人資必懂的 AI 招募〈上篇〉，AI 招募的應用場景，優勢和風險一次看

AI 加速許多商業面的應用，從企業採購雲端數據庫、強化 AI 技術整合，到製造與後勤部門導入自動化流程，用來減輕日常任務中的人力與時間成本。這波 AI 浪潮正延燒至 AI 招募領域，涵蓋自履歷篩選到面試安排的各個環節，持續推出嶄新的應用工具與解法，有效提升招募效率及員工留任率。

究竟當前 AI 招募的應用趨勢是什麼？本文將帶你深入了解 3 大應用步驟及創新解決方案，也會介紹 AI 科技將放大哪些優勢以及潛在風險。

隨著數位化的轉型推進，越來越多企業轉為電子化管理，像是導入線上人力管理系統，更方便地儲存與管理員工資料。根據 IDC 2024 年支出報告，全球數位轉型支出預計在 2026 年達到 3.4 兆美元，報告也指出，在人工智慧與生成式 AI 的推動下，數位轉型市場將於 2022 至 2027 年間以 16.2% 的年複合成長率穩定擴展。

其中，AI 招募技術市場的規模也快速擴大，從 2023 年的 6 億美元預計將在 2030 年突破 8 億美元。這顯示未來 AI 將更貼合招募流程，成為人資節省時間、提升工作效率的得力助手。

AI 招募是將 AI 科技（例如機器學習、自然語言處理和電腦視覺等），整合進人才招募流程中。從職缺發布、篩選履歷、面試安排，再到最終的錄取決策， 利用 AI 大數據分析，來媒合符合職務需求且具備求職動機的人才。用較低的人事成本，更有效率地找到最合適的職員。

一、AI 人才搜尋（AI Talent Sourcing）

因人才競爭激烈，企業普遍面臨招募週期拉長與員工忠誠度低的難題，因此越來越依賴數位工具或專家知識來優化招募策略。AI 招募作為創新解決方案，透過自動化的應徵者追蹤系統（ATS），能依照技能條件、求職階段等關鍵字自動分類履歷，快速篩選出合格者。ATS 不僅能取代繁瑣的行政工作，如搜尋人選、邀約面試，還可同步將職缺公告至企業官網及各大求職平台，吸引潛在人才應徵，讓企業人資以最少的精力實現高效招募！

二、人才互動（Engaging and Nurturing Candidates）

AI 系統同樣可以優化人資與人才的互動，主要應用在生成式 AI 和聊天機器人兩大項目：

• 生成式 AI：導入面試系統，輕鬆生成關於職缺、福利、企業文化等說明，並大量產製面試邀約信。生成式 AI 也可以根據品牌調性和不同招募情境調整語氣和用詞，讓 HR 以更高的效率，發送客製化的訊息。
• AI 聊天機器人：全天候回覆人選疑問，解答關於員工福利、遠端工作政策、考核制度等重複性問題。借助 AI 在語句理解與意圖預測的功能，快速提供個人化回覆，幫助企業加深與人選之間的信任與連結。

三、面試過程（Interviewing and Assessments）

在面試過程中，AI 系統的應用主要分為 AI 測評工具以及 AI 面試系統：

• AI 評測工具： 透過企業提供的面試題目，AI 可分析應試者答案中展現的職場特質與關鍵職能，自動生成企業契合度報告，協助企業評估求職者的潛力和成長空間。也可以透過主管績效回饋，不斷優化評估標準，讓測評結果更符合企業需求。
• AI 面試系統：運用影像分析技術，評估面試者的表情、語調和肢體語言，判斷其溝通能力和情緒穩定性，為 HR 及主管提供輔助決策依據，提升面試判斷的精準度。

