韓國人才媒合平台Wanted進軍台灣!用「推薦」機制搭起企業與求職者橋樑
韓國人才媒合平台Wanted進軍台灣!用「推薦」機制搭起企業與求職者橋樑

求職管道日漸多元, 2015 年成立於韓國的新創求職媒合平台 Wanted,去(2017)年開始進行海外擴張,日本為他們的第一個海外市場,今(2018)年 Wanted 正式進軍台灣、香港及新加坡。

有別於傳統求職平台,Wanted 透過獎勵「推薦」作為核心主打特色,希望讓公司能夠找到合適人才,求職者能找到符合志向的工作,達到雙贏。

Wanted透過推薦機制,為公司與人才搭起連接的橋樑

根據 Wanted 團隊提供的平台數據顯示,經過推薦的求職者聘用率比一般求職者高8倍,而透過推薦進入公司,留任率也會提高 30%。品質、穩定度,都可以提高。

Wanted 台灣區總經理陳佳聰表示求職者尋找職缺時,經常會藉由身邊的同事、朋友進行擔任引薦人角色,幫忙推薦相關工作,但這件事並沒有實際轉化成為經濟效益。Wanted 希望透過推薦人搭建一個公司與人才之間的橋樑,擴大推薦的力量。

Wanted 公司 Logo 由三個圓圈組合,其中概念是三個圓圈分別代表的是公司介紹人求職者三方,他們希望以獎勵推薦機制改變傳統的應徵方式,求職者與推薦人在成功應徵並任職滿三個月後也會獲得回饋獎勵。

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透過 Wanted 平台,企業、推薦人及求職者能被串連在一起。
圖/ Wanted 粉絲專頁

招募經理簡伶怡說明,傳統的招募流程通常在最後一關才會有推薦人,Wanted的推薦機制則打破這項限制,將整個招募流程透明化,企業透過推薦人能更清楚人才特點,「透過推薦機制,讓公司更準確的找到適合的人才。」

另外平台透過圖片、影片呈現企業成長幅度、理念及企業文化,藉此讓潛在求職者更了解企業,讓轉職的動機變大、增加拉力,讓求職者找到心中理想的工作,促進人才市場流動,「把對的人放到對的位置,是 Wanted 真正想做到的事情!」陳佳聰說。

近一步增加拉力、找出潛在求職者

根據韓國 Wanted 平台統計,約有 75% 的使用者在透過推薦接觸到職缺訊息前,原本並沒有強烈轉職想法,但是在被朋友推薦之後,才起心動念開始考慮轉職。

陳佳聰談到每個人在做求職、離職的選擇時會有推力及拉力,對於企業來說,透過推薦不僅可以快速接觸到職缺所對應的族群,還能對仍在考慮、不主動的求職者產生拉力。「工作佔生活中一大部分時間,應該要找到可以跟生活達到共鳴的工作,平台希望能夠帶動拉力,透過推薦人的內部網路,讓求職者能把握更好機會。」陳佳聰說。

將對的人放在對的位置,陳佳聰表示現在眾多的求職平台其實都在宣揚人才適才適所的觀念,透過平台也可以讓企業呈現另一種品牌精神,而長期下來也是與企業主對話,讓企業主意識到應該更重視人才培育、提供相對良好工作環境、薪資等,整體來看,希望促進勞資走向更和諧環境。

未來發展海外市場,將版圖延伸產業鏈

不想只做求才平台,Wanted 希望能將版圖延伸至整個產業鏈,目前在韓國持續測試新的商業模式,未來不排除像是以月費方式開放資料庫提供急須求才的企業使用;或是針對求職者及企業提供教育訓練、履歷職涯教練等課程。此外,他們也積極投注資源發展 AI 相關應用,希望未來能達成更正確有效的自動化配對與推薦機制。

目前 Wanted 在韓國已經有超越 2,000 家企業在平台上招募人才,全球的使用者則是超過 40 萬人,其中韓國佔約九成。在去年獲得 B 輪融資後開始進行海外擴張,針對目前海外市場發展,陳佳聰表示台灣發展速度比預期的來得更快,這代表台灣人才市場其實還有許多需要被滿足的地方。

不過相較台灣,香港及新加坡在企業開發上則會比台灣更加順暢,原因在於香港、新加坡有較多跨國企業,除了對於跨境人才需求高之外,另一方面也更能接受新工具導入、新的收費模式。

Wanted的成立,從推薦開始

談到 Wanted 的成立,其實也要從「推薦」講起。共同創辦人 Bokkee 在有創業的想法時,經朋友介紹認識其他兩位共同創辦人 Reagan 及 Sehoon,三人在構思創業題目的過程中,想到彼此也是透過朋友引薦認識,認為人際推薦可以帶來高品質的人脈,因此近一步延伸這個想法,選定職涯領域,成立公司逐步發展成現今規模。

Wanted 剛創立時,市場上並沒有相同經營模式可循,團隊是如何踏出第一步?陳佳聰轉述創辦人想法,他表示在做決策時如果花費大量時間思考什麼是正確的解法,最後結果很可能是既什麼都沒做又晚別人好幾步。「我們的做法是先試了再說。過程中保持持續密集且簡短的討論,以小資源快速的測試,快速失敗,可以確保我們在有限的時間篩選出驗證有效的策略,資源集中下以追求最大的效果。」

創業快問快答

Q:請簡述貴公司的服務內容?
Wanted 是一個以獎勵引薦為核心(求職者與推薦人於成功應徵並任職滿三個月後可以獲得現金獎勵)的求才平台。

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
1、國際業務開發能力
2、成功開發市場經驗
3、產品專注度與使用者體驗

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韓商社群招募網股份有限公司台灣分公司:左起台灣區總經理陳佳聰、招募經理簡伶怡、數位行銷經理楊凱婷。
圖/ 侯俊偉攝影

團隊資訊

公司名稱:韓商社群招募網股份有限公司台灣分公司
成立時間:2015/3/3
產品名稱:wanted
上線時間:2018/2/1
官方網站MeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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