人才招募的細微關鍵，你知道職務說明會影響到徵才嗎？AI來告訴你

職務說明，你可能會想，就不過是幾行字不是嗎？就是請用人主管或是自己參考一下之前的HR怎麼寫的，好像不覺得哪裡有什麼問題。曾有想過，面對「優化職務說明」的問題時，現在AI技術可以幫忙解決它嗎？

文／陳佳慶 104人力銀行資深特助

原文標題：人資大未來 (4) ：你知道職務說明會影響到徵才嗎？AI來告訴你

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目前市場上招募有很多方式：人力銀行、社群網站、網路廣告、影音網站、網路論壇、校徵、實體招募會等，這些招募方式，都需要有職務說明，你可能會想，就不過是幾行字不是嗎？就是請用人主管或是自己參考一下之前的HR怎麼寫的，好像不覺得哪裡有什麼問題。

但如果有人跟你說，你的職務說明寫錯了，導致你找不到你想要的人才，或是導致主動應徵數下降，你會不會覺得這是嚴重的問題呢？現在國外有相關的公司推出AI的服務，來教你怎麼寫職務說明，像是：Textio, CompetencyCore by HRSG, Saba等，解決HR撰寫職務說明的痛點，提升招募的效率。

工作說明書的定義

我們先來看工作說明書的定義，什麼是工作說明書？

經濟部在職能基準名詞介紹有提到，工作說明書與規範：工作說明書與工作規範均透過工作分析而來。工作說明書是用來描述某一特定職務的工作範圍、職責、任務、與其他職務間的關係、績效標準、工作環境等，主要用來明訂組織對某項工作的要求。工作規範則是指任職者圓滿執行某項工作所必須具備的個人條件要求，包括知識、技能、性格、行為、態度、學歷、經歷等，主要用來明訂組織對任職者的資格要求。實務操作上，通常將工作說明書與工作規範合併較利於使用。

工作說明書是一份內部文件，清楚地說明了基本職務要求，職務職責，職務職責和執行特定角色所需的技能。更詳細的職位描述將涵蓋如何衡量角色的成功，以便在績效評估中使用它。

招募的職務說明，可以算是工作說明書的延伸，在104人力銀行的職務說明裡，包含：工作內容、職務類別、工作待遇、工作性質、上班地點、管理責任、出差外派、上班時段、休假制度、可上班日、需求人數，再來就是條件要求：接受身份、工作經歷、學歷要求、科系要求、語文條件、擅長工具、工作技能、其他條件。

職務說明的重要性與常見問題

職務說明的重要性在於，它是求職者第一次接觸到你，閱讀後所獲得的第一印象，它會導致求職者會不會有意願按下那個「我要應徵」的按鈕。所以你應該要花時間用心寫一個好的職務說明，好的開始是成功的一半，怎麼樣的職務說明，就會吸引怎麼樣的求職者，看到這裡，或許你可以再檢視一下自己公司的職務說明，是不是要花時間修改優化。

有幾個職務說明常會出現的問題說明如下：

1. 過於簡短或含糊

在人力銀行上，許多關於工作內容描述都太簡短或含糊，他們提供的職務說明資訊很少，這使求職者很難評估他們是否符合資格。結果可能會是，工作總是被不適合的人才申請，增加了HR的工作量。模糊的職務說明浪費了HR和求職者的時間。

2. 過時

在許多情況下，HR或用人主管寫了一次職務說明後，之後就重複使用，儘管這樣可以節省時間，但可能導致職務說明出現問題。隨著時間的推移，許多工作會進化與迭代，尤其是較年輕的公司或Startups。結果，原始描述可能不準確，使潛在員工無法評估工作是否合適。另外在新員工的入職時，過時的描述也會引起問題。新員工對工作職責沒有正確的期望，可能會浪費時間並感到挫折。為了避免這些代價高昂的問題，在每次新僱用之前更新職務說明非常重要。

3. 缺乏指標

職務說明的用途不只是招募過程。如果寫的正確，它還可以作為員工衡量工作績效的一種方式，並為管理人員提供評估框架。但許多描述都沒有包含成功和失敗績效的指標，這會使員工無法理解公司的期望，進而導致工作滿意度下滑，離職率上升。有效的描述應包括對職位最低可接受要求的說明，以及有關特定職責的資訊。當你定義員工成功的任務和績效標準時，你就可以避免員工工作不符合標準。

撰寫一個好的職務說明是很花時間的，需要與多個同事進行協作，避免以上常見的問題，就可以吸引合適的人才，提升招募和入職的效率。

AI幫助優化職務說明

過去，我們撰寫完職務說明時，通常會尋求用人主管的意見，或是請你信任的同事幫忙看一下，避免不必要的錯誤和麻煩，現在AI技術可以幫忙解決這個問題。

舉例來說Textio這家公司，它提供了一個可以提升寫作能力的平台，你可以當它是一種即時的文字老師或教練，在你撰寫職務說明時，Textio會根據你使用的文字，告訴你怎麼寫可以吸引人才應徵。

Textio就像是第三方意見，它會與系統以前看到的其他類似文章的語言進行比較，目前在Textio總共有約6億個文件，會根據你的文章分類來比對類似的文件，來提供你最佳的指導，比如它會建議：在這種情況下，可以使用「領導」非「管理」，原因是在招募上會產生什麼影響。它會告訴你「大數據」這個字已經過時了，「大數據」的使用率在下降；6~7年前，大數據的職務的確很受歡迎，但是現在已經是陳腔濫調了，如果要在招募中使用「大數據」，應徵的人數反而會變少， "人工智能" 也有類似的情況，在美國已經達到飽和點並開始下降。

另一個有趣的例子是：亞馬遜很喜歡在職務說明提到「瘋子」，頻率是其他技術行業的11倍，Uber的「不管用什麼代價」的頻率是行業其他部分的30倍，當他們這樣做時，從統計上來說，它會改變求職者的樣貌，進而改變員工的樣貌。它吸引了更多的男性來應徵，特別是白人的男性。他們可能不是有意的，他們也不知道會影響到一些人來應徵的意願，但這仍然發生了。

Textio的優勢是使用機器學習的技術，就像是當我們使用Google Maps開車，旅途中和其他Google Maps使用者共享位置資訊，可以幫助我們更快的達到目的地。我們在Spotify上聽音樂時，也因為機器學習的技術，使得Spotify可以推薦我們喜歡的音樂與歌單。書寫工具也可以使用機器學習技術，這個技術已經應用在很多領域了，未來會有更多的應用。

想像一下，如果有一個AI技術可以幫你優化職務說明，提高招募效率，有更多的人應徵，你會不會有興趣呢？

總結一下今天所說的，我們提到

工作說明書的定義
職務說明的重要性與三個常見問題：過於簡短或含糊、過時、缺乏指標
AI幫助優化職務說明

PS.
你們公司有工作說明書嗎？你有了解招募職務說明的重要性嗎？
如果覺得這篇文章對你有幫助，請幫忙分享出去幫助更多人，謝謝你。

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