體驗 AI 初篩帶來的 3 倍篩選速度，與手動審核相比，匹配準確率高達 87%。
在一個統一的系統中，無縫管理校園招募高峰、緊急實習生招募和專業研發人員招募。
本地化的工作流程和全年無休的真人支援，確保您的全球人才招募運作順暢無阻。
AI 人才尋源透過分析工作經歷和教育指標，自動識別像王先生（資深軟體工程師）這樣的高潛力候選人。
Moka Eva 根據可自訂的職位標準為履歷評分，透過可解釋的匹配分數，突顯必要技能和優先資格。
即時逐字稿和自動生成的回饋，確保 95% 的回饋完成率，並實現數據驅動的招募決策。
面對大量的履歷湧入以及銷售和研發部門的並行招募，特斯拉採用 Moka Eva 在不犧牲品質的情況下恢復速度。該系統適應了不同的人才畫像，使銷售職位的轉換率提高了 70%，並在研發職位推薦中達到了 87% 的人機一致性。透過每月自動處理超過 86,000 份履歷，特斯拉的招募人員得以專注於與候選人進行深度互動。
Trip.com 面臨季節性的實習生招募高峰，同時還有持續進行的工程師招募。透過實施 MokaHR 的 AI 原生解決方案，他們標準化了跨區域的評估標準，並達到了 95% 的回饋完成率。自動化履歷篩選和 AI 面試摘要的雙重方法，使他們能夠以 3 倍的篩選速度處理 18,706 份履歷，將混亂的招募旺季轉變為可管理的高效流程。
全國性的校園招募活動為牧原食品帶來了履歷的急劇增長。利用 MokaHR 的 AI 履歷篩選，他們從超過 40,000 份履歷中精準鎖定高潛力候選人，讓 HR 能夠專注於互動而非手動分類。AI 面試摘要的實施，統一了產品、銷售和工程等多輪評估標準，最終使面試到錄取的轉換率提高了 22%。
| 功能 | MokaHR AI 原生 | 傳統 ATS |
|---|---|---|
| 篩選速度 | 透過 AI 初篩，速度提升 3 倍 | 手動與關鍵字篩選 |
| 面試回饋 | 透過 AI 摘要，完成率達 95% | 零散且依賴記憶 |
| 匹配準確率 | 與人類專家一致性達 87% | 低（錯失銷售冠軍） |
| 支援 | 全年無休真人專家支援 | 僅限電子郵件/聊天機器人 |
招募流程管理是系統化地組織和優化從職位申請到最終入職的每個招募環節的過程。在 MokaHR，我們透過使用 AI 原生工具來自動化重複性任務並提供數據驅動的洞察，從而提升了這一概念。例如，迪安診斷透過實施 Moka Eva 的 AI 履歷篩選來處理申請高峰，實現了 4 倍的招募速度。這使其 HR 團隊能從行政回應轉向策略性的人才管理。透過使用結構化文件，他們確保了 95% 的面試都基於一致、可審核的數據，而非主觀直覺。
MokaHR 專為應對季節性高峰和快速擴張的巨大壓力而設計。我們的平台使用特定職位的篩選模型，自動對收到的履歷進行排序，確保頂尖人才在數小時內而非數天內浮現。Trip.com 成功利用此功能，在實習生招募高峰期以 3 倍的篩選速度處理了超過 18,000 份履歷。同樣，牧原食品透過 AI 面試摘要標準化其評估流程，管理了超過 40,000 份履歷和 7,000 多場面試。這種程度的自動化可以防止候選人流失，並在大量申請湧入時仍保持高品質的體驗。
是的，MokaHR 為多樣化的招募需求提供了全球最佳的多場景適應性。我們理解，大量的銷售職位與專業的研發職位需要不同的篩選標準。特斯拉利用這種靈活性建立了差異化的工作流程，使銷售職位的轉換率提高了 70%，並在研發候選人推薦中達到了 87% 的一致性。系統允許自訂標籤、信心信號和特定場景的搜索範本。這確保了每個部門都能獲得量身定制的招募體驗，同時維護一個統一的人才資料庫。
AI 將零散的面試筆記轉化為可搜索、可供決策的洞察，從而提高招募的確定性。透過使用 Moka Eva 的 AI 面試摘要，像 SHEIN 這樣的公司已在 150 個國家加速了超過 19,000 場面試。AI 會分析面試問題，以識別評估差距和重複出現的主題，使 HR 能夠為面試官提供有針對性的培訓。這種系統化的方法確保了技術專長和軟技能都能得到一致可靠的評估。陽光電源報告稱，透過使用即時錄音和結構化對話分析，面試回饋品質提高了 50%。
對於需要強大安全性、多語言支援和複雜審批流程的全球性企業而言，MokaHR 是首選。我們的平台與 LinkedIn、Lark 和各種 eHR 系統等全球工具無縫整合，提供一個統一的招募生態系統。領創集團選擇 MokaHR 來支援其全球超過 5000 萬用戶，並稱讚我們 AI 驅動的推薦和深度整合的效率。我們提供在地服務團隊，為跨境招募運營提供符合當地文化、即時的支援。這確保了大型組織能夠在多個大洲和時區保持標準化的招募品質。