面試從憑感覺
變有數據
的 AI Copilot
面試前 / 中 / 後 AI 全段協助——問題標準化、錄音自動摘要、候選人並列比較，HR + 主管再也不憑感覺做決策。
立即諮詢招募團隊的 4 個真實痛點
面試品質不穩
每個主管問不同問題、沒有標準 rubric——同個職缺面 5 個人問 5 種題，根本沒法比較
- 每主管問不同問題
- 沒有標準 rubric
- 面試結果靠感覺
面試資訊流失
沒紀錄、沒摘要、沒比較——3 天前面的人講了什麼根本記不住，更別說跨人比較
- 沒紀錄
- 沒摘要
- 沒比較
找不到好人
履歷一堆但不會篩、面試效率低——關鍵字搜不到隱藏好人選，反覆篩不出來
- 履歷很多但不會篩
- 面試效率低
- 好人選漏掉
HR 很累
安排時間、寫紀錄、追主管回饋——HR 變協調員，沒空做策略性招募
- 安排時間
- 寫紀錄
- 追主管回饋
面試前 / 中 / 後三段 AI 協助
模組 A：面試前（AI 準備）
履歷自動整理 + 面試問題自動生成 + JD 契合度評分
- 自動整理履歷
- 自動產出面試問題（基於 JD + 候選人背景）
- JD 契合度評分（履歷與職缺的契合程度）
模組 B：面試中（AI 記錄）
錄音轉文字 + 自動摘要 + 標記能力點 + 抓關鍵風險
- 錄音 → 轉文字（精準對應對話者）
- 自動摘要（重點 + 待釐清）
- 自動標記能力點（對應 JD 要求）
- 自動抓關鍵風險（履歷不一致、回答模糊處）
模組 C：面試後（AI 決策輔助）
候選人比較 + 排名 + 招募建議 + 回饋範本
- 候選人比較（跨人並列）
- 排名（基於標準 rubric）
- 招募建議（含理由）
- 回饋範本（給主管／給候選人）
90 天落地節奏
Week 1-4
JD 標準化 + Rubric 設計
盤點現有 JD、整理職缺核心能力、設計每個職缺的面試 rubric 與評分標準
Week 5-10
面試流程 AI 整合 + 試跑
建置模組 A／B／C，先針對 1-2 個高頻職缺試跑，HR + 主管熟悉 AI 輔助工作流
Week 11-12
全職缺上線 + 持續優化
擴展到所有招募職缺，每月檢視招募品質與 AI 建議的對應度
適合什麼狀況
每月面試 5 人以上
規模夠大才會被「沒紀錄無法比較」「主管問題不一致」這些痛點咬到
多位主管參與面試
1 人說了算的不需要 rubric，但只要 2+ 位主管參與就需要標準化
想標準化招募流程
希望 HR 從協調員升級成策略招募，AI 把行政流程自動化釋出 HR 時間
常見問題
關於 AI 面試副駕駛（Interview Copilot）的服務細節與常見疑問
預約企業 AI 導入評估
告訴我們目前最耗時、最容易出錯的流程，我們先協助判斷 FDE 應從哪個核心業務領域切入。
- 流程初步盤點
- 導入切入點建議
- 時程與範圍評估
- 後續落地路徑
Content Standards
內容維護與資料來源
資料來源與方法
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