人資 AI 工具怎麼選？ATS 系統與 AI 面試，當過用人主管的我分三層

💡 核心結論速覽 (TL;DR)

• 沒有專職人資的小公司：人力銀行內建 AI 寫職缺，加 1 個 AI 訂閱出面試題和評分表就夠，Claude Pro 年繳 US$200（約 NT$6,400），先不必買 ATS 系統。
• 一人人資：履歷從 3 個以上管道進來才上 ATS 系統；Teamdoor 標準方案年繳 NT$69,990，Manatal 每席年繳 US$15／月但介面沒有中文。
• AI 面試與離職預測：最容易踩法律線，AI 從表情推人格接近施行細則列的「心理測驗」，歧視違規最高罰 150 萬元。
• 下一步：先問清楚履歷會不會送進第三方 AI、會不會被拿去訓練，再決定買哪一層。

老闆在週會丟下一句「人資也導入 AI 吧」，一人人資回到座位打開瀏覽器，十個分頁全是英文的「十大 AI 招募工具」。

人資 AI 工具不用一次買齊，先看公司在哪一層：沒有專職人資的，人力銀行內建 AI 加一個 AI 訂閱就夠；一人人資才需要 ATS 系統；AI 面試和離職預測，留給有制度、也有法務把關的人資部門。

一年招不到 10 個人的公司，買 ATS 系統多半不划算：Teamdoor 標準方案一年 NT$69,990，攤到每位新人身上就是 7 千元起跳，還沒算你自己建資料的時間。

我當主管時負責過自己部門的招募和面試，站在用人主管那一端看履歷、面試候選人，不是人資。那時最讓我頭痛的不是履歷太少，是轉到我手上的履歷每份都寫「熟悉專案管理、溝通能力佳」，看不出誰真的做過。

所以這篇用用人主管的眼光，把人資 AI 工具拆成三層：哪一層值得花錢、哪一層先別碰。你的公司在哪一層？先看下面這張表。

人資 AI 工具要先買哪一種？先看公司在哪一層

人資 AI 工具的採購順序，取決於招募量和履歷管道數：一年招不到 10 人的公司先別買系統；履歷從 3 個以上管道湧進來、一個人顧全部的，才值得付 ATS 系統的錢；AI 面試和離職預測是第三層，門檻最高。

帶產品帶久了，我聽到任何提案，第一個問題都是誰會用、多久用一次。人資 AI 工具也逃不掉這一題：一年只開 3 個職缺的公司，買一套每月 5 千多元的系統，最後常常只有一個人在登入。

Gartner 在 2025 年 10 月公布的調查裡，88% 的人資主管說公司還沒從 AI 工具拿到明顯的商業價值。我的解讀是：很多公司不是買錯工具，是買錯了層。

第一層的公司買了第三層的系統，沒有人有空餵資料，系統就只是一個很貴的資料夾。

換算基準先講清楚：文中美金都以 1 美元約 32 元新台幣計，我在 10/12 查的台灣銀行即期賣出是 31.955。下一步很簡單：數一數你們去年招了幾個人、履歷從幾個管道進來，再往下看對應的那一層。

第一層｜沒有專職人資：人資 AI 工具先用人力銀行內建＋一個 AI 訂閱

沒有專職人資的小公司，人資 AI 工具先用人力銀行內建的 AI，再加 1 個 ChatGPT 或 Claude 的個人訂閱，就能把寫職缺、出面試題、做評分表三件事做完，一年花費大約 NT$6,400 起。

以 104 人力銀行為例，企業端的「AI 生成職務內容」輸入職稱就能擬出職務說明，最多給 10 種範本挑，媒體報導它已累計近三成企業用過。這一步不用多花錢，先把它用起來。

工具要漲價、或想加購新工具時，我第一個問題是：手上已經在付的那幾個，能不能把這件事吃下來？我退訂 Manus 就是這樣，它漲價後，同一批需求改用 Codex 和 Claude 處理就夠了。

小公司的招募也一樣，你已經在付的 AI 訂閱，多半就寫得出職缺和題目。

我自己付的是 Claude Max 20x，每月 US$200；小公司用不到這麼高，Claude Pro 年繳 US$200（約 NT$6,400），剛好等於我一個月的 Claude 帳單，月繳則是 US$20。

