痛点：原来怎么干的

一个岗位收到两三百份简历，专员逐份看教育、经历、匹配度，单岗初筛要花近一天；容易因疲劳漏掉跨行业转型的合适人选。

做法：分几步改

  1. 第一步：把岗位 JD 拆成「硬性条件 + 加分项 + 一票否决」三栏喂给 AI
  2. 第二步：AI 对每份简历打匹配分并标出「存疑点」（如空窗期、频繁跳槽）
  3. 第三步：专员只复核 AI 推荐的前 20% 与存疑项，面试邀约由人定

效果：改完变成什么样

单岗初筛耗时
1 天 → 2 小时
进入面试的候选人匹配度（用人部门评分）
基本持平，误筛率下降

可以直接抄的三条

  • JD 拆成三栏再让 AI 打分，比让它「判断合不合适」稳得多
  • 让 AI 同时输出「存疑点」而非只给结论，给人工复核留抓手
  • 守住一票否决项（如证书、地点）由人确认，不交给模型
适用边界：该做法在本案例的规模与工具条件下成立，换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值，不构成效果承诺。
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来源：从业者分享整理（企业为化名），效果为用户自述参考值
涉及工具：大模型 API、ATS 导出表、表格处理　·　标签：简历筛选、岗位匹配、招聘提效