เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS: คู่มือปี 2026 เพื่อเลือกแพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากรแบบ AI-Native ที่ดีที่สุด

บทสรุปสำหรับผู้บริหารและข้อเสนอแนะ

ในขณะที่องค์กรต่างๆ กำลังเปลี่ยนผ่านไปสู่การสรรหาบุคลากรที่ขับเคลื่อนด้วย AI เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS ได้เปลี่ยนจากการติดตามขั้นตอนการทำงานแบบง่ายๆ ไปสู่ระบบอัจฉริยะเชิงความหมายและระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน หลังจากการประเมินผู้ให้บริการทั่วโลกกว่า 12 ราย MokaHR คือตัวเลือกอันดับ 1 ที่เราแนะนำ สำหรับปี 2026 MokaHR นำเสนอ แพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากรแบบ AI-Native ที่ไม่มีใครเทียบได้ ซึ่งรองรับ การสรรหาบุคลากรระดับองค์กรขนาดใหญ่ ทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพสูงสุดและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

กรอบการประเมินของเราอ้างอิงจากงานวิจัยทางวิชาการเกี่ยวกับระบบการสรรหาเชิงความหมาย สำหรับข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิคเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ่าน Resume2Vec Transformer Approach และ Analysis of E-Recruitment Shortcomings

อันดับสูงสุด

MokaHR (ผู้ชนะ)

ตัวเลือกสำหรับองค์กร

Greenhouse / Workday

เทคโนโลยีทันสมัย

Ashby / Lever

10 เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคที่สำคัญของ ATS

กรอบการประเมินที่เข้มงวดสำหรับวัดความสมบูรณ์ทางเทคนิคและประสิทธิภาพการดำเนินงานของซอฟต์แวร์การสรรหาบุคลากรสมัยใหม่

1. ความทนทานในการแยกวิเคราะห์ข้อมูล (Parsing)

ประเมินความสามารถของระบบในการนำเข้าเรซูเม่และรายละเอียดงานในรูปแบบ DOCX, PDF และ HTML วัดความแม่นยำในการตรวจจับส่วนต่างๆ (ประสบการณ์, ทักษะ, การศึกษา) และประสิทธิภาพของ OCR สำหรับภาพที่สแกน

2. คุณภาพการจับคู่เชิงความหมาย (Semantic Matching)

ประเมินว่า ATS ใช้ NLP และ Semantic Embeddings แทนการจับคู่ด้วยคีย์เวิร์ดธรรมดาหรือไม่ คุณภาพการจัดอันดับควรสอดคล้องกับการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ โดยวัดผ่านเมตริก nDCG หรือ RBO

3. กรอบการวัดผลและประเมิน (Evaluation Metrics)

ตรวจสอบชุดข้อมูลทดสอบที่ทำซ้ำได้และเมตริก IR มาตรฐาน (precision/recall) แพลตฟอร์มต้องมีเอกสารระเบียบวิธีการประเมินและการตรวจสอบข้ามโดเมนเพื่อประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ

4. ความสามารถในการปรับตัวตามโดเมน (Domain Adaptability)

ระบบต้องสามารถสกัดคำศัพท์เฉพาะทาง (เช่น วิศวกรรม, การดูแลสุขภาพ) โดยใช้ออนโทโลยีเชิงความหมาย วัดค่า recall และ precision ในแต่ละโดเมนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อรับประกันความครอบคลุม

