履歷該怎麼避雷?Cake推「AI履歷健檢」幫你順格式、抓關鍵字,每月可免費使用5次
履歷該怎麼避雷?Cake推「AI履歷健檢」幫你順格式、抓關鍵字,每月可免費使用5次

對絕大多數求職者而言,投遞履歷正變成一場與隱形守門員的戰爭。數據顯示,全球近99%的財富五百強企業已導入ATS(應徵者追蹤系統),這套自動化系統,會在人資看到履歷前,就先刷掉高達75%的申請者。

格式錯誤、關鍵字缺失,都可能讓一份優秀的履歷,在演算法眼中形同空白。

為此,人力平台Cake宣布推出「Cake AI:履歷健檢工具」,一款專為突破ATS篩選邏輯而設計的分析工具,目前已於美國、台灣、印尼與越南等在多個市場上線,協助求職者通過ATS的自動篩選,預期提升3倍面試邀約率。

Cake推出「AI履歷健檢」,解決什麼痛點?

多數企業已導入ATS進行履歷初步篩選,系統會自動解析、比對職缺描述,再依關聯度排序。只要履歷出現格式與排版混亂、缺少軟硬技能關鍵字、標題不適配、背景資訊缺失,甚至只是檔案類型不支援,求職者就可能在第一關就被刷掉。

即便許多求職者轉向ChatGPT等通用型AI,但這類工具並非為求職情境設計。其中更核心的問題是,求職者需要的不是一份通用履歷,而是針對每一個不同職缺進行動態調整的版本。

因此,Cake推出的AI履歷健檢並非從零生成,而是扮演專業教練的角色,能針對求職者履歷與欲投遞之職缺描述進行比對,並根據真實履歷數據與ATS標準反推的評分引擎,能精準分析五大面向:內容、技能、段落、格式與語氣。

Cake AI 履歷健檢
Cake AI 履歷健檢工具能自動檢測內容、技能與語氣,讓履歷更符合職缺需求與企業標準。
圖/ Cake

用戶上傳履歷與職缺描述後,系統會即時產出分析報告,指出履歷的弱點。例如,在過程中,系統會將模糊描述轉換為具體數字與成果的量化表述,凸顯專業成就,像是會將負責專案管理這種模糊描述,建議修改為「在三個月內,領導五人團隊完成某專案,使成本降低15%」的量化成果。

同時,系統還會自動檢測並補足與職缺相關的技能關鍵字,讓履歷更貼近企業需求與ATS搜尋邏輯,最後系統快速產出符合標準的新版履歷與專屬求職信,供求職者直接下載使用。

Cake要讓AI成為助手,而非裁判

「求職市場正進入一個全新的『人機協作時代』。AI不僅提升了效率,也正在改變履歷書寫、人才評估與面試的標準。」Cake創辦人暨執行長劉君羿表示,「如何在這樣的浪潮中讓專業實力被看見,將是未來求職與招募的核心挑戰。本次推出的『Cake AI:履歷健檢』正是我們回應這股趨勢的起點,透過AI科技協助求職者在投遞前就完成最充分的準備。」

Cake AI 履歷健檢
Cake 推出「Cake AI:履歷健檢」即時分析並改善履歷,協助求職者跨越 ATS 門檻。
圖/ Cake

為協助求職者提升競爭力,Cake過往已陸續推出包括履歷編輯器、AI求職信產生器,以及企業端的一站式AI招募系統,而本次推出的「Cake AI:履歷健檢」,則希望幫助求職者在投遞前完成最充分的準備,不再因格式、用詞或關鍵字不足而被擋在門外。

隨著產品在全球上線,Cake計畫持續將AI應用在求職的更多環節,讓科技回歸助手的角色,使人才的專業實力,能真正被看見。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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