我會讓 AI 做這 3 件事，順序不要亂：

❶ 職缺說明：工作內容、必要條件、加分條件分開寫，月薪未滿 4 萬元的職缺一定要寫出薪資範圍。

❷ 結構化面試題：同一個職缺，每位候選人問同一組 5 題，每一題都對應一項必要條件。

❸ 評分表：每題 1 到 5 分，寫清楚「3 分長什麼樣、5 分長什麼樣」，面試完當天就填。

AI 生出來的職缺，最常漏的就是薪資範圍。就業服務法第 5 條第 2 項第 6 款規定，經常性薪資未達新台幣 4 萬元的職缺，要公開揭示或告知薪資範圍；違反的話依第 67 條罰 6 萬到 30 萬元。

站在用人主管的位置，我會要求面試前先把題目和評分標準寫好。不然第一位聊得開心的候選人，分數很容易被拉高，後面的人就吃虧了。

還不確定要訂哪一家？想先省錢的，先用我每天在用的 8 款免費 AI 工具撐一陣子；要付費的，ChatGPT 從 Go 升 Plus 多付的錢到底買到什麼我算過一輪。

寫職缺這種長文哪家最順，可以對照Claude、ChatGPT、Gemini 半年實測的差別。下一步：用你已經在付的 AI，把下一個職缺的說明、5 題面試題和評分表一次做出來。

一人人資最常踩的坑：把求職者履歷貼進個人版 AI

把求職者履歷整份貼進個人版 ChatGPT 或 Claude 請它排序，是一人人資最容易踩、也最難收拾的坑：履歷是個資，丟給外部 AI 很可能超出當初蒐集的目的，還可能違反人力銀行的會員規約。

104 自己的法律專欄就點名過：履歷內容屬於個資法定義的個人資料，交給第三方 AI 處理，可能構成特定目的外利用；104 的企業會員規約也禁止拿履歷做特定目的外利用、禁止把帳號給第三方用。

個資法第 20 條寫得很直白：民間企業利用個資，原則上要在蒐集的特定目的必要範圍內，例外之一是經當事人同意。第 8 條要求蒐集時告知目的與利用方式，違反的話限期改正，屆期不改按次罰 2 萬到 20 萬元。

還有一個風險是訓練。ChatGPT 的個人方案（Free、Go、Plus、Pro）在方案比較裡標的是內容可用於訓練、可選擇退出；Business 和 Enterprise 則預設不拿企業資料訓練模型。

Claude 的 Free、Pro、Max 從 2025 年 8 月起，由使用者自己選要不要讓對話用於訓練，選了允許會保存 5 年；Team、Enterprise 和 API 走商用條款，不適用這次的消費者條款更新。

我自己的 ChatGPT Pro 和 Claude Max 都是個人方案，所以別人的履歷，我不會整份丟進去。

真的要讓 AI 讀履歷，我會換商用方案：Claude Team 標準席位年繳每席每月 US$20、最少 2 席，一年 US$480，大約是我 1.2 個月的 ChatGPT Pro＋Claude Max 帳單。

如果只是想讓 AI 幫忙比對條件，我會這樣做：

• 先去識別化：刪掉姓名、電話、Email、身分證字號和照片，只留經歷與技能（照片真的不用給 AI 看，它又不負責面試）。
• 只給條件對照：讓 AI 對照「職缺必要條件」逐項打勾，不要叫它直接排名、決定誰淘汰。
• 先講清楚：在職缺頁或回覆信寫明會用 AI 協助整理資料，最後由人決定。

個人版的訓練開關在哪裡、關掉後還留多久，我整理過五家 AI 的訓練開關路徑。公司還沒有 AI 使用規則的，先套可以直接複製的四層授權表，把「履歷不能貼進個人版」寫進去。

第二層｜一人人資：ATS 系統怎麼選？104 招募管理 Pro、Teamdoor 差在哪

ATS 系統（應徵者追蹤系統）是一人人資的核心工具：履歷從 104、自家官網、LinkedIn 好幾個管道進來，Excel 已經對不起來、主管又要線上給評語時，才值得付這筆錢。

