同鑫eHR系统 · AI招聘智能助手

AI 接管90%招聘重复工作
剩下10%，HR 才该花在刀刃上

同鑫智能招聘 + AI + 全流程能力
招聘不再是“谁加班谁出活”，而是“系统跑,人决策”

PAIN POINTS · 企业招聘现状

招聘这四道坎
几乎每家企业都在爬

招人难、筛选繁、跟进慢、缺人才沉淀，是当下制造企业 HR 普遍面临的现实难题。海量简历人工翻阅、反复电话邀约、面试评估耗费大量人力，优质候选人流失，历史人才资源无法复用，招聘工作陷入重复低效的内耗。

问题往往不在 HR 不够努力，而在流程本身一直在消耗人。下面四个场景，看看你中了几个。

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① 招不到：岗位挂了20天，能面的只有6个

渠道开了三四个，简历收了300份，真正匹配的不到20份。业务天天催、用人部门天天问，HR 卡在中间两头受气。不是市场没人，是简历太少、渠道太散、好苗子根本没被看见。

② 筛不动：看到第 80 份，开始凭感觉点了

人工初筛 100 份简历平均要 3 小时，其中60% 是注定被淘汰的。 看到后面，眼睛和判断力一起下降——好候选人被误杀，往往就发生在这时候。

③ 留不住：面试放鸽子、Offer 被拒，漏斗越漏越窄

约面试靠人工逐个打电话发微信，跟进一断就石沉大海。候选人同时在跟 5 家 HR 聊，谁响应快、谁体验好，人就去了谁家。

④ 说不清：老板问进度，只能翻 Excel 现拼

哪个渠道性价比高？招聘周期为什么越来越长？哪个面试官卡住了流程？数据散在各个表格里，谁也说不清，改善更无从下手。

HIDDEN COST · 算一笔账

这些痛点，正在悄悄吃掉你的利润

岗位空窗成本：关键岗位空缺30天，业务损失约为年薪的 30%~50%
人力沉没成本：HR约70%时间消耗在重复性事务上
初筛浪费成本：100份简历约60份无效初筛，全靠肉眼过
资产闲置成本：历史简历复用率不足10%，渠道简历年年重买

招错一个人的代价，是其年薪的1.5~2 倍；而招慢一个人，代价往往由整个业务团队一起承担。

招聘数字化，解决的不是「快一点」
而是把三件事彻底换掉

自动化把重复劳动交给系统 —— 采集、下载、解析、入库、邀约，全程无人值守

标准化把评估标准交给模型 —— 同一套岗位画像打分，不因面试官而异，不因心情而异

数据化把决策依据交给数据 —— 渠道好坏、周期卡点、转化率，一眼看清、随时优化

一句话：让 AI 干 AI 的事，让人去做只有人能做的判断。


同鑫以AI技术全面赋能招聘场景

就是把这三件事落到实处的完整答案

场景一 · 简历解析

自动简历解析
把“下载-解析-入库”三步压缩成1个动作

同鑫AI招聘智能助手能跨平台、跨浏览器自动登录招聘平台、按关键词检索候选人、点击打招呼、下载简历、自动分析简历、解析入库—— 全程不需要HR动手。

它能做什么？

✅ 对接BOSS 直聘、智联、前程无忧等主流渠道
✅ 按岗位 JD 自动检索匹配候选人
✅解析简历，提取关键字段
✅ 智能去重、结构化入库、虚假信息识别

✅ 智能分析简历与岗位的匹配度

✅ 解析完成自动归档到「简历中心」

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场景二 · 人才库

企业专属人才库
让每一份简历都成为“资产”，而不是“过客”

招不到 ≠ 没人可用，是没用好历史简历。同鑫人才库把所有渠道的候选人沉淀到企业自有人才池，并自动打标签、分级、智能推荐。

多格式：Word / PDF / 图片 / 网页简历自动解析入库

自动标签：按岗位、技能、行业自动分类，秒级筛选

永久留存：人才档案不过期，随时激活沉睡简历

智能匹配：新岗位发布，自动从人才库推荐最合适人选

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⚡ 实测结果：使用人才库后，企业再发布相似岗位，平均节省 40% 的渠道招聘成本。

