| 스크리닝 방법 | 신호 기반 점수 매기기 | 키워드 일치 | 기본 AI 일치 | AI 소싱 |
| 영향 점수 | ✓ (0–100) | ✗ | ✗ | ✗ |
| 다중 형식 파싱 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 편향 감소 | 신호 기반 (결과) | 구조적인 채용 | DEI 대시보드 | 기본 |
| 스크리닝 속도 (50 지원자) | <20 td 분<> | 수동 + 필터 | 수동 + 필터 | AI 지원 |
| AI가 포함된 무료 플랜 | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
AI 스크리닝을 사용할 때
대량 스크리닝
직무에 게시하고 200명의 지원자를 받았나요? CurriculoATS는 모두를 몇 분 안에 순위를 매깁니다. 200개의 이력서를 수동으로 검토할 필요가 없습니다. AI가 상위 후보자를 표면화하여 인터뷰에 집중할 수 있도록 합니다.
키워드보다 품질
결과가 자격증보다 더 중요한 역할을 채용하고 있나요? 영향 점수는 후보자가 실제로 주도한 결과, 수익 성장, 팀 확장, 제품 출시를 찾습니다. 후보자의 이력서에서 어떻게 표현하든 상관없이 말입니다.
첫 번째 채용
이력서를 스크리닝해본 적이 없으신가요? CurriculoATS의 AI가 어려운 부분을 처리합니다. 최상위 순위 후보자를 검토하기만 하면 됩니다. 채용 경험이 필요 없으며, 시스템이 경력 있는 채용 담당자처럼 후보자를 평가합니다.
법이 현재 AI 스크리닝에 요구하는 사항
지원자를 순위 매기거나 필터링하는 스크리닝 소프트웨어는 점점 더 많은 장소에서 규제되고 있으며, 의무는 일반적으로 공급자가 아닌 고용주에게 부과됩니다. 뉴욕시 또는 EU 어느 곳에서 채용하는 경우, 두 가지 체계가 당신이 무엇을 보여줄 수 있어야 하는지를 결정합니다. 두 체계 모두 동일한 것을 보상합니다: 후보자가 어디에 순위가 매겨졌는지에 대한 서면 기록입니다.
다음은 발표된 규칙의 간단한 요약이며, 법률 자문이 아닙니다. 이를 의지하기 전에 자신의 의무를 변호사와 확인하십시오.
뉴욕시 지역 법 144
뉴욕시에서 지원자를 스크리닝하거나 승진을 평가하기 위해 자동화된 고용 결정 도구를 사용하는 경우, 해당 도구는 매년 독립적인 편향 감사가 필요합니다. 감사 결과의 요약을 자신의 웹사이트에 게시하고, 도구가 사용되고 있다는 사실을 후보자에게 알리십시오.
감사는 인종, 민족 및 성별에 따라 결과를 구분해야 합니다. 첫 번째 위반에 대한 벌칙은 500달러로 시작하며, 그 이후로는 500달러에서 1,500달러 사이의 벌칙이 부과됩니다. 위반이 계속되는 매일마다 별도로 계산됩니다.
집행이 더욱 엄격해지고 있습니다. 2025년 12월에 발표된 뉴욕 주 감사관 감사에서는 소비자 및 근로자 보호 부서가 법을 비효과적으로 집행했다는 사실이 밝혀졌으며, 이후 고용 회사는 2026년까지 더 많은 조사를 예상하라고 고객에게 알렸습니다.
EU AI 법
EU AI 법의 부속서 III는 채용 및 선발 시스템을 고위험 범주에 포함합니다. 여기에는 목표 직업 광고, 지원서 분석 및 필터링, 후보자 평가가 포함되며, 이는 현대 ATS가 AI가 개입한 후 수행하는 대부분의 기능입니다.
고위험 의무에는 위험 관리, 데이터 거버넌스, 기술 문서, 로깅, 인적 감독 및 시스템을 사용하는 사람들에게의 투명성이 포함됩니다. 이를 놓칠 경우 매출의 15백만 유로 또는 전 세계 연간 매출의 3%에 해당하는 벌금이 부과됩니다.
날짜를 주의하십시오. 이러한 의무는 원래 2026년 8월 2일로 설정되었으나 디지털 옴니버스 합의에 따라 2027년 12월 2일로 연기되었습니다. 많은 지침이 여전히 이전 마감일을 인용하므로, 계획을 수립하기 전에 현재 타임라인을 확인하십시오.
의무가 실제로 위치하는 곳
지역 법 144에 따르면, 고용주가 감사를 의뢰하고 요약을 게시하며 후보자에게 알립니다. 어떤 공급자도 이러한 것들을 대신해줄 수 없으며, 제품이 귀하를 준수하게 만들 것이라고 주장하는 공급자는 제품이 할 수 있는 것보다 과대 평가하고 있습니다.
공급자가 할 수 있는 것은 작업을 가능하게 만드는 것입니다. 감사자는 각 후보자가 어떻게 점수가 매겨졌는지와 그 근거를 알아야 하며, 낮은 순위를 매긴 이유를 묻는 후보자는 "알고리즘이 결정했다"는 답변을 받을 자격이 없습니다. 모든 점수에 대한 서면 이유를 생성하는 스크리닝 도구는 이 두 가지를 모두 제공합니다. 이는 완수할 수 있는 감사와 완수할 수 없는 감사의 차이입니다.
