金融機構徵才頻率劇烈變化，已成為近年業界顯著的趨勢。過去，金融機構通常每年進行 1 至 2 次的徵才活動，如今，因缺工常態、世代差異、產業結構變遷以及環境因素等影響，這一頻率急遽上升至每年 3 到 5 次，呈現出前所未見的密集度。「緊鑼密鼓的徵才頻率前所未見，卻也成常態。」台灣金融研訓院副院長林仲威對此巨變深深有感。
這種變化對於金融機構的人力資源部門來說，是一項嚴峻的挑戰。他們必須面對的，不僅僅是頻繁的徵才活動，還有不斷變化的市場需求和求職者的期望。這使得徵才選才的工作變得更加繁瑣和具挑戰性。林仲威深切感受到這種變化所帶來的壓力和挑戰，意識到，要應對這種變化，必須不斷調整和改進徵才選才的策略，以確保金融機構能夠吸引到最優秀和最合適的人才，以應對競爭激烈的市場環境。
透過「適性適職」，促成「適才適所」
選才的理想是透過「適法適用」，促成「適才適所」，亦即用對或合適的方法，選出對的人才，並放在對的位置。但在少子化浪潮，加上產業結構轉變等因素，各行各業缺工已成常態。薪資高低、產業的發展性與未來性、工作環境及內容等，亦影響年輕族群的求職意願。
為了解決長期缺工的窘境，透過科技協力，越來越多企業採用 AI 招募工具徵才，如百事可樂、聯合利華、新加坡星展銀行等跨國企業已開始使用AI機器人來篩選人才，大幅提高徵才效率。
林仲威就觀察發現到當前的 Z 世代社會新鮮人，想法與過去傳統求職者已大不同，Z 世代求職者對銀行業原本抱持高度期待，進入後卻發現與想像中有落差，致使考進來的新人報到率與留任率低，迫使公股行庫也需跟上民營銀行常態性徵才。
Bank1.0、Bank4.0 兼具，選才面臨大挑戰
令人玩味的是，科技進步激勵金融創新，銀行從 Bank1.0 實體銀行、Bank2.0 網路銀行、Bank3.0 行動銀行，進入到 Bank4.0 銀行服務無所不在的時代。但實務上，Bank1.0 至今仍存在，大多數高齡族群仍習慣到分行臨櫃辦理業務，而年輕族群卻偏好 Bank3.0、Bank4.0 的服務模式。
對銀行業者而言，既要維持 Bank1.0 的傳統實體服務，又要結合智慧裝置及人工智慧等技術，提供 Bank4.0 的創新服務，在選才、攬才及用才上，勢必形成巨大挑戰。
林仲威表示，在少子化趨勢不變下，某些職務缺口恐面臨徵才不易的困境。而資訊化、系統化與 AI 機器人興起，正是為了解決少子化所帶來的缺工問題。
以往，分行櫃檯會安排 5 位行員服務客人，現今可能只剩下 2、3 位櫃員。如何以 1 人之力處理 2 至 3 人，甚至 5 人的工作量，對金融機構及行員都是挑戰。因此，雙方都應體認到未來是人機協作的時代，人要習慣和許多機器一起工作。金融機構也應重新調整思維，未來招募方式將隨之改變。
除了考試的傳統招募方式外，為因應多元人才需求，銀行勢必得採用更多元的招募工具，才能符合時勢所趨。目前，金研院測評認證事業總處提供金融人員基礎學科測驗（FIT，簡稱金融基測）、金融人才適性測驗，能縮短金融機構徵才的作業時程，加快金融機構覓得適合的求職者。
AI 面試系統，有助提升招募效率
由於遠距視訊面試在這兩年中快速成長，加上年輕一代的求職者相較於實體面試，更偏好遠距視訊面試。因此，金研院測評認證事業總處也開始評估是否還有其他工具，如AI面試系統，可協助金融機構提升招募效率。
林仲威表示，金融機構可先將履歷表篩選過程系統化，並設定評分指標，如碩士學位加5分、學士學位加 3 分、國立大學文憑可加 2 分之類。根據求職者條件，如取得幾張金融相關證照，再加幾分。若通過適性測驗，又能產出相對應的分數。透過所有客觀資料所得出的分數加總後，把符合職缺條件的求職者先加以排序。
接著，透過 AI 面試系統，運用 AI 微表情技術，分析求職者的人格特質、潛在性格、是否適任某一職務等，進而得出評分。最後，再挑選出適合的入選者，安排參加後續實體面試，以確認受試者是否符合資格（Qualified）。
金研院期待未來有機會能與銀行業者攜手合作，針對求職者透過金研院的招募工具，獲得銀行晉用後，追蹤其在銀行內的工作表現與留任情形，進而調整並提升招募工具的精準度，以提供銀行業者更精準、更客製化的招募工具。
每家金融機構都希望覓得最優秀並適合的人才，每位求職者也都期望能找到最適合自己的工作。選才是勞力費心的程序，選才方法若能結合 AI 科技輔助，將有如虎添翼之勢。金研院測評認證事業總處長楊博凱表示，未來將持續開發多元招募工具，期能發揮媒合與能力認證的功效。
無論是適性測驗或 AI 面試系統，金研院測評認證事業總處的最終目的是希望協助金融機構精準選出對的人才，並放在對的位置。畢竟，職場角色的定位，決定團隊績效的好壞，而員工的績效要能展現，必須把對的人，放在對的位置上，做對的事情。
HR Tech 創新實驗
台灣金融研訓院長期致力於協助金融業者進行選才及育才，面對近年金融業人才市場受少子化和跨產業人才競爭的嚴峻影響，深深體悟到尋找和留住優秀人才變得更加困難。於此同時，金融業者的需求與期望日益增長，希望找到不僅具備專業技能，還能夠快速適應和驅動創新的人才。因此，特別自 2023 年 8 月起推出「HR Tech 創新實驗」，執行全面市場調研和分析，掌握 HR Tech 動態和發展趨勢，制定適合國內銀行業的 AI 驅動人才選拔模型，並明定該模型將具備的功能和實施的項目。
該專案計畫主持人林仲威開宗明義表示，「HR Tech 創新實驗」的執行目的是為了將 AI 的數據分析和預測能力運用在人才招聘與篩選流程中，以期更精確了解每個求職者的專長與優勢，並將這些資訊與各銀行的需求進行精確匹配。這不僅可以幫助金研院提供更符合銀行期待的候選人，也能提升整體的招聘流程效率。
為了讓 HR Tech 創新實驗完美落地，更邀請具豐富實務經驗的外部金融科技專家作為顧問，負責提供專案所需的AI模型演算法和技術指導。林仲威認為，若能藉由此創新實驗，推動我國公股銀行選才模式的轉變，透過 AI 及大數據驅動引領人才招募領域的轉型，以更好地應對未來金融人才市場的挑戰。
（本文轉載自《台灣銀行家》）
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