填寫繁瑣的求職表格總是很痛苦?新創MeetFrank用聊天機器人的互動來提升求職體驗

求職真的只能是一件枯燥無味又讓人煩心的事情嗎?近日,剛剛獲得 100 萬歐元種子輪融資的 AI 招聘 APP Meet Frank ,就派出了一個有趣的聊天機器人來解救你。
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本篇來自合作媒體 36 氪 ,INSIDE 授權轉載。

一段心塞的求職經歷大概是這樣的:登錄並註冊某一家招聘網站或公司招聘主頁-手動輸入自己的個人資料、學歷背景、工作履歷、求職信·登錄並註冊下一家招聘網站或公司-重複以上所有步驟。如果你一次性想投好幾家公司,那麼恭喜你,一整天你都會釘在電腦前,填寫沒完沒了的表格。與此同時,電腦那頭的 HR,也在海量的數據中苦苦尋找快要被淹沒的你。

求職真的只能是一件枯燥無味又讓人煩心的事情嗎?近日,剛剛獲得 100 萬歐元種子輪融資的 AI 招聘 APP Meet Frank ,就派出了一個有趣的聊天機器人來解救你。

另一段全新的求職經歷開始了:打開 Meet Frank 和耿直男孩 Frank 開始聊天-所有涉及訊息的部分直接勾選-在 Frank 的賣萌中結束求職「填寫」。

求職信息收集的過程中你只需要勾選,無需手動填寫
求職信息收集的過程中你只需要勾選,無需手動填寫

沒錯,Meet Frank 的主角就是一個叫 Frank 的聊天機器人。下載該 App 的使用者首先要和 Frank 進行一次快速的「入職談話」——從設定好的各種選項中選擇他們擁有的技能、經驗、為何要換工、目前職位、薪水等等,省去自己寫簡歷、填表格的煩惱。並且,使用者不需要提供任何可以識別個人身份的訊息,僅通過自身能力去匹配潛在的工作機會。

在下載並親身體驗這款 APP 後,我們發現 Frank 的幾個優點:

1、註冊簡單,無需綁定任何可能暴露自身隱私訊息的 ID,如身份證護照、社交帳號、手機號碼等。

2、整個聊天過程,也就是求職訊息的收集過程,大概只需要幾分鐘的時間,時間成本很低。

3、聊天過程非常流暢,並且 Frank 是一個性格特徵為主動、熱情、幽默的俏皮男孩,偶

爾還會「撩」你一下,讓人幾乎忘記是人機對話,很輕鬆。

4、訊息收集的維度比較豐富,除了常規的個人資料及工作背景, Frank 還試著了解你對於當前工作的認知與感受,想要換工作的原因以及你未來的打算,這個過程其實也是進行自我梳理的過程。從對話語體設置到話題維度的設計,都比較人性化。相比之下,國內以企業招聘為中心,單純的有效訊息收集,顯得冷冰冰。

5、不填性別,也沒有任何性別導向的問題,注重求職中的性別平等。

花幾分鐘的時間跟 Frank 聊聊天,提交求職訊息順便梳理自己
花幾分鐘的時間跟 Frank 聊聊天,提交求職訊息順便梳理自己

資料顯示,這家愛沙尼亞新創公司在去年九月剛剛成立,但它聲稱在其首批市場(愛沙尼亞,芬蘭,瑞典,拉脫維亞,立陶宛,以及新增的德國)擁有約 125,000 名活躍使用者。

目前,已經有大約 2,000 家公司正在使用 Meet Frank 來吸引人才。以德國為例,戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility 和 MyTaxi 等公司都在使用 Meet Frank 。

「目前使用我們的雇主主要是技術相關的公司,」Kaarel Holm 說。「大約 50% 的職位是工程師,其他 50%包括市場行銷,銷售,客服,法律,資料科學,產品/項目管理等。」

獲得本次首輪融資後, Meet Frank 將把重心放在開拓歐洲市場。Hummingbird VC、Karma VC 和 Change Ventures 參與了此輪投資。

除了提升求職者體驗外,對於雇主而言,Meet Frank 代替了傳統招聘廣告,使用機器學習演算法將潛在候選人與職位匹配,因此它實際上承擔了簡歷初篩的工作。並且,它還有可能吸引本不知道該公司正在招人的求職者。正如 Holm 所說,Meet Frank 主要關注「被動人才庫」,讓那些因為怕找工作麻煩而長期呆在一家公司的優秀人才,也能被 HR 發掘。

目前市場上已經有不少招聘 AI 軟體和應用,但真正從求職者體驗出發的產品或工具並不多,也鮮少有公司真正為求職者著想,幫助他們梳理自己真正想要什麼。法國新創公司 Reminder,加拿大的 AI 招聘虛擬助理 Ideal 及加州的 Talent Sonar,都大多從服務企業招聘、優化求職者篩選的角度出發。或許換一種思路,如何從求職者角度出發,給他們更方便更放鬆的求職體驗,贏得更多優秀年輕人的心,Meet Frank 或許是一個很好的啟發。


