工工作表現的準則。有見及此，安永會計師事務所（EY) 亦取消了應徵畢業生職位的成績門檻。
隱去造成潛在偏見的資料
日本的職場長年存在男女不平等，有企業為了讓招聘過程更客觀，在 CV 上只保留求職者的姓氏，將名字、姓別、居住地等能引起偏見的資訊隱去。