104 招募管理 Pro 的 AI 功能，是 104 在 2026 年 6 月的介紹文裡自己列的：人才庫把各管道人選永久保存、AI 把庫裡的舊人選重新推薦、AI 替每位人選整理和職缺相符的亮點，還有 24 小時初試的 AI 虛擬面試官。

Teamdoor 是 Yourator 旗下的台灣 ATS，少數把價格攤開的：標準方案月繳 NT$5,830、年繳 NT$69,990，30 個帳號、15 個職缺。

Pro 方案月繳 NT$7,500、年繳 NT$89,990，50 個帳號。新客戶可能另收一次性導入費，頁面沒寫金額。

我把 Teamdoor 的首頁和價格頁對了一次，有一處要問清楚：首頁 FAQ 寫 AI 功能納入方案、不另外收費，價格頁卻把「AI 履歷自動評分」列在企業旗艦方案、「AI 自動化面試排程」列在 Pro。Demo 時第一題就問：標準方案到底有沒有 AI 評分？

國際版裡把價格公開的是 Manatal：Professional 方案年繳每席每月 US$15、月繳 US$19，最多 15 個職缺、1 萬筆候選人，入門方案就含依職缺描述推薦人選的 AI，可以試用 14 天。

代價是價格頁列的介面語言只有英文、西班牙文、法文、德文，沒有中文。

拿數字比一下：2 個席位的 Manatal 年繳一年 US$360（約 NT$11,520），比 Teamdoor 標準方案少大約 NT$5.8 萬。

換算成我每月 US$400 的 ChatGPT Pro＋Claude Max 帳單，Teamdoor 一年等於 5.5 個月，Manatal 不到 1 個月；差的那筆錢，主要買的是中文介面。

我會怎麼選？履歷主力在 104 的，先約 104 招募管理 Pro 的諮詢；管道很分散、想先摸摸看的，用 Teamdoor 標準方案的 14 天試用，拿手上正在開的職缺跑一輪。兩家都試完再談價格，手上才有籌碼。

預約 Demo 前，先準備 3 個數字：每月新增幾份履歷、同時開幾個職缺、有幾位主管要登入看人選。

👉 查看 Teamdoor 各方案價格與 14 天試用條件

👉 看 104 招募管理 Pro 的 AI 功能介紹與諮詢入口

第三層｜有制度的人資部門：AI 面試系統能篩掉什麼、篩不掉什麼？

AI 面試系統適合每年大量招募、初試題目固定的人資部門：它能把幾百場初試標準化、24 小時收件，卻判斷不了候選人在專案裡怎麼做取捨，用錯地方還會碰到就業服務法的隱私資料規定。

台灣常見的有兩種。一種是 104 招募管理 Pro 裡的 AI 虛擬面試官，依職缺出題、問專業技能與職能，最後給 5 個等級的適合度建議。

另一種是震旦雲的 HRDA AI 面試系統：求職者自己錄影作答，系統偵測面部微表情，報告列出情緒穩定性、外向性、經驗開放性、親和性、盡責性、人際溝通技巧 6 項指標。

這類臉部分析不是新東西。數位時代 2020 年的報導寫過，系統看 86 個微表情推估五大性格，業者強調「這套系統不會篩選任何人」；報導也提到訓練初期，多數女性有化妝習慣，對女性的分析比較不準，後來才調整。

我當主管面試時，最在意的是候選人講自己做過的專案，能不能說出「當時為什麼這樣選、放棄了什麼」。這種東西，一段限時錄影加上表情分數，我不相信抓得到。

所以 AI 面試在我眼裡只做一件事：把明顯不符合必要條件的先篩出來，人格分數不進錄取決策。

就業服務法施行細則第 1-1 條把「心理測驗、誠實測試或測謊」列為心理資訊類的隱私資料，雇主要求提供必須在必要範圍內、和目的有正當合理的關聯。

AI 從表情推人格算不算心理測驗，條文沒寫死，我的做法是把它當成同一類來檢查；違反就服法第 5 條第 2 項第 2 款，依第 67 條罰 6 萬到 30 萬元。

臉部分析還有一層風險：就服法第 5 條第 1 項禁止以容貌、五官、年齡、性別等 18 項理由歧視，違反最高罰 150 萬元並公布公司名稱。

150 萬元差不多是 21 年的 Teamdoor 標準方案年費，104 的法律專欄也提醒，AI 若帶著性別或年齡偏向，留下的數位足跡就會變成證據。

候選人那端也在用 AI 準備面試，讓 ChatGPT 像面試官一樣追問的 5 個提示詞已經很普遍。我從用人主管角度寫過AI 寫的履歷會在哪一關露餡，答案大多在面試現場。

