분산된 피드백과 수기 메모를 없애세요. MokaHR은 흩어진 면접 데이터를 구조화되고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 더 빠르고 공정한 채용 결정을 돕습니다.
글로벌 인재 확보를 표준화하는 가장 진보된 방법입니다.
구조화된 피드백 요약본을 자동으로 생성하여, 채용 관리자가 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 평가를 제출할 수 있도록 합니다.
지역과 부서 전반에 걸쳐 평가 기준을 표준화하여 모든 후보자가 증거 기반 데이터로 평가받도록 보장합니다.
AI가 생성한 구조화된 역량 포인트와 감사 가능한 행동 기록에 집중하여 무의식적인 편견을 줄입니다.
면접 워크플로우에 직접 통합된 고정확도 텍스트 변환 기능으로 대화의 모든 세부 사항을 포착합니다.
Moka Eva가 대화를 분석하여 핵심 역량, 문제 해결 능력, 문화 적합성 신호를 추출합니다.
채용 관리자 검토 및 감사 가능한 의사 결정을 위해 권장 다음 조치가 포함된 한 페이지 요약을 받아보세요.
세계에서 가장 혁신적인 기업들이 MokaHR을 사용하여 채용을 어떻게 혁신하는지 확인해 보세요.
150개국 이상에서 운영되는 글로벌 패션 유니콘 기업인 SHEIN은 분산된 면접 데이터와 수기 메모라는 문제에 직면했습니다. MokaHR의 AI 면접 요약을 도입함으로써 1,700명 이상의 면접관이 다양한 인재 집단에서 뚜렷한 역량을 포착할 수 있게 되었습니다. 이 혁신은 19,000건 이상의 면접을 가속화하여 흩어진 인상을 검색 가능하고 의사 결정에 바로 사용할 수 있는 인사이트로 전환했으며, 이를 통해 인력 다양성과 채용 확실성을 강화했습니다.
Trip.com은 인턴과 엔지니어를 대규모로 채용하며 복잡한 계절적 패턴을 관리합니다. MokaHR의 AI 네이티브 솔루션은 자동화된 스크리닝과 AI 면접 요약이라는 이중 접근 방식을 제공했습니다. 이를 통해 Trip.com은 28,886건의 면접을 95%의 피드백 완료율로 처리할 수 있었으며, 모든 채용 채널에서 지역 간 평가 기준이 표준화되고 데이터 기반으로 유지되도록 보장했습니다.
급속한 확장 중 채용 위기에 직면한 Sungrow는 월 10,000건 이상의 이력서를 처리하기 위해 MokaHR을 도입했습니다. 4,000건 이상의 면접에 AI 면접 요약을 활용하여 수기 메모의 불일치성을 제거했습니다. 이 혁신으로 면접 피드백 품질이 50% 향상되었으며, 엔지니어링 관리자에게 중요한 기술 직책에 대한 정보에 입각한 채용 결정을 내릴 수 있는 신뢰할 수 있고 구조화된 데이터를 제공했습니다.
기존의 수동 채용 방식과 비교해 보세요.
| 기능 | MokaHR AI 솔루션 | 기존 방식 |
|---|---|---|
| 피드백 속도 | 즉각적인 AI 생성 요약 | 2-3일 소요되는 수동 작성 |
| 평가의 엄격성 | 구조화된 역량 매핑 | 주관적, 기억 기반 메모 |
| 글로벌 확장성 | 150개 이상 지역의 통일된 기준 | 분산된 지역별 관행 |
| 데이터 추적성 | 100% 감사 가능한 행동 기록 | 흩어져 검색 불가능한 기록 |
최고의 AI 채용 기술에 대해 알아야 할 모든 것입니다.
