眼前一片無垠的沙灘上，散落著不少貝殼，現在你必須從中挑出最美麗的一枚，該怎麼做？

要從成千上萬封履歷中找出最契合職位的人選，就像從沙灘上挑選最美麗的貝殼一樣，這樣的難題，一直困擾著無數企業。

企業評論網站《glassdoor》2019年的統計資料顯示，美國企業雇用一位新員工，平均得花費4,000美元及24天的前置作業，成本所費不貲。招募技術平台《Modern Hire》2018年的報告則指出，高達85％的企業人力資源部門，對於提升招聘多樣性（性別、種族、學歷與年齡等背景條件）的目標備感壓力。

 

數位時代／沈佑穎製作

與演算法共舞，人力生態的全新樣貌

會計師事務所暨企業顧問公司資誠（PwC）研究發現，隨著AI（人工智慧）浪潮襲來，高達63％的企業人資部門正考慮納入這項技術，應用在人資選、用、育、留4大專業領域。

「選」即是招募人才 ，也是多數企業最注重的領域。為了加快招募速度，避免評選過程參雜人類的主觀喜好與偏見，企業開始尋求AI支援，尤其是求職者人滿為患的大型企業。

為了填補俄羅斯地區的職位空缺，百事可樂曾運用AI尋覓人才，被稱為Robot Vera的這項技術可在9小時內，面試1,500位應徵者。

 

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麥當勞每年開出約200萬個職缺，收到多達2,000萬份工作申請。為緩解部分人力負擔，這位速食巨頭與Google、亞馬遜合作，讓求職者能夠以Google語音助理、Alexa進行初步的應徵。

如果想應徵知名跨國飯店管理集團希爾頓的職缺，甚至得先經過3道AI設下的門檻，從履歷的篩選、聊天機器人訪談，直到AI面試，唯有通過全部考驗的求職者，才有接受人類審核的機會。

希爾頓採用AI面試技術後，已有約4.3萬名求職者接受過AI的訪談，並篩選了其中約2／3的人。

 

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「效率」是這些企業運用AI技術篩選人才最主要的原因。審閱履歷及面試是招募過程中最費時的部分，所以也是當今AI招募技術的發展重心。

LinkedIn曾針對運用AI的人資部門進行調查，67％的使用者聲稱，AI可以幫助他們節省時間。「避免偏見」則是該調查中僅次於「節省時間」外，人資認為的第二大助力。《Modern Hire》的報告也提到，56％的求職者認為，AI比人類招募人員更公平，而有49％相信AI可以提升他們獲得職位的機率。

台灣AI招募的應用還在起步，不過，AI仍然可以擔任軍師角色，將數據更全面地呈現給人資參考。

緯謙科技總經理夏志豪表示，「你或許以為某種類型的員工，可以在公司待上較長的時間，但AI呈現的數據可能會告訴你，自以為是的想法全都是錯的。」

「實務上，你很難知道什麼學歷、性別、工作經歷……的應徵者，會近似於待得久的員工。」夏志豪指出，「但有了AI與資料分析，可以很快協助主管掌握情況。」

台灣企業正著手運用AI技術徵才，疫情更為這股風潮推波助瀾。夏志豪提到，體驗過AI及遠端招募的便利後，勢必會有愈來愈多公司加入這股潮流。

星展銀行在今年4月將AI招募系統JIM引進台灣，依據在新加坡的使用經驗，在應徵人數成長一倍的情況下，這套系統節省了80％的履歷審閱時間。

在「用」人方面 ，互動式AI招募系統開發商Mya的平台，能透過聊天機器人為員工調整職務，甚至整合ATS（申請人追蹤系統）自動化安排工作。

在「育」的方面 ，IBM利用AI協助員工培訓及進修，針對員工需要精進的能力進行個人化建議，並整理成效最佳的學習資源，讓使用者有效率地進行學習。

「留」才方面 ，AI也可以幫助挽留意圖離去的人才。藉由出勤、工作表現等風險因素的分析，AI可以判斷員工離職可能性，給予人資更寬裕的慰留時間。

為了解決旺季缺工問題，緯創資通就透過AI分析防止人才流失，該公司聲稱在判斷「誰是高風險離職員工」，有70％的準確率。

緯創資通行政暨人力資源總監呂錦龍指出，AI能夠透過年齡、學歷、工時、請假狀況、部門轉換等60項內部因子，以及天氣、房價等外部因子，揪出有高離職風險的員工。

不過，即便AI能協助企業優化部門組織結構，並預測人員離職風險，呂錦龍強調，管理「人」是非常複雜的一件事，目前AI只是輔助判斷的工具，並非取代主管做決定，無論是篩選人才或其他人資應用上，人類主管還是最主要的決策者；與以往不同的是，主管能夠藉由AI做到過去做不到的事，創造更多的專業價值。

舉例來說，緯創資通運用AI探勘大數據，找出並串聯事件表面看不見的脈絡。人資部門注意到員工到了某個特定歲數就會離開公司，為尋找答案，從AI分析的數據尋找因果關係，發現這個風險與家庭發展高度相關，員工在「結婚」與「工作」上遭遇瓶頸時，難免會產生離職念頭。因此，人資就能夠運用AI找出原因和數據支持，進一步協助員工改善問題，或予以關懷，盡力減少離職風險。

然而，104人力銀行顧客價值處協理翁維薇提醒，技術的應用不是單純只看對企業端的優勢，也必須將應徵者的感受考量在內。AI是個黑盒子，內部是如何加權、設定，外人無法知曉。

尤其在台灣，AI面試技術有觸犯《就業服務法》第5條的疑慮，該法條規定雇主不得以外貌、五官、年齡等生理資料作為錄取與否的標準。會捕捉表情、五官變化作為衡量參數的AI面試官，很難完全撇除這樣的爭議。

翁維薇認為，企業在AI招募技術的應用上，應盡量跳脫生物辨識的範疇，將篩選求職者的標準聚焦在工作所需的軟硬技能上，而非表情等外在條件。

即使AI潛力深厚，我們對這項技術仍必須抱持謹慎，一旦走偏，產生的破壞會跟效益有同樣威力。以AI面試技術公司HireVue為例，其透過AI演算法分析求職者的面試影音，改變了企業找尋與雇用人才的方式，全球擁有超過700家企業客戶，其中包括1／3的《Fortune》100強企業，並且已完成逾100萬次的選才評估。

2019年11月，非營利組織電子隱私權資訊中心（EPIC）向聯邦貿易委員會（FTC）投訴HireVue，聲稱他們並未對求職者公開系統的演算法，也不會告訴落選者未被錄取的理由，對美國勞工權益造成重大威脅，EPIC要求政府制定規範，並審查HireVue的AI演算法。

對於大企業而言，運用自動化系統加速招募是必然趨勢，實際上必須時時刻刻謹記，在AI替我們揀選「貝殼」時，人類仍需要在一旁監督，確保它不會因為偏差造成職場上的遺珠之憾。

責任編輯：林美欣