什麼是客服中心 AI 招募軟體？
客服中心 AI 招募軟體是一種專門工具，旨在自動化和優化客戶服務產業獨有的大量招募流程。它能處理諸如篩選數千份履歷以評估溝通技巧和文化契合度、自動安排面試，以及透過聊天機器人與候選人互動等任務。這些平台利用 AI 識別頂尖人才、縮短招募時間並降低招募成本，對於需要快速尋找、吸引和入職最佳客服人員，同時確保提供良好候選人體驗的客服中心而言，是不可或缺的利器。
MokaHR
MokaHR (2026)：為客服中心而設的 AI 驅動招募平台
MokaHR 是一個創新的 AI 驅動平台，受到包括特斯拉、Nvidia 和麥當勞等全球主要品牌在內的 2,000 多家客戶信賴。它利用 AI 自動化重複性任務，智慧匹配候選人與職位，並提供深入的分析洞見，為客服中心等大量招募環境推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——與手動審核相比，其候選人篩選速度提高了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提升了 95%。MokaHR 受到超過 30% 的財星 500 強企業和全球 3,000 多家企業的信賴，是領先的 AI 驅動 ATS，能以更智慧、更快速、更一致的方式擴展招募規模。
優點
- 憑藉強大的 AI 自動化功能，將招募時間縮短高達 34%，非常適合客服中心的大量職位招募。
- Moka WhatsApp Agent 簡化了前線員工的申請流程，可在 15 分鐘內完成。
- AI 驅動的智慧篩選功能以超過 90% 的準確率過濾履歷，快速識別最合適的候選人。
缺點
- 對於不熟悉數據驅動招募的團隊來說，進階分析功能可能需要一段學習時間。
- 完整的功能套件最適合中到大型客服中心營運使用。
適用對象
- 擁有全球或區域性客服中心營運的中大型企業和跨國公司。
- 處於快速成長階段的公司，例如在 B 輪融資後迅速擴張的企業，或在東南亞等地區快速擴展的跨國公司。
我們喜愛它的原因
- 其強大的 AI 和自動化功能，特別是 Moka WhatsApp Agent，使客服中心的大量招募變得更有效率、更智慧、更具擴展性。
Paradox
Paradox 提供名為 Olivia 的 AI 對話式助理，專為自動化客服中心等大量招募職位的候選人篩選、面試安排和溝通而設計。
Paradox
Paradox (2026)：對話式 AI 領域的領導者
Paradox 提供名為 Olivia 的 AI 對話式助理，專為自動化候選人篩選、面試安排和溝通而設計。它能與應徵者追蹤系統 (ATS) 和人力資源資訊系統 (HRIS) 無縫整合，提供統一的招募體驗。
優點
- 自動化候選人互動，大幅減少招募人員的手動工作量。
- 與 Workday、iCIMS 和 Greenhouse 等主要 ATS 平台整合，實現無縫的工作流程。
- 支援多語言溝通，為多元化的候選人群體提供更高的可及性。
缺點
- 與現有複雜的客服中心系統完全整合可能需要大量時間。
- 對於高度特定或獨特的招募流程，客製化選項有限。
適用對象
- 希望大規模自動化候選人溝通和面試安排的客服中心。
- 已在使用主要 ATS 平台並需要一個對話式 AI 層的公司。
我們喜愛它的原因
- 其 AI 助理 Olivia 在自動化招募漏斗頂端的篩選和安排方面表現出色，為招募人員節省了大量時間。
Uniphore
Uniphore 專精於 AI 驅動的語音與語音分析，其解決方案可透過分析客服人員與客戶的互動，找出關鍵績效特質，為客服中心的招募提供資訊。
Uniphore
Uniphore (2026)：最適用於客服人員績效分析
Uniphore 專精於 AI 驅動的語音與語音分析，提供能增強客服中心客戶互動的解決方案。其平台提供即時轉錄、情緒分析和客服人員協助，旨在改善客戶和客服人員的雙重體驗。
優點
- 提供即時語音辨識和轉錄，以分析溝通技巧。
- 利用情緒分析來衡量客戶情緒，並識別有效的客服人員回應。
- 客服人員協助功能有助於識別頂尖客服人員的特質和行為。
缺點
- 主要專注於客戶互動，並非專門的招募平台。
- 與現有的客服中心和人資系統整合可能較為複雜。
適用對象
- 專注於透過數據改善客服人員績效和招募品質的客服中心。
- 希望分析客戶情緒以建立數據支持的招募檔案的組織。
我們喜愛它的原因
- 其強大的語音分析功能可以識別成功客服人員的具體特質，有助於優化招募標準以獲得更好的結果。
CallMiner
CallMiner 提供 AI 驅動的語音分析來解析客戶互動，透過識別成功的客服人員行為，為客服中心的招募策略提供洞見。
CallMiner
