新加坡星展銀行一年5千名應徵者靠AI來篩選，節省HR八成時間更可投入高價值工作

新加坡星展銀行（DBS） 總行在前年推出的人工智能招募系統JIM（Jobs Intelligence Maestro），也在今年延伸到星展銀行臺灣人力資源部門了，要用這個AI聊天機器人進行招募前期工作，提高HR部門的效率。

當年，星展銀行集團的人才招募團隊、IT，加上新加坡新創Impress.AI共同研發，針對該銀行的人才招募需求所打造，在私有雲上開發了這個AI招募系統，花了1年多測試與調整，在2018年5月於星展新加坡總行上線。

臺灣星展銀行人力資源處處長盧方傑指出，JIM會先篩檢應徵者投遞的履歷是否符合職缺要求，比如是否具有3年工作經驗等。接下來，會引導應徵者到自動化面談的關卡進行情境問答，回答職務相關的問題，此外，還會對應徵者進行心理測驗。整合這三類資料後，JIM再來進行初步評估，以適任度來評分。銀行招募人員就可以直接依據這個評分，優先安排得分高者，先與業務單位主管進行面試，來決定是否聘用對方。

盧方傑強調，整合履歷、心理測驗結果，以及情境問答資料，多方面評估應徵者的能力，可以讓評估更為準確。他舉例，以前新加坡總部力招募經理至少要面試8個人，才能選出1名想聘用的人；到了去年，減少到只需要面試3人，就能成功找到1位新員工。「當資料越來越多，AI模型的判斷力會越來越準確，新進人員的產量就會增加。」他說。

JIM還具有聊天機器人的功能，可以24小時回答應徵者的問題。盧方傑表示，以新加坡的經驗來說，應徵者大約有7到8成的問題，都能直接透過聊天機器人解答，其他無法回應的問題，再轉給招募人員由真人回覆。

根據星展集團內部統計，人力資源部的招募人員，在面試應徵者前，需要花費許多時間蒐集與整理應徵者資料，甚至與對方電子郵件往返多次。改透過JIM自動化的篩選流程，可以分擔8成的資料篩選時間，讓招募人員有更多時間做更高價值的工作，比如可以專心與應徵者進行面談，或有更多時間在市場上找尋更好的人才。

盧方傑揭露，在星展新加坡總行，像在2017年累計有3,500名應徵者，每一名應徵者，HR光是篩選履歷平均要花上40分鐘，最後聘用了400名新進人員。但在2018年導入JIM之後，HR平均只需花上8分鐘，參考JIM的評選結果，就可以篩選1名應徵者的履歷，當年星展銀行總招募量提升到800名新進人員，總應徵者也達到5,000名，比前一年多了1,500人。但是，他表示，HR效率比以往提高了8成，反而2018年減少了招募人力2.7個月的工作時間。

今年，星展決定在臺灣子行引進這套JIM系統，來輔助HR招募。盧方傑說，臺灣已在4月1日正式上線該系統，目前先從消費金融部的信貸電銷業務人員招募的前置篩選開始，不過，因為剛上線一星期左右而已，他透露，目前只用於10多筆履歷的篩選，今年下半年，預計擴大應用到需求人數更大的儲備幹部徵選，來提高履歷審核的效率。

他提到，系統上線前已在臺灣累積3、4個月的在地資料，比如在公司業績較好的員工的心理測驗結果等資料，要來訓練AI模型。接下來也會持續累積應徵者的資料，並且比較JIM的自動化檢核評估，以及招募人員的人工評估的結果，再去微調AI模型。文⊙李靜宜