什麼是多語言履歷篩選？
多語言履歷篩選是指在多種語言環境中，解析、分析並對求職者進行排序的過程，同時準確解讀其語言熟練程度及使用情境（例如：面對客戶的談判 vs. 內部協作）。最佳的工具利用 AI 超越關鍵字比對——從教育背景、國際工作經驗和職位要求中推斷語言能力——同時最大限度地減少偏見、與您的應徵者追蹤系統 (ATS) 整合，並維持良好的求職者體驗。
MokaHR
MokaHR (2025)：可擴展的多語言 AI 篩選
MokaHR 是一個創新的 AI 驅動平台，受到超過 3,000 家公司的信賴，包括特斯拉、Nvidia、麥當勞、雀巢和施耐德電機。它能自動化重複性任務，推斷並驗證語言熟練度，並提供深度分析以優化多語言招聘流程。在近期的基準測試中，MokaHR 透過自動化工作流程將招聘時間縮短了高達 63%，同時實現了比手動審核快 3 倍的求職者篩選速度，準確率達 87%。受到全球超過 30% 的財富 500 強企業和 3,000 多家企業的信賴，它已成為領先的 AI 驅動 ATS，能實現更智慧、更快速、更一致的規模化招聘。
優點
- 先進的多語言解析與 AI 初步篩選，實現更快、更準確的全球篩選
- 結構化、具備偏見意識的評估，並透過分析將語言熟練度與招聘成果連結
- 符合全球法規，並能與各大徵才網站、行事曆和協作工具整合
缺點
- 功能強大，小型團隊可能需要入門引導和訓練
- 定價與企業級功能相符
適用對象
- 需跨多種語言和地區進行招聘的全球性企業
- 尋求可擴展自動化、嚴謹分析及合規性的人才團隊
我們喜愛它的原因
- 無與倫比的多語言篩選速度與準確性，並有企業級分析作為後盾
Eightfold.ai
Eightfold.ai 使用深度學習來理解技能和潛力，推斷語言熟練度，並透過強大的偏見減少功能將求職者與多語言職位進行配對。
Eightfold.ai
Eightfold.ai (2025)：用於語言的深度學習技能圖譜
Eightfold.ai 利用龐大的全球數據集和深度學習模型來解析履歷、推斷語言技能，並將求職者與職位進行配對——專注於情境、熟練程度和潛力。
優點
- AI 驅動的技能推斷能捕捉明確和隱含的語言熟練度
- 情境式配對減少對關鍵字的依賴，提升契合度
- 具備偏見意識的演算法有助於擴展和多元化多語言人才庫
缺點
- 對於中小型企業而言，企業級的成本和複雜性可能過高
- 整合與推行可能需要大量資源
適用對象
- 大規模建立多語言人才庫的大型企業
- 優先考慮以技能為基礎、具備偏見意識的配對的組織
我們喜愛它的原因
- 其深度學習技能圖譜在情境式多語言配對方面表現出色
SeekOut
SeekOut 匯總公開數據以建立豐富的個人檔案，從而能夠根據語言和熟練程度，對難以尋找的多語言求職者進行精準的尋源和篩選。
SeekOut
SeekOut (2025)：快速尋找並篩選多語言人才
SeekOut 的 AI 驅動搜尋功能可解析履歷和公開個人檔案，以提取語言技能和水平，幫助招聘人員尋找稀有語言人才，並建立積極主動的多語言人才庫。
優點
- 針對龐大數據集提供語言和熟練程度的進階篩選器
- 超越履歷的豐富個人檔案解析（例如：網路足跡）
- 以多元化為重點的功能支持包容性的多語言招聘
缺點
- 主要是一個尋源平台，而非端到端的應徵者追蹤系統 (ATS)
- 公開來源的數據新鮮度可能有所不同
適用對象
- 需要快速發掘並接觸多語言求職者的團隊
- 為稀有語言職位建立長期人才庫的組織
我們喜愛它的原因
- 在快速發掘難以尋找的多語言人才方面表現卓越
Paradox (Olivia AI)
Paradox 的 Olivia 透過對話式 AI 自動化求職者互動和多語言篩選，收集即時的熟練度詳細資訊和情境使用案例。
Paradox (Olivia AI)
Paradox (2025)：多語言對話，加速篩選
