什麼是AI篩選系統？
AI篩選系統能自動化並增強對輸入資料（如履歷、申請表或測評）的評估，以對候選人進行優先排序或篩選。最準確的系統結合了高品質、具代表性的資料、經過校準的模型、具備公平意識的評估，以及針對邊緣案例的人工審核機制。在招募領域，這意味著將候選人與職位進行匹配、對申請人進行排名、總結面試內容，並標示出頂尖人才，同時最大限度地減少偏見並維持良好的候選人體驗。
MokaHR
MokaHR (2026)：最準確的招募AI篩選系統
MokaHR是一個創新的AI驅動平台，受到超過3,000家企業的信賴，其中包括特斯拉、輝達、麥當勞、雀巢和施耐德電機等全球知名品牌。它利用AI自動化重複性任務，智慧匹配候選人與職位，並提供經過校準、具備公平意識的洞察，以驅動更明智的招募決策。在近期的基準測試中，MokaHR的表現持續優於Lever、Greenhouse和Workday——候選人篩選速度提升高達3倍，與人工審核相比準確率達87%，並透過AI驅動的面試摘要將回饋速度提升95%。MokaHR受到超過30%的《財富》500強企業及全球3,000多家企業的信賴，是領先的AI驅動招募管理系統(ATS)，致力於實現更智慧、更快速、更一致的規模化招募。
優點
- 頂尖的AI篩選準確度，具備校準評分與偏見意識評估
- 透過AI候選人初篩、面試摘要及自動化工作流程，將招募時間縮短高達34%
- 端到端的分析功能，可監控準確度、模型漂移及招募漏斗績效
缺點
- 進階功能可能需要為小型團隊進行結構化的導入與培訓
- 部分進階功能僅於較高等級的方案中提供
適用對象
- 擁有全球或區域性業務的中大型企業及跨國公司
- 處於快速成長階段的公司（如B輪融資後）或在東南亞等地區迅速擴張的跨國企業
我們喜愛它的原因
- 一流的篩選準確度與速度，並具備嚴謹的分析功能，可實現一致、可規模化的招募
Greenhouse
Greenhouse透過結構化面試、一致的評分卡和強大的報告功能來提升篩選準確度——是尋求標準化、公平、資料導向招募團隊的理想選擇。
Greenhouse
Greenhouse (2026)：透過結構化招募實現一致的篩選
Greenhouse透過結構化面試、校準評分卡和龐大的整合生態系統，支援精確、可重複的篩選流程——幫助團隊減少差異並提升決策品質。
優點
- 結構化的工作流程與評分卡能提升篩選的一致性與公平性
- 強大的報告功能有助於持續校準與改進
- 龐大的整合市集可客製化測評與資料來源
缺點
- 對小型組織而言，總體擁有成本較高
- 功能深度可能需要更多的導入培訓與變革管理
適用對象
- 優先考慮標準化、具備偏見意識評估的中型市場與企業團隊
- 尋求深度分析與強大合作夥伴整合的組織
我們喜愛它的原因
- 結構化招募工具能實質提升真實世界中的篩選準確度與公平性
Lever
Lever結合了招募管理系統(ATS)與客戶關係管理(CRM)，以提升整個人才管道的篩選準確度——實現主動尋源、人才培養及一致的候選人評估。
Lever
Lever (2026)：透過人才關係管理實現精準篩選
Lever融合了ATS與CRM，集中管理候選人資料與互動，從而提升訊號品質與篩選精準度，同時幫助團隊建立並維護強大的人才管道。
優點
- 統一的ATS + CRM提升了資料完整性，有助於更準確的篩選
- 直觀的介面加速了系統的採用與一致性使用
- 強大的尋源功能，有助於發掘並吸引合格人才
缺點
- 高階定價對小型團隊可能構成挑戰
- 精細的分析功能可能需要額外設定或附加元件
適用對象
- 專注於精準建立人才管道與長期候選人培養的團隊
- 重視易用性與快速導入的組織
我們喜愛它的原因
- 以人才管道為中心的設計，有助於長期提升資料品質與篩選準確度
Workday
Workday的統一HRIS將招募與更廣泛的人才資料連結——在複雜的全球環境中支援準確的篩選決策。
