快速導讀：AI 履歷篩選怎麼導入才不會變成黑箱

評估 AI 履歷篩選時，常卡住的是流程與責任分工，而非技術。本文以台灣企業場景拆解導入準備、評分規則、KPI 管理、候選人體驗與治理框架，協助把 AI 履歷篩選變成可複製的招募能力。

章節目錄

1. 為什麼履歷初篩會塞車，且越忙越亂
2. AI 履歷篩選在招募流程中的正確定位
3. 4 階段導入流程與執行重點
4. 傳統人工初篩 vs AI 初篩比較表
5. 30 天與 90 天 KPI 指標該如何設定
6. 常見失敗原因與修正建議

為什麼台灣 HR 團隊要先解決履歷初篩塞車

擴編期履歷量增加但人力不同步，導致回覆變慢、候選人流失、面試品質下降。問題不在履歷不足，而在缺乏穩定、高一致性的初篩機制。

AI 履歷篩選的價值在於將重複比對自動化、候選人背景轉為面試追問方向，讓 HR 專注高價值決策與候選人溝通。

AI 履歷篩選的正確定位：決策輔助，不是最終裁決

HR 需要保留的關鍵責任

• 最終錄用與淘汰決策權
• 關鍵職缺的例外判讀與人才潛力評估
• 文化契合度與團隊互補性判斷

AI 最適合負責的任務

• 關鍵條件比對、候選排序與批次分流
• 缺漏資訊標記與風險提醒
• 面試追問方向建議與資料彙整

4 階段導入流程：從試點到常態化

階段 1：定義職缺成功條件

拆分必要與加分條件，為硬技能、軟技能、產業背景與可轉移能力設定權重，避免過濾掉高潛力人才。

階段 2：建立規則與例外機制

設定初篩規則時保留人工覆核入口，特別是跨領域轉職、非典型學經歷與海外背景人才。

階段 3：用 KPI 驗證品質與效率

至少追蹤 Time-to-Shortlist、Screening Pass Rate、Interview-to-Offer Rate，避免只看速度。

階段 4：每月校準規則與權重

每月回看錄用後 90 天表現，調整評分規則、權重與例外判定準則。

傳統人工初篩 vs AI 履歷篩選：差異比較

KPI 目標表：30 天與 90 天應該看到的變化

常見導入失敗原因與修正方式

• 只追求速度：加入留任率與用人主管滿意度一起看。
• 缺少權責分工：明確指定規則 owner、例外審核 owner、KPI owner。
• 沒有例外流程：為非典型人才保留人工覆核通道。
• 候選人溝通品質低：建立標準通知模板與節點說明。
• 只看儀表板不看案例：每月回看成功與失敗樣本，快速修正盲點。

具體案例：軟體公司初階工程師職缺 90 天實測

某新創軟體公司在導入 AI 履歷篩選後，針對「技術技能」「專案經驗」「問題解決」三類條件設定權重，並為跨領域轉職者保留 15% 人工覆核名額。90 天後 Time-to-Shortlist 從 7 天降至 3 天，面試邀約率提升約 22%；更重要的是，錄用後 90 天留任率未降反升，用人主管指出「初篩短名單與實際需求吻合度明顯提高，省下不少重複面試」。

30–90 天落地節奏與檢核清單

前 30 天：完成職缺條件拆解、初篩規則與例外通道，啟動試點並每週追蹤 Time-to-Shortlist、Pass Rate。檢核：必要／加分條件可驗證、權重與用人主管共識、人工覆核名額與觸發條件明確。

30–90 天：依留任與表現調整權重，每月抽樣 5–10 份成功與失敗案例。Pass Rate 過低卻面試品質佳可適度放寬；錄用表現不佳則檢視必要條件或權重失衡。

結論：AI 履歷篩選不是工具升級，而是招募能力升級

職缺模型、初篩規則、KPI 追蹤與校準節奏一起建立，AI 履歷篩選才能提升效率與品質。建議先從 1-2 個高量職缺做 30 天試點，90 天後擴展至多職缺。

下一步行動

• 選定 1-2 個高量職缺，拆解必要與加分條件並設定權重。
• 建立初篩規則，同時為跨領域與非典型人才保留人工覆核通道。
• 啟動 30 天試點，追蹤 Time-to-Shortlist 與面試邀約率。
• 滿 90 天時，依據留任率與用人主管回饋調整規則與權重。