영향 점수 뒤에 있는 것
키워드 필터는 하나의 질문에 답합니다: 이 이력서에 직무 설명의 단어가 포함되어 있는가. 그 질문은 답하기 쉽고 조작하기도 쉬운 질문이며, 필요한 것을 정확히 배송한 후보자가 다른 이름으로 부르는 경우 탈락할 수 있습니다. 영향 점수는 더 까다로운 질문을 던집니다: 이 사람이 실제로 무엇을 했는가, 그리고 그것은 그 앞의 직무와 얼마나 가깝게 연결되는가.
일치가 아닌 읽기
모든 이력서는 문자열 중복이 아닌 의미를 위해 파싱되고 읽힙니다. 검색은 의미적 이해, 전체 텍스트 일치 및 언어 처리를 혼합하여 수행되므로, 클라우드 경험이 있는 백엔드 엔지니어를 찾는 검색에서도 이력서가 AWS 인프라 개발자라고 할지라도 후보자가 표면화됩니다.
하나의 신호가 아닌 다섯 개의 신호
각 지원자는 정량화된 성과, 책임의 범위, 경력 경로, 기술 일치 및 서사적 명확성의 다섯 가지 신호 범주에 따라 평가됩니다. 이러한 요소는 0에서 100까지의 단일 복합 점수로 결합될 수 있으므로 200개를 읽지 않고도 정렬할 수 있습니다. 채용 스택 뒤에 숨겨진 전체 비용 그림을 원하신다면, ATS 소유의 진정한 비용가 실제로 어디에 돈이 사용되는지를 설명합니다.
읽을 수 있는 단락
모든 점수에는 모델이 선택한 것을 설명하는 서면 이유가 함께 제공됩니다. 그 단락은 점수를 논의할 수 있게 해줍니다. 잘못된 것을 잡았을 때 확인할 수 있으며, 감사를 받거나 질문하는 후보자에게 줄 수 있는 구체적인 것이 있습니다.
결정권은 당신에게
점수는 대기열의 순서를 매기지만, 누구도 거부하지 않습니다. 이의가 있으면 클릭 한 번으로 재조정하고 후보자를 원하는 곳으로 이동하십시오. 어떤 지원자도 점수로 자동 거부되지 않으며, 이는 두 개체가 기대하는 것처럼 인간의 개입을 유지합니다.
AI 스크리닝 도구를 평가하는 방법
현재 시장에 있는 거의 모든 ATS는 AI를 사용한다고 주장합니다. 이 용어는 새로운 레이블이 붙은 키워드 필터에서 의미를 읽는 모델까지 모든 것을 포함하며, 데모는 당신이 보고 있는 것이 무엇인지 거의 알려주지 않습니다. 이러한 질문은 그것들을 분리하며, 모든 공급자에게 적용됩니다.
이유를 보여 달라고 요청하십시오
어떤 도구라도 이름 옆에 숫자를 인쇄할 수 있습니다. 특정 후보자에 대해 그 숫자가 무엇을 기반으로 한 것인지, 말로 요청하십시오. 만약 대답이 신뢰도 비율이거나 일치된 키워드 목록이라면, 당신이 보고 있는 것은 필터입니다. 단일 점수를 설명할 수 없다면, 감사자나 거부된 지원자에게도 이를 설명할 수 없을 것입니다.
낮은 점수에 무슨 일이 일어나는지 알아보세요
대기열을 순위 매기는 것과 사람을 거부하는 것은 큰 차이가 있습니다. 시스템이 자동 거부할 수 있는지, 그것이 기본적으로 설정되어 있는지, 끌 수 있는지 물어보세요. 자동 거부는 스크리닝 도구를 결정자로 만들며, 이는 규제 기관이 가장 중요하게 생각하는 부분입니다.
이미 채용한 사람에게 테스트해보세요
작년에 채운 역할을 가져와 실제 지원자를 입력하고, 실제로 채용한 사람이 어디에 위치하는지 확인하세요. 이것은 평가에서 가장 유용한 시간입니다. 최고 채용자를 40위에 배치하는 도구는 데모가 절대 알려주지 않는 것을 의미합니다. 채용 시간이 실제로 어떻게 변하는지 추적하세요, 왜냐하면 그 숫자는 도구가 변경해야 할 숫자이기 때문입니다.
편향 감사의 소유자가 누구인지 물어보세요
뉴욕시에서 채용하는 경우, 매년 독립 감사를 요청하고 요약을 게시해야 할 사람이 있습니다. 공급자에게 감사 문서 제공 여부, 감사자에게 제공할 사항, 스스로 해야 할 일이 무엇인지 물어보세요. 여기서 모호한 대답은 나중에 당신의 문제가 됩니다.