智慧照護新革命!AI 機器人成為智慧醫療助手

高齡化浪潮來襲, 2025 年台灣將步入超高齡社會,65 歲以上人口佔比超過 20%。高齡化加上少子化,衍生勞動力短缺不足,經濟部工業局推動「電子資訊智慧製造服務系統推動計畫」,加速服務型機器人產業發展,借鏡日本智慧長照現況,把科技導入照護場域,提升更好的生活品質。
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Photo Credit:經濟部工業局
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日本是全球高齡化程度最高的國家,而台灣高齡化的腳步愈來愈快,僅剩不到 5 年的時間準備。因應長期照顧與醫療照護需求,各單位紛紛投入 AI 應用服務,解決人口結構改變問題。綜觀以 AIoT(物聯網 + 人工智慧)為核心的智慧醫療趨勢,可輔助醫療流程、節省人力成本,更提升照護服務效率,為高齡化社會帶來了新的解方。

Photo Credit:經濟部工業局
台日照護機器人交流會邀請各界分享照護機器人開發與應用案例與經驗。

人工智慧產業前景看好

人類壽命越來越長,智慧醫療正逐步顛覆傳統醫療模式,從遠距醫療、機器人、物聯網到穿戴式裝置,龐大潛在商機吸引國際科技大廠投入。台灣醫療服務水準居亞洲領先地位,尤其是資通訊科技實力鏈結全世界,創新能力與解決方案屢屢獲得市場矚目。當人工智慧遇上健康醫療,擴展未來醫療的無限可能,對社會大眾都有切身影響,不僅引領新一波商業浪潮,也創造出更多的照護服務模式。

醫療與科技結合,帶來新變革也帶動數位時代轉型新契機,未來將有更多關於智慧醫療的布局,解決人口高齡化的社會問題。從另一個面向來看,人口快速老化促使長期照護需求,服務人力是建置完整體系的關鍵因素,衛福部在政策面不斷調整適當的滾動式管理。目前長照 2.0 擴增老年照護服務,以及任何年齡的失能身心障礙者,從長照人力需求來說,缺工現象嚴重,照護機器人將成為醫療、長照的主力。

台日照護機器人交流會

為提供台灣照護場域導入智慧科技之契機,在經濟部工業局指導下,服務型機器人聯盟與台灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟於 5 月 6 日攜手舉辦「台日照護機器人交流會」,邀請各領域專家分享實務現況,作為研發製造與場域運用參考。經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,隨著科技迅速發展,智慧醫療創新服務產業生態系逐漸茁壯,5G 落地、AI 應用更多元,機器人正在改革醫療世界。

圖2_經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科
Photo Credit:經濟部工業局
經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科技能解決照護人力議題。

「台灣和日本一樣,面臨急速老化的超高齡社會,因此對於熟齡及身障者的照護非常重要。呼應長照 2.0 政策,應用科技打造更多元化、人性化的服務,AI 及智慧機器人的運用更是未來顯學。」林青嶔簡任技正分享觀點,這場交流會聚焦台日相關經驗分享與討論,加速業者與國際連結。台灣具有精密機電與 ICT 產業供應體系的優勢,發展機器人科技的腳步正迎頭趕上歐美日等國家,尤其是服務型機器人產業,將是台灣製造業的明日之星!

圖3_因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。
Photo Credit:經濟部工業局
因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。

促成更多元的服務應用

透過「台日照護機器人交流會」,日本 ATA 協會五島清國部長、日方企業 Reif 與 Whill,以及台方微星科技、全智通機器人、福寶科技分享照護機器人的開發與普及應用現況,透過創新科技解決照護難題。照護機器人的開發,必須掌握使用者需求、符合未來照護趨勢,再藉由實體實驗場域的調校,完美融入生活當中。微星科技、全智通機器人、福寶科技旗下的產品已分別應用於物流、醫療、清潔等領域;因應新冠肺炎疫情的「低接觸」服務型態需求,更加快普及速度。

圖4_日本ATA協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。
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日本 ATA 協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。

服務型機器人的創新應用在不同領域逐漸成形,經濟部工業局透過政策資源、科專計畫等大力推動服務型機器人產業化,協助企業轉型發展機器人新事業動能或新創公司設立,包括微星、東元、佳世達、凌群等企業。另外,2018 年成立的「服務型機器人聯盟」,由資策會服創所與台灣智慧自動化與機器人協會(智動協會)合作發起,結合政府及民間力量整合產業鏈上中下游資源,共組國家隊搶攻國內外市場。

服務型機器人聯盟今年度規劃「2021 ROBO COM 蘿蔔控」創意實證競賽,延續場域實證的精神,擴大研發能量及市場化企圖。聯盟持續引入資源,推動機器人業者和學研團隊合作,展開技術及實務交流,共同激盪具市場潛力的創新方案。


 「2021 ROBO COM 蘿蔔控」服務型機器人創意實證競賽資訊

  • 報名期間:即日起至 5 月 15 日
  • 競賽期間:6 月 15 日 - 9 月 30 日
  • 報名資格:不限年齡、學生團隊、社會人士、非營利組織、地方社團乃至公司行號都可組隊報名
  • 組隊資格:接受個人挑戰或多人組隊,團體至多6人

立即前往活動報名頁面了解更多!

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