面試官這端想用 AI 整理面試紀錄，可以先比較Notion AI、Claude、ChatGPT 三款會議記錄的實測差別，錄音前先告知候選人。要導入 AI 面試，先在職缺頁寫清楚：會用 AI 錄影初試、分析哪些項目、誰會看結果、求職者怎麼提出異議。

人資部門該買離職預測 AI 嗎？我會先問拿到名單後要做什麼

離職預測 AI 在台灣還多停在研究和試辦階段，我會勸人資部門先別買，先回答一個問題：名單上的人，主管拿到之後要做什麼？

國內最常被引用的案例，是中央社 2021 年報導的工研院 AIdea 平台：有企業出題，用年齡、資歷、學歷、出差數、請假狀況與績效等因素，找出離職傾向較高的員工，報導沒有公開準確率與成效。

日本 2024 年也有東京都市大學的白鳥成彥教授和新創合作，用出勤、年齡、性別等資料替每家公司建模、以百分比標出新進員工的離職可能，報導當時仍在測試。

我把工研院列的 6 個因素拿去對就服法第 5 條，「年齡」本身就在 18 項禁止歧視的名單上。模型只拿來安排關懷還好，一旦名單影響考績、升遷或資遣，風險就整個翻過來。

以主管的角度，我更擔心名單出來之後，主管會不會對那個人另眼相看，把本來沒想走的人推走。如果是我帶團隊，我寧可每個月固定和成員聊一次工作量，也不想拿一個百分比去猜人心。

常被拿出來講的人工智慧基本法在 2026 年 1 月 14 日公布施行，全文 20 條。我讀了第 15 條，主語是政府：要運用 AI 確保勞動權益、弭平技能落差、輔導因 AI 失業的人。

它不是直接規範企業怎麼用離職預測的條文，真正卡企業的，還是就服法和個資法。與其先買預測，我會先把離職面談整理好，台灣調查歸納的員工離職 6 大真因，很多根本不用 AI 就看得出來。

下一步：把過去 2 年的離職面談紀錄整理成一張表，看前 3 大原因是不是公司改得了的。

人資 AI 工具導入前，我會先對完這 6 項法遵檢查

人資 AI 工具導入前要先對 6 件事：歧視事由、隱私資料、薪資揭示、蒐集告知、第三方 AI、最後由誰決定。每一項都對得到法條或合約，簽約前花 30 分鐘對完，比事後補救便宜。

❶ 篩選條件碰不碰 18 項：種族、階級、語言、思想、宗教、黨派、籍貫、出生地、性別、性傾向、年齡、婚姻、容貌、五官、身心障礙、星座、血型、以往工會會員身分，AI 的篩選欄位一個都不能用；違反依第 65 條罰 30 萬到 150 萬元。

❷ 有沒有要了非必要的隱私資料：心理測驗、智力測驗、信用紀錄、背景調查都在施行細則列舉的範圍，AI 測評要問廠商到底在量什麼。

❸ 職缺有沒有寫薪資範圍：月薪未滿 4 萬元的職缺，AI 寫的說明要補上薪資範圍。

❹ 蒐集時有沒有告知：個資法第 8 條要求告知蒐集目的、資料類別、利用期間與方式，會用 AI 協助篩選就寫進去。

❺ 履歷會不會送進第三方 AI：問清楚資料放在哪、會不會被拿去訓練、合約到期能不能刪除；用人力銀行的履歷，再對一次會員規約。

❻ 最後決定是不是人做的：AI 分數只當參考，淘汰理由要有人寫得出來，紀錄留著。

算一下就知道為什麼值得花這 30 分鐘：第 67 條最低罰 6 萬元，已經超過 Teamdoor 標準方案 10 個月的月費（NT$5,830 × 10 ＝ NT$58,300）。