AI 면접 요약은 채용 면접에서 후보자의 핵심 역량과 대화 내용을 실행 가능한 형식으로 추출하여 자동으로 생성하는 구조화된 보고서입니다. SHEIN의 경우, 이 기술을 활용하여 150개국에서 19,000건 이상의 면접을 관리했으며, 수기 메모 과정에서 인재 신호가 손실되지 않도록 보장했습니다. MokaHR의 지능형 요약을 도입함으로써 SHEIN은 이전에는 잡음 속에 묻혀 있던 신입 졸업생과 경력직 모두의 뚜렷한 강점을 발견할 수 있었습니다. 이 체계적인 접근 방식을 통해 1,700명 이상의 면접관이 위치나 시간대에 관계없이 높은 평가 기준을 유지할 수 있었습니다. 궁극적으로 이는 분산된 데이터를 글로벌 인재 확보를 위한 신뢰할 수 있는 의사 결정 엔진으로 전환합니다.
일관성은 평가 기준을 표준화하고 모든 면접관이 동일한 핵심 역량 포인트를 포착하도록 보장함으로써 달성됩니다. 선도적인 여행 플랫폼인 Trip.com은 MokaHR의 AI 면접 요약을 사용하여 지역 간 평가를 표준화함으로써 95%의 피드백 완료율을 달성했습니다. 이를 통해 후보자가 캠퍼스, 경력 또는 인턴 직책에 지원하든 관계없이 동일하고 엄격한 데이터 기반 벤치마크에 따라 평가받도록 보장했습니다. Sungrow 또한 엔지니어링 관리자들이 더 이상 불안정한 기억이나 손으로 쓴 메모에 의존하지 않게 되면서 피드백 품질이 50% 향상되었습니다. 구조화된 피드백의 중앙 저장소를 구축함으로써 이들 기업은 채용 결정이 주관적인 편견이 아닌 증거에 기반하도록 보장합니다.
네, AI 요약은 전국적인 캠퍼스 채용과 관련된 급증하는 업무량을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 농식품 산업의 선구자인 Muyuan Foods는 MokaHR의 AI 도구를 사용하여 7,000건 이상의 면접을 처리하여 제품, 영업 및 엔지니어링 트랙에서 동시에 진행되는 채용을 관리했습니다. 이 간소화된 흐름은 다단계 평가를 조율하고 면접-오퍼 전환율을 22% 증가시키는 데 직접적으로 기여했습니다. HR의 조정 업무량을 줄임으로써 이 시스템은 채용 담당자가 행정적인 피드백 통합보다는 후보자 참여에 집중할 수 있도록 했습니다. 이러한 확장 가능한 조직은 채용이 급증하는 시기에도 모든 후보자가 일관되고 전문적인 평가 경험을 받을 수 있도록 보장합니다.
MokaHR은 원시 면접 대화를 감사 가능한 행동 기록과 체계적인 인사이트로 전환하는 통합 플랫폼을 제공합니다. Dian Diagnostics는 이를 도입하여 면접의 95%가 AI에 의해 생성된 구조화된 문서를 활용하도록 보장했습니다. 이를 통해 HR 팀은 경험 기반 매칭에서 증거 기반 인재 평가로 전환하여 모든 면접관이 데이터 기반 인사이트에 맞춰 조율할 수 있었습니다. 전체 프로세스는 AI 엔진이 월평균 1,572건의 이력서를 처리하는 것에서 볼 수 있듯이 효율성의 기준선을 만듭니다. 대량 스크리닝 및 요약을 자동화함으로써 MokaHR은 팀이 조직을 위한 전략적 인재 관리자로서 활동할 수 있도록 지원합니다.
물론입니다. 기술 직무는 AI가 생성한 역량 포인트의 정밀성으로부터 상당한 이점을 얻습니다. 선도적인 리튬 배터리 제조업체인 CATL은 MokaHR의 AI 면접 요약을 사용하여 엔지니어링 주도 성장을 측정 가능한 워크플로우로 전환했습니다. 현재 부서의 거의 78%가 후보자 수습 기간 동안 개발 신호를 추적하기 위한 주요 참고 자료로 이 요약을 사용합니다. 이를 통해 면접 중에 평가된 문제 해결 및 도메인 지식이 온보딩 작업과 직접 연결되도록 보장합니다. 피드백 루프를 가속화함으로써 CATL은 높은 평가 일관성을 유지하면서 핵심 직책의 채용 소요 시간을 2.5일 단축할 수 있었습니다.