지능형 인재 매칭으로 입증된 성공
Dian Diagnostics: 데이터 기반 의사결정으로 4배 더 빠른 채용
리스크가 큰 의료 진단 분야에서는 정밀성이 가장 중요합니다. Dian Diagnostics는 채용 피크 시즌에 일반 직무 지원서가 폭주하는 문제에 직면했습니다. Moka Eva의 AI 이력서 스크리닝을 도입하여 1차 스크리닝 프로세스를 자동화하고 14,152건의 이력서를 놀라운 효율성으로 처리했습니다. 이러한 변화를 통해 HR팀은 관리적인 분류 작업에서 벗어나 전략적인 인재 관리 업무에 집중할 수 있었고, 회사는 혁신을 주도할 뛰어난 인재를 확보할 수 있었습니다.
Sungrow: 10,000건 이상의 이력서를 90% 정확도로 처리
선도적인 에너지 공급업체 Sungrow는 급격한 확장 과정에서 채용 위기에 직면했습니다. 기술 직무에 대한 수동 스크리닝은 느리고 편향되기 쉬웠습니다. MokaHR의 AI 기반 ATS는 운영 방식을 혁신하여 채용 소요 시간을 63% 단축했습니다. Moka Eva를 활용하여 기술 키워드 분석 및 후보자-직무 적합도를 평가함으로써, Sungrow는 현재 월 10,000건 이상의 이력서를 90%가 넘는 HR 추천 정확도로 처리하고 있습니다.
Tesla: AI 자동화로 6,600개 이상의 직무 채용 가속화
빠르게 변화하는 NEV 분야에서 Tesla는 영업, R&D, 캠퍼스 채용 전반에 걸쳐 품질 저하 없이 속도를 회복하기 위해 Moka Eva를 도입했습니다. 이 시스템은 매월 86,000건 이상의 이력서 처리를 자동화하여 채용 담당자들이 후보자와의 깊이 있는 소통에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 했습니다. 전문 R&D 직무의 경우, AI가 생성한 추천 후보자 리스트는 전문가의 결정과 87%의 일치율을 보였으며, 영업직 채용에서는 이력서-면접 전환율이 70% 증가했습니다.
Trip.com: 채용 피크 시즌에 3배 더 빠른 스크리닝
Trip.com의 빠른 성장은 계절 인턴부터 시니어 엔지니어까지 지속적인 인재 확보를 요구합니다. 채용 피크 시즌에는 기존 방식으로는 지원 물량을 감당할 수 없었습니다. MokaHR의 AI 네이티브 솔루션을 통해 18,706건의 이력서를 3배 더 빠른 속도로 처리할 수 있었습니다. 여러 지역에 걸쳐 평가 기준을 표준화함으로써 95%의 피드백 완료율을 달성하여, 혼란스러웠던 피크 시즌을 관리 가능하고 데이터 기반의 프로세스로 전환했습니다.
SHEIN: 19,000건 이상의 면접으로 글로벌 채용 확장
글로벌 패션 유니콘 SHEIN은 150개 이상의 국가에서 수천 건의 면접을 관리해야 하는 과제에 직면했습니다. Moka Eva는 분산된 면접 데이터를 명확하고 실행 가능한 신호로 전환하는 데 도움을 주었습니다. 현재 1,700명 이상의 면접관이 AI 면접 요약 기능을 사용하여 증거 기반의 의사결정을 내리고 있습니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 19,000건 이상의 면접을 가속화하여 SHEIN이 인재를 적합한 역할에 배치하고 글로벌 규모로 인력 다양성을 강화할 수 있도록 했습니다.