財富500大企業都在用!告別繁瑣招募流程,自動化平台ATS如何協助人資事半功倍
財富500大企業都在用!告別繁瑣招募流程,自動化平台ATS如何協助人資事半功倍

根據 Jobscan 數據統計, 97.4% 的財富 500 大企業都有在使用 ATS(Applicant Tracking System)招募自動化平台,隨著企業規模縮小,此比例也逐漸下降:大型企業的使用率約為 70%,而中小企業則只有約 20%。這是因為大型企業需處理的職缺和履歷數量遠超過中小企業,因此更依賴自動化工具來提高履歷管理和招募效率。

ATS 是幫助人資團隊中的招募人員管理招募流程的軟體,旨在提升招募效率。一開始 ATS 單純只用來協助企業彙整履歷,整理履歷中的重要資料,如今隨著科技演進、招募需求增加,ATS 已升級為一個功能全面的 SaaS 平台,增加了職缺管理與發布、履歷自動下載與篩選、面試安排與回饋紀錄等一系列相關功能。以下將一一介紹常見的功能:

職缺管理

過往招募資訊分散於電話或郵件等管道,容易造成資訊落差,或須花費大量時間進行內部溝通。而 ATS 讓企業可以集中在一個平台管理所有職缺,追蹤不同部門、不同負責人資所正在招募的職缺狀態。

單一平台管理,全面追蹤招募流程
單一平台管理,全面追蹤招募流程
圖/ 潘鎮帆

建立獨立招募網站

ATS 服務包含提供企業客製化招募網站,可以自訂公司 Logo、顏色、職缺列表、JD(職缺敘述)、履歷投遞功能等,甚至可以設定企業內部員工專屬的推薦管道,或是串接公司自家官網的招募頁。

自動發布職缺到各招募通路

除了獨立的招募網站外,ATS 也能滿足所在市場的求職生態,串接不同的招募通路,像是人力銀行、社群等,讓企業可以自動化發布職缺到多個招募通路,增加職缺的曝光機會,進而提升招募成功的機率。

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串接各招募網站,一站式管理並自動發佈職缺
圖/ 潘鎮帆

篩選履歷

由於每個職缺都有機會收到大量履歷, ATS 可以自動依據 JD 和 履歷的適配度來排序,加速找出適合的履歷與人選。隨著 AI 技術的進步,這項功能的準確性和效率也在不斷提升,幫助企業更快鎖定合適人才,減少招募團隊花費過多人力與時間。

人才庫管理

經應徵者同意,ATS 會為企業儲存履歷、建立專屬的人才庫。在未來有新職缺時,企業可以優先從人才庫中篩選合適的候選人,節省時間與招募成本。

整合行事曆

ATS 可以整合企業的行事曆,便於招募團隊透過系統安排面試時間。如果需要重新安排面試,系統能自動同步更新行程,避免排程衝突。

招募流程管理

每個求職者的履歷在 ATS 中,都會被紀錄目前在哪個招募階段,以清楚追蹤每個求職者目前的招募進度。

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清楚追蹤招募進度,促進團隊協作
圖/ 潘鎮帆

團隊協作

ATS 打破了傳統上將招募視為人資部門專責的觀念,提供單一平台讓人資招募團隊、用人主管、面試官等多方角色都能查看求職者資訊並進行討論,促進團隊間的協作,提高招募決策的精準度。

數據化報表呈現招募成效

自動整理並圖像化呈現招募相關數據,讓企業清楚掌握招募流程的成效,檢視各部門的招募進度與有待改善的問題。

使用 ATS 所帶來的好處

在調查有使用 ATS 的招募人員後,有 94% 都認為有帶來正面的影響,62%的人認為比起傳統的履歷篩選,透過 ATS 可以找到更適合的人選,70% 的招募專員透過 ATS 提升了生產力。

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ATS提供全方位招募功能,協助企業提升效率
圖/ 潘鎮帆

除了統計量化數字以外,以下是 ATS 實際對招募流程帶來的好處。

  1. 節省工作時間
    自動化重複性工作,讓招募專員能專注於「人」才能做的事。

  2. 降低錯過適合履歷的風險
    AI 協助篩選履歷,減少因粗心而錯過好人才的可能性。

  3. 降低每次招募成本
    透過系統自動化功能,減少招募者和用人主管的人工作業的時間,進而降低每次招募的成本。

  4. 提高招募品質
    系統化管理提升履歷篩選、面試以及人才遴選的決策等過程的效率,最終提高整體招募品質。

  5. 加速招募流程
    減少職缺補人所需的時間,加快招募速度。

  6. 改善求職者體驗
    系統可以加速招募流程,並協助用人主管取得足夠資訊,問出關鍵問題,改善求職體驗。

  7. 儲備人才庫
    所有投遞的履歷都會被完整收藏,當有新職缺時,可以從既有人才庫中優先搜尋。

  8. 數據化追蹤招募成效
    透過可視化報表追蹤招募成果,讓公司相關單位了解招募優化的進展。

該如何挑選適合自己的 ATS

市面上有許多 ATS 產品可供選擇,在台灣較為流行的國外雲端 SaaS 包括:WorkdayGreenhouseLever。這些系統在成熟市場中發展完善,功能齊全,並且具有高度個人化設定。但缺點是在地化支援較為不足,例如中文翻譯品質不佳,或某些系統甚至沒有中文版本。此外,這些系統主要整合國外的人力銀行平台,如 LinkedIn 和 Glassdoor,對於串接台灣的人力銀行的整合完整度有限。

台灣也有少數廠商獨立開發或代理 ATS 服務,其中 Gogolook 的 ATS 服務 spotONE 主要針對中小企業,與台灣的人力銀行包含 104、1111、Cake 和 Yourator 整合,針對台灣市場提供較佳的在地化整合支援。spotONE 以求職者為核心,目標讓人才滿意整個面試流程,透過通知或是警示求職者停留時間等許多特殊功能,來提升求職者體驗,進而優化企業的招募效率,目前處於 Beta 測試階段,提供全功能免費試用。

台灣或亞洲的軟體趨勢往往落後歐美市場一段時間,但數據顯示,使用 ATS 的企業在招募上擁有明顯優勢。如果您在招募的效率上遇到困難,建議可以試用 ATS 系統。就像專案管理遇到困難時使用 Asana、Jira,銷售管理困難時使用 Salesforce、Hubspot 一樣,ATS 能夠透過技術提升招募效率。如果您對於 ATS 的使用或選擇有任何問題,歡迎來信討論!

如果您也對 Gogolook 推出的 ATS spotONE 有興趣,可以填寫預約產品介紹表單,獲得進一步的資訊!

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責任編輯:黃若彤

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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