场景三 · 人才测评

AI 人才测评
看见冰山下的能力

简历只能看出“做过什么”，测评才能看出“能不能做好”。同鑫 AI 测评依托心理学量表 + 大数据模型，多维度立体识人。

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核心技能匹配度：岗位必备技能是否覆盖

工作经验：项目深度、行业年限、复杂度

团队匹配度：管理幅度、协作风格、文化契合

学历 / 专业：院校、专业、证书背景

稳定性：在职时长、跳槽频率、求职意愿

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输出能力雷达图 + 岗位胜任力报告 + 团队匹配度预测，一眼看清“这个人和岗位到底有多合适”。

场景四 · AI 面试

AI 智能面试
7×24 小时的标准初面官

AI 不只是“问问题”，而是基于岗位画像动态生成面试题、模拟真人面试官追问，并对回答实时打分。

多模态交互：文本 / 语音 / 视频均可，适配校招批量、社招初面

智能追问：根据候选人回答自然追问，逻辑连贯，模拟真人

自动评分：表达能力、专业匹配度、逻辑思维、情绪稳定性四维打分

面试报告:实时转录、自动生成报告，二面官直接看结论

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一句话价值：HR 不再为“要不要见一面”纠结，AI先过滤掉60%~70% 的低匹配候选人。

场景五 · 全流程闭环

招聘全流程管理
从「需求提出」到「扫码入职」一步到位

同鑫招聘系统不是单点工具，而是把招聘6大环节全部打通：

1招聘计划 · 季度/年度预算管控
2需求流程化 · 关联编制，超编预警
3渠道统一管理 · 一键发布、一键下载
4简历智能解析 · 自动入库、自动去重
5AI 面试 + 测评 · 标准化评估打分
6Offer 审批 · 扫码入职，一码衔接

场景六 · 数据分析

招聘数据分析
别再拍脑袋，让数据开口说话

前面五个模块解决的是“把招聘跑起来”，这个模块解决的是“哪里还能再快一点”。 所有环节的数据自动沉淀，实时生成多维度报表 —— 不用再手工拉 Excel。

渠道效果分析：各渠道简历量、有效率、转化率、单份有效简历成本，钱花在哪一目了然

招聘漏斗转化：投递→初筛→面试→Offer→入职逐级转化率，精准定位流失环节

周期与卡点分析：平均到岗周期、各环节停留时长，看清流程卡在谁手上

成本与预算管控：招聘费用预算 vs 实际支出，单岗位招聘成本自动核算

团队效能分析：HR 与面试官的响应速度、面试量、Offer 接受率，绩效可量化

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▍看板上该盯哪几个数？

到岗周期：需求审批到入职的平均天数

渠道转化：各渠道从简历到入职的转化比

单岗成本：渠道费+内推奖+面试工时折算

Offer接受：发出 Offer 与实际入职之比

▍看到数据之后，该做什么？

某渠道简历量很大，但转化率持续偏低

→缩减该渠道预算，把钱转投高转化渠道

初筛到面试环节流失异常高

→回查 JD 与筛选标准是否错配，及时校准岗位画像

平均到岗周期超过 30 天

→定位停留最久的环节，协调面试官排期或增派人力

Offer 接受率持续走低

→复盘薪酬竞争力与候选人体验，优化沟通节奏

▍用 vs 不用，差距有多大？

传统模式下，HR的精力被切碎在下载简历、逐份筛选、逐个约面、反复催办、手工做表上；同鑫AI招聘助手接管后，还需要人工投入的只剩两件事 ——判断人，和说服人。

所以差距的本质不是「做得更快一点」，而是换了一种工作方式：传统模式里人是流程的执行者，招 10 个人就得付出 10 倍的时间；AI模式下系统是执行者，人只负责判断与决策，招得越多，单个岗位的边际成本反而越低。

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制造业招工难，不只是缺候选人，更缺一套高效的数字化工具释放HR价值。同鑫eHR系统以AI 技术为底座，把简历解析、智能面试、人才库、人才测评、全流程管控融为一体，帮助企业简化招聘事务、缩短招聘周期、沉淀人才资产，真正实现 AI 赋能人力招聘，助力企业高效招到合适人才。

TONGXINE EHR

简历处理效率提升 90%
HR 从“事务驱动”走向“数据驱动”

自动化招聘流程·标准化人才评估·数据化人力决策
—— 让 AI 干 AI 的事，让人做人该做的事。