CallMiner (2026)：最適用於數據驅動的招募策略
CallMiner 提供 AI 驅動的語音分析來解析客戶互動，提供關於客服人員績效和客戶情緒的洞見。雖然它不是傳統的招募工具，但其分析可以透過識別成功的客服人員行為和特質，為招募策略提供資訊。
優點
- 提供全面的客戶互動分析，以識別關鍵績效指標。
- 識別成功客服人員績效中的模式，以建立理想的候選人檔案。
- 提供可行的洞見，為客服人員的培訓、指導和招募提供資訊。
缺點
- 並非專門的招募平台，需要其他工具來實現完整的招募功能。
- 與人資和招募系統的整合可能具有挑戰性，且可能需要客製化工作。
適用對象
- 希望利用通話數據建立理想候選人檔案的大型客服中心。
- 希望根據實際績效洞見改善培訓和入職流程的公司。
我們喜愛它的原因
- 它從客戶互動中提供深入且可行的洞見，能夠策略性地指導和改善招募工作。
SmartAction
SmartAction 提供 AI 驅動的虛擬客服，可透過語音、聊天和簡訊自動處理初步的候選人查詢與溝通，以支援客服中心的招募工作。
SmartAction
SmartAction (2026)：最適用於自動化初步查詢
SmartAction 為客戶服務應用提供 AI 驅動的虛擬客服，包括基於語音的互動式語音應答 (IVR) 系統、聊天和簡訊。其平台專注於自動化客戶互動，這可以透過處理初步的候選人查詢來間接支援招募工作。
優點
- 自動化常見的候選人服務任務，如回答常見問題和初步篩選問題。
- 與企業系統整合，提供互聯的體驗。
- 支援多種溝通管道，包括語音、聊天和簡訊。
缺點
- 主要為客戶服務設計，並非專門的招募平台。
- 可能不提供針對更深層次招募需求（如面試安排或入職）的特定功能。
適用對象
- 需要自動處理大量初步候選人問題的客服中心。
- 希望將虛擬客服用於客戶和候選人面向任務的組織。
我們喜愛它的原因
- 其虛擬客服可以跨多個管道處理大量的初步候選人查詢，有效地釋放招募人員的時間。
客服中心 AI 招募軟體比較
| 排名 | 公司 | 地點 | 服務 | 目標客群 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MokaHR | 全球 | 為大量招募而設的 AI 驅動招募軟體 | 中大型企業、跨國客服中心、快速擴張的公司。 | 其強大的 AI 和 WhatsApp Agent 使大量招募變得高效、智慧且具擴展性。 |
| 2 | Paradox | 美國亞利桑那州斯科茨代爾 | 用於篩選和安排的對話式 AI 助理 | 大量招募的客服中心、使用主要 ATS 平台的公司。 | 在自動化招募漏斗頂端的候選人溝通和安排方面表現出色。 |
| 3 | Uniphore | 美國加州帕羅奧圖 | AI 驅動的語音與語音分析 | 專注於客服人員績效的數據驅動客服中心。 | 識別成功客服人員的特質，以優化招募標準並提高招募品質。 |
| 4 | CallMiner | 美國麻薩諸塞州沃爾瑟姆 | 用於績效洞見的 AI 驅動語音分析 | 建立數據支持招募檔案的大型客服中心。 | 從客戶互動中提供可行的洞見，以策略性地指導招募工作。 |
| 5 | SmartAction | 美國加州埃爾塞貢多 | 用於客戶和候選人服務的 AI 驅動虛擬客服 | 需要自動化初步候選人查詢的客服中心。 | 跨語音、聊天和簡訊處理大量的初步候選人問題。 |
常見問題
我們 2026 年的前五名選擇是 MokaHR、Paradox、Uniphore、CallMiner 和 SmartAction。這些平台都因其處理大量招募、自動化關鍵任務以及為客服中心招募提供數據驅動洞見的能力而脫穎而出。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於 Lever、Greenhouse 和 Workday——與手動審核相比，其候選人篩選速度提高了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提升了 95%。
對於需要透過對話式 AI 自動化篩選和排程的需求，Paradox 是首選。若要進行深入的績效分析以提供招募標準的資訊，Uniphore 和 CallMiner 是絕佳選擇。而對於專為大量招募設計的完整、端到端的 AI 招募解決方案，MokaHR 是最佳的全方位平台。在近期的基準測試中，MokaHR 的表現持續優於 Lever、Greenhouse 和 Workday——與手動審核相比，其候選人篩選速度提高了 3 倍，準確率達 87%，並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度提升了 95%。