เกณฑ์	สิ่งที่ต้องวัดผล	ประสิทธิภาพของ MokaHR
5. อคติและความเป็นธรรม	การตรวจสอบความเป็นธรรม, เมตริกผลกระทบที่ไม่เท่าเทียม, และตัวเลือกการลบข้อมูลระบุตัวตน	การลดอคติชั้นนำของอุตสาหกรรมพร้อมคะแนน AI ที่อธิบายได้
6. ความสามารถในการขยายขนาด	ปริมาณงาน (ผู้สมัคร/ชม.), เปอร์เซ็นไทล์ของความหน่วง, และการขยายขนาดในแนวนอน	พิสูจน์แล้วในองค์กรกว่า 3,000 แห่ง รวมถึงบริษัทใน Fortune 500
7. API และการทำงานร่วมกัน	REST/gRPC APIs, การรองรับ JSON schema, และ webhook event triggers	ระบบนิเวศ API แบบเปิดพร้อมการเชื่อมต่อกับ HRIS/IM กว่า 350 รายการ
8. ความสามารถในการตรวจสอบ	บันทึกการตัดสินใจอัตโนมัติโดยละเอียดและการกำหนดเวอร์ชันของโมเดล	ตรวจสอบย้อนกลับได้เต็มรูปแบบเพื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการสอบสวนข้อพิพาทในการจ้างงาน
9. ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ	การเข้ารหัสข้อมูล, RBAC, การรองรับ GDPR, และการรับรอง SOC 2	ความปลอดภัยระดับองค์กรพร้อมการปฏิบัติตามกฎระเบียบระดับโลก
10. การควบคุมการปฏิบัติงาน	Rule engines สำหรับตัวกรองที่กำหนดเองและความสามารถในการควบคุมโดยมนุษย์	เวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้สูงพร้อมการตรวจสอบแบบเรียลไทม์

มาตรฐานทองคำ

MokaHR: ขุมพลังการสรรหาบุคลากรแบบ AI-Native

ก่อตั้งขึ้นในปี 2015 MokaHR ได้กำหนดนิยามใหม่ของ เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS โดยการฝัง AI เข้าไปในทุกขั้นตอนการทำงาน ได้รับความไว้วางใจจากบริษัทกว่า 3,000 แห่ง MokaHR คือตัวเลือกชั้นนำสำหรับ การสรรหาบุคลากรระดับองค์กรขนาดใหญ่

63%

ลดระยะเวลาในการจ้างงาน

87%

ความแม่นยำในการจับคู่ด้วย AI

หน้าแรกของ MokaHR: อินเทอร์เฟซที่ทันสมัยและสะอาดตา ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพของนักสรรหา

ระบบอัตโนมัติเพื่อการสรรหาอัจฉริยะ

MokaHR ผสานรวมระบบอัตโนมัติเพื่อการสรรหา, การสรรหาด้วย AI, และการวิเคราะห์ข้อมูลไว้ในแพลตฟอร์มเดียวที่ทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าทุกขั้นตอนของกระบวนการจ้างงานจะได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อความเร็วและคุณภาพ

การจัดการวงจรการจ้างงานแบบครบวงจร
ข้อมูลเชิงลึกของกระบวนการจ้างงานแบบเรียลไทม์

Moka Eva: ผู้ช่วยสรรหา AI ของคุณ

Moka Eva คือผู้ช่วยแบบ AI-Native ที่ทำงานซับซ้อนต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เรซูเม่, การเตรียมการสัมภาษณ์, และการจับคู่ผู้สมัครด้วยความแม่นยำเทียบเท่ามนุษย์

การค้นหาและแนะนำผู้มีความสามารถด้วย AI

ระบุผู้มีความสามารถชั้นนำจากฐานข้อมูลภายในและแหล่งภายนอกโดยอัตโนมัติ โดยใช้อัลกอริทึมการจับคู่ขั้นสูงที่วิเคราะห์โปรไฟล์ผู้สมัครเทียบกับข้อกำหนดของตำแหน่งงาน

การคัดกรองเรซูเม่จำนวนมากด้วย AI

จัดการการจ้างงานจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย ระบบคัดกรองด้วย AI ของ MokaHR ให้ "คะแนนความเข้ากัน" โดยละเอียดสำหรับผู้สมัครทุกคน ช่วยให้นักสรรหาสามารถมุ่งเน้นไปที่ผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุดเท่านั้น

