專訪Cake|當AI巨獸都要做「求職平台」,我還有搞頭嗎?OpenAI為何想踏進這塊市場?
專訪Cake|當AI巨獸都要做「求職平台」,我還有搞頭嗎?OpenAI為何想踏進這塊市場?

某個週一的早上,求職和履歷平台Cake的創辦人暨執行長劉君羿,收到同事分享的訊息:OpenAI要做求職平台了

OpenAI的估值是3,000億美元(約為新台幣9兆元),Cake沒有公布過估值,最近一輪的募資是2023年完成的1.5億元A輪。講大鯨魚和小蝦米,或許還有點不夠。

收到消息的劉君羿並沒有感到超級意外,「壓力當然是有,我也有想過OpenAI可能會做些什麼產品,求職平台對他們來說,就是臨門一腳的事情。」他想了一下補了一句:「其實OpenAI要做很多事情,都是臨門一腳的事情。」

把履歷給ChatGPT、它給你職缺,只要夠精準,求職平台就會被顛覆

為什麼劉君羿說,OpenAI做求職平台有點順理成章?

「最簡單、最簡單的方向,就是你要找新工作就先跟ChatGPT講、想有新的職涯發展就跟ChatGPT講,ChatGPT有辦法吐出一堆職位。」劉君羿說,「如果媒合得夠精準,所有的求職平台都會被顛覆掉。」

挺合理的想像。不過,事情還沒有進展到那個地步。根據OpenAI的官方部落格,他們要做的事情有2件:一是 就業平台 ,媒合「需要AI才人的企業」與「具備AI技能的求職者」;二是 認證計畫 ,推出AI技能認證,目標在2030年前協助千萬名美國人獲得AI技能認證。

劉君羿也許可稍稍鬆一口氣,因為看起來OpenAI的計畫圍繞在AI認證,且現在並沒有「連結」(connection)的概念,所以如媒體所說要取代LinkedIn,可能還沒有這麽快。

但怎麼可能放鬆。不管在不在AI時代,大企業只需要動動手指的力氣,對於一票新創來說可能就是海嘯。「最極端的情況就是求職平台完全被取代。現在我的壓力來自於有多少時間,可以讓我們把護城河挖深,在所有人被顛覆的時候,還可以有一席之地。」劉君羿說。

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累積「檯面下」的數據,Cake:希望有一天做到「獵頭普及化」

Cake以履歷製作平台起家,延伸出求職平台和獵頭2項服務。在全球擁有800萬用戶,其中20%來自台灣,其他來自印尼、美國、越南等地;合作的企業超過1萬家,包含Google、台積電、UNIQLO等代表性企業。

履歷和求職平台Cake
Cake以履歷製作平台起家,延伸出求職平台和獵頭2項服務。
圖/ Cake

劉君羿認為,Cake的護城河就在這些數字的背後,「有2個方向可以不被取代,一個是工具型的,像是通訊工具LINE、文書處理工具Word;另外一個就是你手上有深層的數據。」當然重點在於後者。

先前提到ChatGPT可以媒合工作的狀況,比較偏向「文字」上的媒合。AI先閱讀企業開出的職缺描述,以及工作者履歷,找尋兩者之間契合度。

「但我們有檯面下的數據,像是企業真實偏好的人選類型、喜歡看什麼樣的履歷、真的約了什麼樣的人去面試、提供的薪資範圍等。」劉君羿說。這些真實的「職缺、面試、錄用數據」可以在未來被丟進AI裡面,更精準地推薦工作給求職者,「我們希望做到給你2個職缺,至少有1個你願意去面試。有點像是讓每個人都能擁有獵頭的服務。」

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在當前的求職市場中,存在一個巧妙卻深刻的二元結構:高階人才依賴獵頭的私密網路,他們的履歷不會輕易曝光;而廣大的一般人才則透過公開平台尋找機會,卻難以敲開頂尖職缺的大門。

這兩者之間形成了一道隱形的牆,導致資訊無法有效流動。許多潛力優異的人才可能因此被埋沒在海量履歷中,而企業也錯失了發掘這些潛力股的機會,「有點像是冰山,企業永遠都只能看到一部分的人才、人才只能看到一部分的職缺。」劉君羿說,「所以我們的目標就是累積數據,幫助大家找到『合適』的工作。」

這樣就夠了嗎?

這是劉君羿思考的機會點,也是Cake未來的發展路徑。不過,這樣就能保證不被AI巨頭打敗嗎?

「老實說,我真的不知道。」劉君羿說,「假設AI巨頭終有一天可以做到(超精準的工作媒合),那我就把公司收起來,也只是用問題掩蓋問題,換個跑道也還是要跟AI競爭。」他停頓了一下,「除非到山上隱居啦,不然你也只能好好面對這些挑戰。」

這個「不知道」或許是這場關於生存焦慮的對話中,最真實的註腳。在這個連巨頭都無法預測下一步的時代,任何關於「必勝策略」的豪言壯語,都顯得有些廉價。所有創業者都有共同的核心困境:當未來是一片迷霧,你要如何啟航?

Cake的答案,就是不再執著於尋找那張完美的地圖,而是選擇先把船造得更堅固,然後迎向砲火猛烈的AI未來。因為,當所有人都「不知道」的時候,誰能持續行動、持續修正,誰就最接近勝利。

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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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