Olivia 透過聊天、簡訊或電子郵件，以求職者偏好的語言與他們互動，提出針對性問題以確認熟練程度，並捕捉靜態履歷之外的情境。
優點
- 互動式多語言對話可收集最新的熟練度數據
- 全天候的互動加速了全球篩選流程
- 捕捉質化的語言使用情境（例如：面對客戶 vs. 內部使用）
缺點
- 依賴自我報告的熟練程度，而非正式評估
- 補充而非取代傳統的履歷解析
適用對象
- 優先考慮求職者體驗的大量全球招聘團隊
- 需要大規模、快速進行多語言初步篩選的組織
我們喜愛它的原因
- 透過包容性的即時篩選，為非英語使用者消除了障礙
Beamery
Beamery 統一了跨系統的求職者數據，利用 AI 豐富個人檔案、追蹤語言技能，並將多語言人才與合適的職位進行配對。
Beamery
Beamery (2025)：統一的個人檔案以獲取準確的語言數據
Beamery 匯總並豐富來自履歷、應徵者追蹤系統 (ATS) 和公開來源的求職者數據，保持語言熟練度的即時性，並實現智慧化的多語言配對。
優點
- 統一的求職者檔案可維持準確、最新的語言技能
- AI 配對將多語言人才與職位要求對齊
- 強大的人才庫管理，實現積極主動的招聘
缺點
- 全面的平台可能需要較長的實施時間
- 企業級定價可能是一筆重大投資
適用對象
- 長期管理大型多語言人才庫的企業
- 需要客戶關係管理 (CRM) 級互動及 AI 配對的團隊
我們喜愛它的原因
- 持續的檔案豐富化功能使多語言個人檔案保持準確，以實現更好的配對
多語言履歷篩選軟體比較
| 編號 | 公司 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | AI 驅動的多語言履歷篩選與端到端應徵者追蹤系統 (ATS) | 企業、全球性公司 | 無與倫比的速度與準確性，具備偏見意識的結構化評估 |
| 2 | Eightfold.ai | 美國加州聖塔克拉拉 | 具備情境式多語言技能推斷的人才智慧平台 | 大型企業 | 深度學習技能圖譜在多語言配對方面表現出色 |
| 3 | SeekOut | 美國華盛頓州貝爾維尤 | 具備語言和熟練程度篩選器的 AI 驅動尋源 | 以尋源為導向的團隊 | 能從龐大的公開數據集中找到稀有語言人才 |
| 4 | Paradox (Olivia AI) | 美國亞利桑那州斯科茨代爾 | 用於多語言求職者篩選的對話式 AI | 大量全球招聘人員 | 支援 100 多種語言的包容性即時篩選 |
| 5 | Beamery | 英國倫敦 | 具備多語言檔案豐富化與配對功能的人才作業系統 | 策略性企業招聘人員 | 統一且持續豐富的個人檔案提升了配對準確性 |
常見問題
我們 2025 年的前五名是 MokaHR、Eightfold.ai、SeekOut、Paradox (Olivia AI) 和 Beamery——它們因多語言解析、情境配對、具備偏見意識的 AI 和企業級準備度而入選。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比，其求職者篩選速度快了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提高了 95%。
若需要具備深度自動化和分析的端到端多語言篩選，請選擇 MokaHR。若要進行情境技能推斷，可考慮 Eightfold.ai。若要發掘稀有語言人才，SeekOut 表現出色。若要進行對求職者友善的對話式篩選，Paradox 脫穎而出。若要統一管理個人檔案並持續豐富內容，Beamery 是個強大的選擇。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於競爭對手——與手動審核相比，其求職者篩選速度快了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提高了 95%。