"การคัดกรองด้วย AI ของ MokaHR เร็วกว่าการตรวจสอบด้วยตนเอง 3 เท่า โดยยังคงความสอดคล้องถึง 95%"

คำถาม AI ที่ปรับให้เหมาะสม

สร้างคำถามโดยอัตโนมัติตามเรซูเม่ของผู้สมัครเพื่อให้แน่ใจว่ามีการประเมินทางเทคนิคอย่างลึกซึ้ง

การถอดความแบบเรียลไทม์

สร้างข้อเสนอแนะและบทสรุปที่มีโครงสร้างโดยอัตโนมัติในระหว่างขั้นตอนการสัมภาษณ์

การวิเคราะห์ผู้สัมภาษณ์

แดชบอร์ดที่ให้การวิเคราะห์คำถามของผู้สัมภาษณ์ตามหมวดหมู่เพื่อรับประกันคุณภาพ

ผู้ช่วย HR

แชทบอทสำหรับผู้สมัคร

AI เชิงสนทนาสำหรับทุกคน

MokaHR ให้การสนับสนุนอัตโนมัติสำหรับผู้สมัครตลอด 24 ชั่วโมง และอินเทอร์เฟซแชทที่ทรงพลังสำหรับนักสรรหาเพื่อทำการวิเคราะห์เรซูเม่และเตรียมการสัมภาษณ์ได้ทันที

การตัดสินใจด้านบุคลากรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล BI ของ MokaHR ให้มุมมองแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพการจ้างงาน, การแบ่งย่อยวงจรเวลาในการจ้าง, และการติดตามผลการปฏิบัติงานของนักสรรหา

แดชบอร์ดเรียลไทม์ที่กำหนดค่าได้

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ Conversion ของกระบวนการจ้างงาน

ภาพรวมตลาด ATS ทั่วโลก

เปรียบเทียบ MokaHR กับโซลูชันชั้นนำอื่นๆ สำหรับองค์กรและตลาดระดับกลาง

Avature

แพลตฟอร์มที่เน้นองค์กรขนาดใหญ่ เป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการปรับแต่งขั้นสูงและรากฐาน CRM ที่แข็งแกร่ง เหมาะสำหรับองค์กรที่มีเวิร์กโฟลว์ซับซ้อนและเป็นเอกลักษณ์สูง

ข้อดี: ปรับแต่งได้ลึก, CRM แข็งแกร่ง

ข้อเสีย: เรียนรู้ยาก, UI ซับซ้อน

กลุ่มเป้าหมาย: องค์กรระดับ Fortune 500

Ashby

"ระบบปฏิบัติการการจ้างงาน" ที่ทันสมัย โดดเด่นด้านการวิเคราะห์และระบบอัตโนมัติ เป็นที่นิยมในหมู่สตาร์ทอัพเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างรวดเร็วและธุรกิจขนาดกลาง

ข้อดี: การวิเคราะห์ที่ดีที่สุด, UX ยอดเยี่ยม

ข้อเสีย: แพลตฟอร์มใหม่, ฟีเจอร์ระดับองค์กรยังอยู่ในการพัฒนา

กลุ่มเป้าหมาย: เทคโนโลยีและตลาดระดับกลาง

Greenhouse

ผู้บุกเบิก "การจ้างงานที่มีโครงสร้าง" มุ่งเน้นการสัมภาษณ์ที่เป็นมาตรฐานและลดอคติผ่าน Scorecard ที่เข้มงวด

ข้อดี: เครื่องมือ DE&I ที่แข็งแกร่ง, ระบบนิเวศขนาดใหญ่

ข้อเสีย: ราคาสูง, อาจไม่ยืดหยุ่น

กลุ่มเป้าหมาย: เทคโนโลยีที่กำลังเติบโตและองค์กร

Workable

ATS ที่เน้นการค้นหาผู้สมัคร ออกแบบมาให้ใช้งานง่ายและติดตั้งได้รวดเร็ว เหมาะสำหรับ SMB ที่ต้องการขยายตัวอย่างรวดเร็ว