這張表是導入前的自查清單，每家公司的職缺和資料流不一樣，真的要簽約時，合約條款還是請法務或律師看過。

我會怎麼選？三種公司的人資 AI 工具最小組合與預算

我的建議是先用已經在付的 AI 撐住第一層，履歷管道到 3 個以上、主管要線上給評語時再上 ATS 系統，AI 面試和離職預測等法務點頭再說。

廠商頁上的「省下 80% 時間」，我一律先打折。我每天用 AI 超過 10 小時，越用越不相信「用了就省幾小時」這種說法；真正省到的，是原本做不到的事現在做得到，例如一個人也能同時追 15 個職缺的進度。

✅ 適合現在就買 ATS 系統：同時開 5 個以上職缺、履歷從 3 個以上管道進來、主管要在線上給評語。

❌ 先別買：一年招不到 10 人、只用 1 個人力銀行、沒有人有空維護系統資料。

預算抓法：第一層一年約 NT$6,400（Claude Pro 年繳）；第二層 Teamdoor 標準方案 NT$69,990，或 Manatal 2 席約 NT$11,520；第三層多半是專案報價，記得把法務審查的時間一起算進去。

想確認自己的 AI 訂閱值不值得續，我把5 款付費 AI 哪些值得續訂、哪些免費版就夠算過一輪；Claude 四個方案差在哪，看多付 US$80 升 Max 到底買到什麼。

人資之外的部門也在問同一題，上班族先學哪 5 個 AI 工具最有感和PM 把 PRD 從 4 小時壓到 30 分鐘的工具組合，走的是同一套「先看場景再買」的邏輯。

下一步：照上面的表確定你在哪一層，第二層的先開 Teamdoor 的 14 天試用或預約 104 諮詢，兩家報價拿到手再決定。

FAQ 常見問題

104 招募系統和 Teamdoor 該選哪個？

履歷主要來自 104、想把舊人選重新撈出來，先約 104 招募管理 Pro 諮詢；履歷分散在多個管道、想先看公開價格，Teamdoor 標準方案月繳 NT$5,830，有 14 天試用。我會兩家都試，拿同一個職缺比。

小公司需要買人資系統嗎？用 Excel 撐得住嗎？

一年招不到 10 人、只用 1 個人力銀行，Google 表單加試算表就撐得住；同時開 5 個以上職缺、主管要線上看人選時，Excel 很快就對不起來，那才是買 ATS 系統的時機。

可以用 ChatGPT 幫我篩履歷嗎？

可以拿來對照條件，但不建議把整份履歷貼進個人版。先刪掉姓名、電話、照片，只讓 AI 對照職缺必要條件；要讓 AI 讀原始履歷，改用預設不拿資料訓練的商用方案，並在徵才時告知。

公司用 AI 面試，要先告訴求職者什麼？

至少寫清楚 4 件事：會用 AI 錄影或初試、分析哪些項目、資料保存多久與誰看得到、最後由人決定。會分析人格或表情的，先確認是否落入施行細則列的隱私資料範圍。

寫在最後：人資 AI 工具買的是時間，不是答案

人資 AI 工具能幫你把履歷集中、把題目標準化、把行政時間壓下來，但「這個人適不適合這個團隊」，到最後還是得有人坐下來問、聽、判斷。

我當用人主管時最信的，從來不是履歷上的形容詞，而是面試時候選人怎麼講自己的取捨。先把你那一層的工具用熟，再往上加。

我會不定期整理 AI 工具在職場上的實際用法和價格變動，想收到的話，訂閱我的部落格，有新整理會不定期寄信給你。想知道我是誰、為什麼一直在算這些帳，可以看夜羽凌的自我介紹。

參考資料

• 全國法規資料庫：就業服務法第 5、65、67 條
• 全國法規資料庫：就業服務法施行細則第 1-1 條
• 全國法規資料庫：個人資料保護法第 8、20、48 條
• 全國法規資料庫：人工智慧基本法第 15、20 條
• Gartner：人資主管 AI 工具商業價值調查（2025 年 10 月）
• INSIDE：104 人力銀行導入 AI 的企業端與求職端功能
• Yourator：ATS 招募管理系統與 Teamdoor 功能介紹
• Teamdoor 價格方案頁
• 臺灣銀行牌告匯率