多地需求管理难统一
同一岗位在不同城市的业务场景和优先级存在差异,但又期待关键点上保持一致;一旦变化,标准很难快速同步到各地执行,导致反复对齐与交付偏差。
“总部定义了一套标准,落到各地又变成了不同版本。”
HIRING CHALLENGES
同一岗位在不同城市的业务场景和优先级存在差异,但又期待关键点上保持一致;一旦变化,标准很难快速同步到各地执行,导致反复对齐与交付偏差。
“总部定义了一套标准,落到各地又变成了不同版本。”
很多区域没有专职招聘岗位,业务团队需要边做业务边招人,寻访、筛选、跟进都难持续投入,关键岗位经常因为人手不足而推进缓慢。
“本地团队忙业务都来不及,招聘很难长期有人盯住。”
各地人才线索和招聘经验分散在本地,缺少统一的人才库与协同机制,优质候选人难跨区域复用,整体资源利用率低。
“A城市聊过的优质人选想去B地,但B城市招聘团队往往很难第一时间知道。”
CORE CAPABILITIES
以总部统一的关键要求为基线,先把岗位画像中的核心能力、关键结果和风险边界对齐,再按城市差异灵活配置本地化需求。通过AI职位画像与策略弹性,让“标准一致”和“本地适配”同时成立。
Agent自动连接多渠道人才来源,负责搜索并把符合要求且有意向的人选推送给当地业务团队,无需在每个城市配置完整招聘班底也能持续交付。
通过统一线上流程支持电话、视频、线下面试协同安排,跨地域团队可在同一平台完成邀约、评估、反馈和推进,降低地域协作成本。
构建跨区域共享人才库,沉淀各地历史招聘数据和偏好策略,实现优质人选跨城市复用,提升整体招聘资源利用率与交付稳定性。
HUMAN-AI WORKFLOW
围绕“统一建模 → 区域策略配置 → Agent自动寻访 → 业务团队接力面试 → 线上流程推进 → 人才库共享迭代”形成闭环。黄色为人工主导,蓝色为AI主导,渐变色为人机共决。
CUSTOMER STORY
企业在全国数百城市同步扩张,区域团队招聘能力不均、流程分散。通过统一职位模型与Agent执行规范,实现多地自动寻访、在线协同面试和集中流程管理。
TRADITIONAL VS AGENTIC
| 维度 | 传统方式 | Agent方式 |
|---|---|---|
| 需求管理方式 | 各地岗位需求靠口头沟通,标准不统一,变更后难同步。 | 统一职位模型+需求澄清机制,支持动态调整并全链路同步执行。 |
| 招聘资源配置 | 依赖各地配备招聘专岗,人手不足时交付明显下滑。 | Agent自动寻访与筛选,本地业务团队只承接关键面试与决策。 |
| 多地流程协同 | 电话、视频、线下面试分散管理,进度难统一追踪。 | 面试安排和流程推进统一在线化,关键节点自动提醒与预警。 |
| 人才获取效率 | 渠道管理分散、重复寻访多,优质人选识别慢。 | 智能对接人才来源,只推送符合需求且有意向的人才。 |
| 组织经验沉淀 | 各地数据与经验孤岛,优秀做法难复制。 | 共享人才库沉淀并复用全局资源,持续优化跨地域招聘策略。 |