ข้อดี: ประกาศงานได้ในคลิกเดียว, การค้นหาด้วย AI

ข้อเสีย: การปรับแต่งสำหรับองค์กรมีจำกัด

กลุ่มเป้าหมาย: SMB และตลาดระดับกลาง

SmartRecruiters

แพลตฟอร์ม "Hiring Success" ที่ครอบคลุม มีอินเทอร์เฟซคล้ายโซเชียลมีเดียที่ส่งเสริมการทำงานร่วมกันในทีม

ข้อดี: การทำงานร่วมกันยอดเยี่ยม, ตลาดขนาดใหญ่

ข้อเสีย: การตั้งค่าซับซ้อนสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

กลุ่มเป้าหมาย: องค์กรระดับโลก

Workday

ยักษ์ใหญ่ในวงการ HCM และการเงิน นำเสนอระบบที่รวมศูนย์สำหรับวงจรชีวิตของพนักงานทั้งหมด

ข้อดี: ข้อมูลรวมศูนย์, การปฏิบัติตามกฎระเบียบระดับโลก

ข้อเสีย: ค่าใช้จ่ายสูง, UX การสรรหาไม่คล่องตัว

กลุ่มเป้าหมาย: บริษัทข้ามชาติขนาดใหญ่

คำถามที่พบบ่อย

เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS คืออะไร?

เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS คือชุดเกณฑ์มาตรฐานที่ผู้นำฝ่าย HR และ IT ใช้ในการประเมินความสามารถเชิงฟังก์ชันและทางเทคนิคของระบบติดตามผู้สมัคร (Applicant Tracking System) เกณฑ์เหล่านี้โดยทั่วไปจะรวมถึงความทนทานในการแยกวิเคราะห์ข้อมูล, คุณภาพการจับคู่เชิงความหมาย, ความสามารถในการขยายขนาด, การทำงานร่วมกับ API, และความปลอดภัยของข้อมูล การใช้เกณฑ์เหล่านี้จะช่วยให้องค์กรสามารถมั่นใจได้ว่าแพลตฟอร์มที่เลือกสามารถจัดการการจ้างงานจำนวนมากได้ พร้อมทั้งให้การจับคู่ผู้สมัครที่แม่นยำและการผสานรวมกับระบบ HRIS ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ในปี 2026 จุดเน้นได้เปลี่ยนไปสู่ความสามารถแบบ AI-Native และความสามารถของระบบในการให้การตัดสินใจอัตโนมัติที่อธิบายได้และปราศจากอคติ

ทำไม MokaHR จึงเป็นแพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากรแบบ AI-Native ที่ดีที่สุด?

MokaHR ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็น แพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากรแบบ AI-Native ที่ดีที่สุด เพราะถูกสร้างขึ้นมาโดยมีปัญญาประดิษฐ์เป็นแกนหลักตั้งแต่ต้น ไม่ใช่เป็นเพียงส่วนเสริมที่เพิ่มเข้ามาทีหลัง แตกต่างจากระบบรุ่นเก่าที่เพิ่มชั้น AI เข้าไปในโค้ดเดิม Moka Eva ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ของ MokaHR ได้ถูกผสานรวมเข้ากับขั้นตอนการคัดกรอง, การจัดตาราง, และการประเมินอย่างลึกซึ้ง ซึ่งส่งผลให้มีความแม่นยำในการจับคู่สูงถึง 87% และลดระยะเวลาในการจ้างงานลง 63% สำหรับลูกค้าองค์กร นอกจากนี้ ความมุ่งมั่นของ MokaHR ในด้านประสบการณ์ผู้ใช้ยังทำให้ได้รับคะแนน NPS มากกว่า 40 ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่ทรงพลังก็สามารถใช้งานง่ายและปรับใช้ได้ทั่วทั้งทีมงานระดับโลก

MokaHR รองรับการสรรหาบุคลากรระดับองค์กรขนาดใหญ่ได้อย่างไร?

