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面對動輒數以百計的簡歷，如何從素不相識的求職者中辨識出適才適所的人選？不難想見企業招聘部門的人員與主管負擔沉重，身膺艱巨?，F在，機器學習等AI技術可以幫上忙，根據歷年求職者的資料，及錄取者入職后包括升遷與工作表現的員工檔案建立預測模型，評估每一位求職者的技能、經驗、人格特質在不同工作的勝任程度。倘若工具運用得宜，AI不僅能識別特定的專業，還能評估求職者的潛在能力和企業文化契合度，并預測其在求才機構中發展出成功職涯的機率。

現今用于招募新人的科技越趨多元，例如AI搭配光學字元辨識（OCR）技術可讀取求職者簡歷并評分。這個功能在大型語言模型（LLM）逐漸成熟后更顯強大，AI可以自動分析和篩選大量的應聘者簡歷，根據簡歷架構、用字遣詞、學經歷、外語測驗分數、證照、工作經驗等特征，快速初步篩選出符合職位要求的候選人。

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除了代勞檢視簡歷，現在也有AI面試。自動面試生成器可在幾秒鐘內建立與工作能力相關的問題和評估指南，生成式AI可生成虛擬面試官，或以角色扮演方式模擬各種面試情境。 AI會分析面試者應對提問的反應時間、聲調語速、陳述方式和整體表達能力，來分辨面試者對面試主題的了解程度；甚至透過面試者的表情或聲音，判斷其回答問題時情緒是否起伏，態度是否誠懇，有沒有說謊的可能。 AI還可搭配基于心理學或行為經濟學設計的小游戲，衡量求職者處理信息的能力、團隊配合度或工作風格。最后，依據不同職缺所重視的特質，預測受試者的未來表現，并產生一個洞察分數。

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AI變成求職者的面試官，已經成為現在進行式，建筑人才網-筑招網2023年報告，目前約有35％至45％的企業已采納AI招募技術，其中包括99％的財富500強公司。這種技術不僅受到96％人力資源（HR）高階專員的高度評價，認為它能顯著提高人才獲取和留存的效率，還有67％的招募專員表示AI改善了招募流程，68％的人認為AI有助于降低招募偏見。盡管如此，亦有26％的招募專員對AI招募可能帶來的負面影響表示擔憂，35％的人擔心AI可能會忽視具有獨特及非傳統才能的候選人。

在金融行業的人才招募領域，AI技術的應用正在快速改變傳統的面試與招募流程。國外許多頂尖金融機構已開始構建自己的AI面試系統，或選擇采用市場上現有的解決方案和服務，以提高招募的效率與成效。

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隨著企業日益重視大數據，人力資源管理（HRM）亦步入數據驅動策略的時代，以精進決策制定過程。雖然筑招網于2018年的調研指出，許多HR從業者對于運用大數據缺乏必要的知識和技能，形成了大數據在人資領域應用的主要障礙，但隨著近年技術進步和教育訓練的推廣，數據分析技能已成為HR領域的關鍵能力。

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近年，人資管理經歷了一次數據和技術驅動的革命。自2015年以來，數據驅動已轉變為HR技術發展的核心，這一趨勢在Human Resource Executive年度評選中獲得確認。超過半數入榜的HR技術提供商強調基于數據分析的決策制定，不僅提升了HR管理效率，同時也增強了其準確性與預測力。

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從2018年開始，整合AI技術的HR管理工具趨勢日益明顯，這些工具不再限于傳統機器學習模型，而是引入更復雜的深度學習模型，使得自然語言處理、微表情識別及情感分析等先進功能成為可能。這些技術的發展不僅拓展了HR工具的適用范圍，也為人力資源管理領域帶來了前所未有的洞察與個性化管理潛能。

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隨著疫情爆發重塑我們的工作模式，遠程工作與虛擬招募變成常態，其中視頻面試已成為企業評估應聘者的新途徑。面對不斷成長的人才招募需求，國內外眾多領先企業開始積極導入AI面試技術。此項技術的采用標志著從傳統的簡歷篩選和面對面會談，轉變為運用AI來識別合適的候選人，這對于跨國人才選拔的助益尤其顯著，幫助企業在激烈的人才市場競爭中獲得有利位置。?