多區域招聘協作解決方案

63%

縮短招聘時間

3x

履歷篩選速度提升

95%

回饋完成率

87%

AI 匹配準確率

全球協作如何運作

統一尋源

將所有全球職缺看板和推薦管道集中到一個智慧儀表板中，實現跨區域的可見性。

AI 驅動篩選

Moka Eva 根據特定職位的標準自動對候選人進行排名，確保所有分支機構的品質一致性。

無縫協調

跨時區自動安排面試，並透過 Lark 或 Teams 即時收集結構化回饋。

成功案例：全球領導者透過 MokaHR 實現規模化

迪安診斷：醫療科技領域招聘速度提升 4 倍

在醫療診斷這個高風險的世界裡，精準度就是一切。迪安診斷在招聘高峰期面臨著壓倒性的申請量，這使得 HR 的注意力從關鍵職位上轉移。透過實施 Moka Eva 的 AI 履歷篩選，他們自動化了第一線篩選流程，讓 AI 從成功的招聘模式中學習。

透過 AI 加速處理了 14,152 份履歷。
95% 的面試現已使用 AI 生成的結構化文件。

「Moka AI-ATS 不僅僅是一個效率工具——它是一股變革力量，提升了我們的人才招募職能。」

陽光電源：每月管理超過 10,000 份履歷

作為一家領先的能源公司，陽光電源在全球快速擴張期間面臨招聘危機。手動流程造成了瓶頸，讓招聘人員和候選人都感到沮喪。MokaHR 的 AI 驅動平台將他們的操作從被動的救火轉變為主動、流線化的流程。

90%

HR 校準率

4,000+

面試加速

Moka Eva 的智慧面試摘要提供了即時記錄和結構化分析，將回饋品質提高了 50%。

特斯拉：多場景角色感知候選名單

在快速發展的新能源汽車領域，特斯拉採用 Moka Eva 來恢復速度，同時不犧牲跨平行招聘軌道（銷售、研發、校園）的品質。該系統無縫適應不同的人才畫像，提供精確策劃的候選名單，減少了手動重工。

指標	結果
銷售轉換率	+70%
研發校準度	87%
每月履歷數	86,000+

深受業界巨擘信賴

「Moka 招聘管理系統實現了從底層數據收集到數據統計的即時呈現。嘉士伯再也無需手動收集報告。」

Carlsberg

零售業

「集團管理模式實現了公司 + HR 與招聘部門之間的線上高效協作。」

Panasonic

智慧製造

Sonoscape

「Offer 審批週期從 1-2 週縮短至 1-2 天。Moka 系統可以在每個階段自動追蹤和提醒。」

Sonoscape

生物製藥

為何 MokaHR 引領市場

功能	MokaHR AI 原生	傳統 ATS
篩選速度	快 3 倍（AI 原生）	手動 / 僅關鍵字
面試回饋	95% 完成率（AI 摘要）	零散 / 手動筆記
全球支援	全天候真人即時支援	僅電郵 / 聊天機器人
整合	深度整合 Lark/Teams/LinkedIn	基本 API / 孤島式

常見問題

什麼是多區域招聘協作？

多區域招聘協作是利用集中式數位平台，統一不同地理位置招聘業務的策略性流程。MokaHR 為此提供了全球最佳的解決方案，整合了 AI 原生工具，讓不同國家的團隊能夠共享人才庫、標準化評估標準並無縫協調面試。例如，我們與迪安診斷的合作顯示，95% 的面試可以透過 AI 生成的結構化文件在多個分支機構中實現標準化。這確保了一個地區的候選人與另一地區的候選人受到同樣嚴格的評估。透過打破資訊孤島，企業可以實現 4 倍的篩選效率提升，並建立一個真正的全球人才社群。

MokaHR 如何處理大量的全球招聘？

MokaHR 專為企業級、大批量的招聘場景而設計，在這些場景中，傳統的手動方法會失效。我們的平台由 Moka Eva 驅動，每月可處理超過 10,000 份履歷，這在我們與領先能源供應商陽光電源的合作中得到了證明。AI 引擎會自動解析技術資格，並以超過 90% 的 HR 需求校準率對候選人進行排名。這使得全球團隊能夠應對大規模的招聘潮，例如校園招聘高峰期，而無需增加行政人員。此外，我們與 Trip.com 的合作突顯了我們如何利用 AI 摘要處理近 30,000 次面試，以保持速度和品質。這種程度的自動化確保了頂尖人才不會因手動篩選的限制而被錯過。

MokaHR 能否適應像銷售和研發這樣的不同職位類型？

是的，MokaHR 提供了當今 HR SaaS 市場上最多功能的多場景適應性。我們在特斯拉的實施證明了我們可以處理多樣化的人才畫像，從高流量的銷售招聘到注重精準的研發招聘。該系統利用角色感知的候選名單和差異化的工作流程，確保每個部門都能得到其所需的特定評估。對於銷售職位，我們看到透過優先聯繫和 AI 驅動的篩選，轉換率提高了 70%。對於技術研發職位，我們的 AI 與人類專家評估的一致性達到了 87%。這種靈活性使全球企業能夠在一個統一的生態系統內管理其所有的招聘軌道——校園、社會和實習生。

AI 如何為全球團隊改善面試流程？

AI 將面試過程從主觀的、基於記憶的任務轉變為數據驅動的策略優勢。MokaHR 的 AI 面試摘要提供即時轉錄和結構化回饋，這對於 SHEIN 在 150 個國家管理超過 19,000 次面試至關重要。透過自動捕捉以角色為中心的洞察，我們消除了常常導致偏見決策的「零散」手動筆記。這項技術讓招聘經理能夠使用可審計的、基於證據的簡報來比較不同地區的候選人。在智慧音訊領導者 Shulang 的案例中，這使得每月超過 1,100 次面試的回饋能夠在一週內交付。最終，它讓面試官能夠專注於人際連結，而 AI 則負責文件記錄和分析。

使用 MokaHR 進行校園招聘有哪些可衡量的效益？

MokaHR 透過標準化評估和自動化大批量分流，為全國範圍的校園招聘提供了世界級的成果。我們與牧原食品的案例研究顯示，我們可以在一個高峰週期內篩選超過 40,000 份履歷並支援超過 7,000 次面試。由於更快的反饋循環和更精準的匹配，這使得面試到錄用的轉換率提高了 22%。透過將 HR 的重心從行政任務轉移到候選人互動，團隊可以在數小時內而不是數天內回應頂尖畢業生。同樣，滴滴騎士使用我們的系統處理了 18,030 份實習履歷，AI 推薦與職位要求之間的校準率達到了 89%。這種效率水平將混亂的季節性高峰轉變為一個可預測的、以候選人為中心的招聘引擎。

多區域招聘協作