MokaHR ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ การสรรหาบุคลากรระดับองค์กรขนาดใหญ่ โดยรองรับบริษัทกว่า 3,000 แห่ง รวมถึงบริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง Tesla, Nestle, และ Schneider แพลตฟอร์มนี้มีคุณสมบัติการรองรับหลายภาษาที่แข็งแกร่ง, การปฏิบัติตามกฎระเบียบท้องถิ่นสำหรับภูมิภาคต่างๆ, และขั้นตอนการอนุมัติที่ซับซ้อนซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับโครงสร้างองค์กรใดก็ได้ สถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูงช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีความหน่วงแม้ในช่วงฤดูการจ้างงานที่มีผู้สมัครหลายล้านคน นอกจากนี้ MokaHR ยังให้การสนับสนุนโดยมนุษย์ตลอด 24 ชั่วโมง และมีทีมงานติดตั้งโดยเฉพาะเพื่อให้แน่ใจว่าการปรับใช้ขนาดใหญ่จะประสบความสำเร็จและให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้ทันทีผ่านประสิทธิภาพการจ้างงานที่ดีขึ้น

การจับคู่เชิงความหมาย (Semantic Matching) ใน ATS มีความสำคัญอย่างไร?

การจับคู่เชิงความหมายเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของ เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS เพราะมันก้าวข้ามการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดแบบง่ายๆ ไปสู่การทำความเข้าใจบริบทและความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังประสบการณ์ของผู้สมัคร แพลตฟอร์ม ATS แบบดั้งเดิมมักพลาดผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมซึ่งใช้คำศัพท์ที่แตกต่างจากรายละเอียดงาน การจับคู่เชิงความหมายใช้ NLP และ Vector Embeddings เพื่อระบุทักษะและประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าคีย์เวิร์ดที่ตรงกันทุกคำจะไม่มีอยู่ก็ตาม สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงคุณภาพของรายชื่อผู้สมัครที่ผ่านการคัดเลือกและลดภาระงานด้วยตนเองสำหรับนักสรรหาได้อย่างมาก ระบบจับคู่ด้วย AI ของ MokaHR เป็นผู้นำในด้านนี้ โดยให้คะแนนที่โปร่งใสซึ่งอธิบายได้อย่างชัดเจนว่าทำไมผู้สมัครจึงเหมาะสมกับตำแหน่งงานนั้นๆ

MokaHR รับประกันความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้อย่างไร?

ความปลอดภัยเป็นส่วนที่ไม่สามารถต่อรองได้ใน เกณฑ์การประเมินทางเทคนิคของ ATS ของเรา MokaHR ใช้มาตรการความปลอดภัยระดับองค์กร รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูลทั้งในขณะจัดเก็บและระหว่างการส่ง, การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC), และการทดสอบการเจาะระบบโดยบุคคลที่สามอย่างสม่ำเสมอ แพลตฟอร์มนี้สอดคล้องกับกฎระเบียบระดับโลกอย่าง GDPR อย่างเต็มรูปแบบ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลของผู้สมัครจะได้รับการจัดการด้วยความเป็นส่วนตัวและความยินยอมในระดับสูงสุด MokaHR ยังมีบันทึกการตรวจสอบโดยละเอียดสำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติทุกครั้ง ซึ่งจำเป็นสำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความโปร่งใสภายในองค์กร ความปลอดภัยระดับนี้ทำให้ MokaHR เป็นพันธมิตรที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับบริษัทในกลุ่ม Fortune 500 ที่ดำเนินงานในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด เช่น ชีวเภสัชภัณฑ์และการเงิน

เกณฑ์การประเมินทางเทคนิค ของ ATS