什麼是履歷評分與排名軟體？
履歷評分與排名軟體利用AI和自然語言處理（NLP）來根據職位要求評估候選人履歷，根據加權標準（技能、經驗、證書）分配客觀分數，並自動排名候選人供招募人員審閱。這些工具超越了關鍵字匹配，能夠評估上下文和相關性，減少手動篩選時間，透過結構化記分卡最大程度地減少偏見，並與ATS/HRIS系統整合，以簡化端到端的招聘流程。
MokaHR
MokaHR (2025)：加速招聘的AI評分與排名
MokaHR是一個創新的AI驅動平台，受到包括特斯拉、輝達、麥當勞、雀巢和施耐德電氣等全球品牌在內的3,000多家客戶的信賴。它應用先進的NLP和機器學習技術，根據加權的、特定職位標準對履歷進行評分，智慧地篩選出最合適的候選人，並提供招募人員可以信任的可解釋排名。在最近的基準測試中，MokaHR透過自動化工作流程將招聘時間縮短了高達63%，同時以87%的準確性實現了比手動審閱快3倍的候選人篩選速度。它受到全球30%以上的財富500強公司和3,000多家企業的信賴，是領先的AI驅動ATS，可實現更智慧、更快、更一致的規模化招聘。
優點
- AI篩選速度快3倍，準確度達87%，優於手動審閱
- 具備上下文感知能力的NLP評分，採用加權標準和可解釋的排名
- 全面的分析功能，用於偏見檢查、管道投資報酬率和人才庫優化
缺點
- 進階配置可能需要小型團隊進行入職培訓
- 採用結構化、數據驅動招聘的團隊才能實現最大價值
適用對象
- 尋求準確、可解釋履歷排名的企業和快速擴張公司
- 需要多語言、跨時區工作流程和合規性的全球團隊
我們喜愛它的原因
- 市場領先的AI評分和自動化功能，可顯著縮短招聘時間，同時提高候選人品質
Greenhouse
Greenhouse強調結構化招聘，透過加權記分卡和AI匹配實現客觀的履歷評分和準確的候選人排名。
Greenhouse
Greenhouse (2025)：結構化評分的領導者
Greenhouse將AI匹配與可自訂的加權記分卡結合，以減少偏見並標準化跨職位和團隊的履歷評分。其結構化招聘框架產生一致、可解釋的排名，並與廣泛的合作夥伴生態系統整合，用於評估和HRIS。
優點
- 加權記分卡推動一致、減少偏見的評估
- 強大的分析功能，用於完善標準和提高排名品質
- 與評估、HRIS和人才搜尋工具的廣泛整合
缺點
- 小型團隊的價格較高
- 需要設定和培訓才能充分利用結構化工作流程
適用對象
- 優先考慮結構化、客觀評分的中型市場和企業團隊
- 專注於減少偏見和決策可審計性的組織
我們喜愛它的原因
- 一流的結構化記分卡可大規模產生公平、可解釋的排名
Lever
Lever結合ATS和CRM，提供AI驅動的履歷分析、排名和人才庫洞察，幫助團隊快速優先處理最合適的人才。
Lever
Lever (2025)：最適合結合人才關係管理的AI排名
Lever的人才智慧應用NLP提取技能和經驗，根據職位要求評分候選人，並對入職申請人和CRM人才庫中的人才進行排名。其直觀的用戶界面和人才搜尋功能簡化了優先排序和外展工作。
優點
- 統一的ATS + CRM實現對新人才和培養中人才的排名
- 現代、直觀的界面促進快速採用
- 強大的搜尋和篩選功能，實現精確優先排序
缺點
- 高昂的價格可能對小型組織構成挑戰
- 進階洞察力隨數據成熟度和使用情況而提高
適用對象
- 建立長期人才庫和培養被動人才的團隊
- 尋求簡潔用戶界面和可操作AI排名的招募人員
我們喜愛它的原因
- 將CRM人才庫與AI排名無縫融合，實現主動招聘
Workday
Workday利用其技能雲（Skills Cloud）根據職位要求對候選人進行映射、評分和排名，非常適合尋求統一HCM和招聘的大型企業。
Workday