AI 招募工具不僅限於自動化履歷篩選與面試安排，還涵蓋許多進階功能，例如 AI 助理和大數據分析，進一步簡化 HR 招募流程。

像 Paradox - Olivia 這類 AI 助理，不僅能自動安排面試、解答人選的常見問題，還能透過自動對話功能，篩選符合職缺需求的人選，讓 HR 專注於與人才的深度互動。而 Lightcast 和 Visier 等 AI 大數據平台，則幫助企業進行職業薪資和勞動力趨勢分析，從數據中獲得洞察，支持更精準的招募與薪酬決策。

這些工具可自動整合多來源數據並快速生成分析結果。例如，Visier 結合數百萬條員工記錄，提供地區薪資分佈與技能需求變化的視覺化報告。而 Lightcast 從超過 65,000 個來源收集職缺與薪資數據，助企業精準鎖定招募目標並制定最佳策略。

藉由 AI 應用，企業能確保招募過程更透明科學，並靈活調整策略，達成以更低成本找到理想人才的目標。

儘管 AI 招募相當方便，但實際執行仍有資料庫偏誤、系統建置門檻高、缺乏人際互動的三大風險：

AI 招募的資料判斷依賴過往的機器學習資料，若數據本身存在偏差，會導致結果失準。例如，Amazon 的 AI 招募系統因為學習了以男性為主的履歷數據，在篩選技術職位時產生性別偏見。《哈佛商業評論》指出若企業未及時校正偏誤，將可能加劇不公平的現象。

AI 招募系統的導入往往面臨高額建置成本，從系統設計、伺服器架設到與現有架構的整合，對企業資源形成巨大壓力。《Forbes》指出，這些前期投入對中小企業尤其負擔沉重，同時，AI 技術的快速迭代要求企業持續進行技術更新，進一步增加隱性成本。此外，HR 團隊還需投入時間和資源進行培訓與適應，短期內可能影響效率。

為應對這些挑戰，企業可透過採購成熟的外部系統軟體，避免從零開發的高額支出，並受惠於供應商提供的技術支援與升級服務。同時，優化內部流程並減少客製化需求，採用標準化功能模組以縮短導入周期，降低後續維護成本，就能有效化解系統建置門檻高的挑戰，並迅速實現效益。

AI 面試雖能高效收集面試者的視覺、語音及文字數據，但因無法提供如點頭、微笑等即時反饋，導致對應試者的軟實力及文化適應性的判斷上，可信度較低。《哈佛商業評論》分析，缺乏面試官的非語言互動可能影響最終評估的準確性。

但不可否認的是，AI 科技簡化招募流程，又可以帶來人才精準、過程迅速、面試體驗佳的三個優勢：

AI 招募系統利用精準演算法分析應徵者資料，根據客製化的職缺需求自動生成適配度報告。例如，人才策略 SaaS 平台 Axtim 的 AI 職能測驗工具，設計一系列專業心理測評題目，可迅速比對企業的人才模型，產出詳細分析，讓企業更精準找到符合要求的人選。

AI 系統大幅簡化了傳統冗長的招募流程，從履歷篩選到面試安排，全程自動化操作可在短短 20 分鐘內完成評估。根據 Leoforce 2024 年《AI 招募轉型年度報告》，企業導入 AI 技術後，每週處理招募事務的時間從 13 小時縮減至數分鐘，實現多職缺同步進行，顯著縮短招募周期。

AI 聊天機器人提供 24/7 即時服務，讓應徵者隨時獲取職缺、福利和進度資訊，不必等待人工回覆。根據 Leoforce 報告，個人化的面試過程，讓面試到錄取的轉換率提升 35%，助企業成功搶才。

AI 招募以其應用場景、優勢與風險，為現代人資帶來更多創新可能。儘管導入 AI 科技確實能簡化招募流程，但企業在考量導入前，需充分評估自身資源、規模與需求，以確保實現最佳效益。

而在下一篇，Cake 將深入探討 AI 招募的基礎與進階應用，從機器學習與訓練模型的原理，到數據分析的實務應用，並分析企業應如何選擇建置或採購 AI 招募系統。立即關注，了解更多前沿技術，升級你的招募策略！