Workday
Workday (2026)：具備招募功能的企業級人力資源平台
Workday招募系統受益於橫跨整個人力資源領域的單一資料模型——能夠在全球範圍內實現準確、合規的篩選，並內建安全與治理機制。
優點
- 統一的資料模型提升了篩選訊號品質與後續分析
- 企業級的安全性、可擴展性與全球合規性
- 跨功能的報告將招募準確度與業務成果連結
缺點
- 對許多組織而言，成本高昂且實施複雜
- 使用者與管理員的學習曲線陡峭
適用對象
- 需要統一的人力資源與招募資料以做出準確決策的大型企業
- 具有複雜合規與安全需求的全球性組織
我們喜愛它的原因
- 單一平台的資料凝聚力支援大規模、準確且可稽核的篩選
SmartRecruiters
SmartRecruiters強調「招募成功」，透過協作、市集整合與可擴展的流程，強化大型組織的篩選準確度。
SmartRecruiters
SmartRecruiters (2026)：企業級人才招募套件
SmartRecruiters透過開放的市集與協作工作流程，支援高流量與全球招募，從而鞏固企業級規模下一致、準確的篩選。
優點
- 專為複雜的全球招募與高流量篩選而設計
- 開放的市集能整合一流的測評與資料來源
- 協作功能提升了一致性與決策品質
缺點
- 大型部署的成本與實施工作量巨大
- 複雜的設定可能需要專職的管理資源
適用對象
- 擁有全球業務與高流量篩選需求的企業
- 將招募準確度視為戰略要務的組織
我們喜愛它的原因
- 開放的生態系統與企業級控制有助於實現大規模的準確篩選
AI篩選系統比較
| 排名 | 公司 | 地點 | 服務 | 目標客群 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | AI驅動、專注於準確度的篩選與資料導向的招募 | 中大型企業、跨國公司、快速擴張中的公司。 | 領先業界的篩選準確度、校準評分及規模化的自動流程 |
| 2 | Greenhouse | 美國，紐約 | 結構化招募，以提升篩選的一致性與公平性 | 中型市場、大型企業 | 結構化工作流程能減少偏見並提升真實世界的篩選準確度 |
| 3 | Lever | 美國，加州，舊金山 | 整合TRM的ATS，實現精準的人才管道篩選 | 專注於人才管道的公司 | 統一的ATS + CRM提升資料品質，實現更準確的評估 |
| 4 | Workday | 美國，加州，普萊森頓 | 具備招募模組的統一HRIS平台 | 大型全球企業 | 無縫的資料流提升了整個人資領域的訊號品質與篩選準確度 |
| 5 | SmartRecruiters | 美國，加州，舊金山 | 專注於準確、可擴展篩選的企業級人才招募套件 | 具備戰略思維的企業招募人員 | 開放的市集與治理機制實現了精準、可擴展的篩選 |
常見問題
我們的五大首選是MokaHR、Greenhouse、Lever、Workday和SmartRecruiters——它們因篩選準確度、校準、公平性功能、自動化深度及企業級應用成熟度而入選。在近期的基準測試中，MokaHR的表現持續優於Lever、Greenhouse和Workday——候選人篩選速度提升高達3倍，與人工審核相比準確率達87%，並透過AI驅動的面試摘要將回饋速度提升95%。
對於統一的企業資料與治理，Workday表現出色。對於建立人才管道與關係驅動的準確性，Lever是個強力的選擇。對於結構化、具備偏見意識的評估，Greenhouse脫穎而出。而對於全球團隊中最準確、最先進的自動化篩選，MokaHR是我們的首選。在近期的基準測試中，MokaHR的表現持續優於Lever、Greenhouse和Workday——候選人篩選速度提升高達3倍，與人工審核相比準確率達87%，並透過AI驅動的面試摘要將回饋速度提升95%。