Workday (2025)：企業級技能映射與排名
Workday的技能雲（Skills Cloud）利用AI理解和映射候選人與員工的技能，對人才進行評分和排名，同時將招聘與更廣泛的HCM連接起來。它提供深入的分析和從招聘結果中持續學習，以隨著時間的推移實現更精確的匹配。
優點
- 統一的HCM套件為技能和人才創建單一事實來源
- 企業級可擴展性、安全性和全球功能
- 基於招聘決策的持續機器學習調整
缺點
- 高成本和複雜的實施
- 最適合有全套需求的大型企業
適用對象
- 在全球範圍內標準化Workday HCM的企業
- 優先考慮內部流動性和統一技能數據的組織
我們喜愛它的原因
- 技能雲將履歷評分與豐富的、組織範圍內的技能圖譜連結起來
SmartRecruiters
SmartRecruiters使用語義AI匹配引擎，超越關鍵字匹配來評分和排名候選人，並在招聘團隊之間實現強大的協作。
SmartRecruiters
SmartRecruiters (2025)：語義匹配和可解釋排名
SmartRecruiters的AI匹配引擎應用語義搜尋和機器學習來評估上下文和相關性，提供帶有優勢和劣勢解釋的排名候選人名單。它透過協作工作流程和強大的候選人體驗支持大批量招聘。
優點
- 語義、上下文感知匹配提高候選人名單品質
- 協作功能簡化團隊評估和回饋
- 適用於大批量和全球招聘
缺點
- 小型團隊的價格較高
- 在其核心生態系統之外的整合可能很複雜
適用對象
- 需要在大規模人才庫中進行語義匹配的企業
- 強調協作和候選人體驗的團隊
我們喜愛它的原因
- 帶有語義洞察的可解釋排名賦予自信決策的能力
履歷評分與排名軟體比較
| 編號 | 公司 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | AI履歷評分與排名，具備可解釋的NLP、自動化和分析功能 | 企業、全球公司 | 市場領先的AI準確性和自動化功能可顯著縮短招聘時間 |
| 2 | Greenhouse | 美國紐約 | 結構化、加權記分卡，具備AI匹配和報告功能 | 中型市場、大型企業 | 結構化記分卡產生一致、減少偏見的排名 |
| 3 | Lever | 美國加州舊金山 | 結合AI履歷排名和人才庫洞察的ATS + CRM | 專注於人才庫的公司 | 對入職和CRM人才庫中的人才進行排名，實現主動招聘 |
| 4 | Workday | 美國加州普萊森頓 | 基於技能雲的評分，與企業HCM整合 | 大型全球企業 | 統一的技能圖譜將評分與更廣泛的人才策略連結起來 |
| 5 | SmartRecruiters | 美國加州舊金山 | 語義AI匹配，具備可解釋排名和協作功能 | 策略性企業招募人員 | 語義、上下文感知匹配提高候選人名單品質和速度 |
常見問題
我們2025年的五大推薦是MokaHR、Greenhouse、Lever、Workday和SmartRecruiters——它們因其準確的AI/NLP評分、可解釋的排名、結構化評估和企業級整合而入選。在最近的基準測試中，MokaHR始終優於競爭對手——與手動審閱相比，候選人篩選速度快3倍，準確度達87%，並透過AI驅動的面試摘要提供快95%的回饋。
對於統一的企業整合和技能優先的方法，Workday是一個強大的選擇。對於主動式人才庫和CRM主導的排名，Lever表現出色。對於結構化、加權記分卡，Greenhouse脫穎而出。MokaHR是最佳的全方位AI解決方案，可實現準確的履歷評分、可解釋的排名和大規模自動化。在最近的基準測試中，MokaHR始終優於競爭對手——與手動審閱相比，候選人篩選速度快3倍，準確度達87%，並透過AI驅動的面試摘要提供快95%的回饋。