들어가기 전에 출구를 확인하십시오
후보자 데이터를 어떻게 뽑아낼지, 어떤 형식으로, 얼마나 걸리는지 물어보세요. 취소하는 당일에 전체 파이프라인을 CSV로 내보낼 수 있는 공급자는 떠날 수 있는 공급자입니다. 마이그레이션의 어려움은 팀이 수년 전에 좋아하지 않게 된 도구에 계속 남아 있는 조용한 이유입니다.
전체 가격을 평가하고 스티커 가격이 아닙니다
좌석별 가격 책정은 면접관을 채용 패널에 추가하는 비용이 항목별로 나뉘므로 팀이 로그인을 공유하기 시작하고 감사 추적이 더 이상 의미가 없어집니다. 후보자를 실제로 볼 모든 사람이 도구에 포함되었을 때 도구의 비용이 얼마인지 계산한 후 비교하세요. 우리의 가격 페이지에는 모든 플랜 한도가 나열되어 있으며, 비교 가이드에는 주요 옵션이 나란히 나열되어 있습니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
AI 스크리닝이 무료 플랜에 포함되어 있나요?
예. 영향 점수가 포함된 AI 스크리닝은 무료 스타터 tier를 포함한 모든 플랜에 포함되어 있으며, 사용하기 위해 신용 카드가 필요하지 않습니다. 스타터에서는 무제한 직무 게시 및 영향 점수로 순위를 매긴 최대 1,000명의 후보자를 처리할 수 있습니다. 이는 첫 몇 번의 채용을 진행하는 대부분의 팀에 충분합니다. 프로는 월 100달러이며, 현재 초반 창(window) 동안에는 50달러이고, 후보자 한도는 10,000으로 증가합니다. 두 플랜 모두 좌석별 비용이 없어, 면접관을 채용 패널에 추가해도 비용이 변경되지 않습니다. 스크리닝은 업그레이드, 시험 시간, 사용 크레딧에 의해 제한되지 않으며, 무료 tier는 유료 tier와 동일한 스코어링 엔진을 실행하므로 평가하는 것이 실제 제공되는 것입니다.
AI의 정확성은 얼마입니까?
정확성은 어떤 스크리닝 공급자에게도 물어보기에 적절한 질문이 아닙니다. 특정 역할에 대해 모델이 후보자를 얼마나 잘 평가할지 사전에 말해주지 못하기 때문입니다. 유용한 질문은 그 작업을 확인할 수 있는지 여부입니다. 모든 영향 점수는 모델이 선택한 내용을 설명하는 서면 단락이 함께 제공되므로 잘못된 사항에 비중을 두었을 때 확인하고 발언할 수 있습니다. 이의가 있는 경우 클릭 한 번으로 재조정하고 후보자를 원하는 곳으로 이동하세요. 어떤 지원자도 점수로 자동 거부되지 않습니다. 실질적인 테스트는 이미 채운 역할을 불러오고 실제 지원자를 처리하여 실제로 채용한 사람이 어디에 위치하는지 확인하는 것입니다. 이는 어떤 공급자의 정확성 수치보다 귀하의 채용에 적합한 것에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.
AI 스크리닝이 편향될 수 있습니까?
사람을 순위 매기는 시스템은 편향을 포함할 수 있으며, 이를 공언하는 공급자가 있다면 뭔가 파는 것입니다. 영향 점수는 특정하고 일반적인 한 가지 출처인 프록시를 줄이기 위해 만들어졌습니다. 학교 이름이나 고용주의 위신을 가중하는 대신, 점수는 발생한 수익, 확대된 팀 및 충족된 배달 일정과 같은 측정 가능한 결과를 읽습니다. 점수 매기는 과정에서 어떤 인구 통계 데이터도 사용되지 않습니다. 이는 편향이 없는 것을 만들지는 않지만, 모든 점수가 서면 이유를 포함하므로 감사 가능성을 높입니다. 뉴욕시에서 채용하는 경우, 매년 어떤 자동화된 고용 결정 도구에 대해서도 독립적인 편향 감사를 의뢰하고 요약을 공개해야 합니다. 그 의무는 고용주에게 있으므로 서면 이유 여정이 감사 완료 가능성을 결정합니다.
지원하는 이력서 형식은 무엇입니까?
PDF, DOCX 및 일반 텍스트로, 이는 후보자가 보내는 거의 모든 이력서를 포함합니다. 그들 쪽에서는 특별한 것이 필요하지 않습니다: 다운로드할 템플릿, 작성할 필드, 지원하기 전 가입할 필요가 없습니다. 파싱은 문자열 매칭이 아니라 의미를 위해 문서를 읽기 때문에, 같은 작업을 다른 단어로 설명하는 후보자도 차별 없이 표면화됩니다. 이메일을 통해 도착하는 지원서는 Gmail이나 Outlook과 연결되면 자동으로 수집되므로, 일반 답장에 첨부된 이력서가 아무도 복사하지 않는 한 파이프라인에 적재됩니다. 이는 실제로 보면 형식 지원보다 더 중요합니다. 팀이 놓친 이력서는 대개 확인하지 않은 인박스에 있는 경우가 많기 때문입니다.
스크리닝의 속도는 얼마나 됩니까?
대부분의 팀은 50명 이상의 지원자를 20분 이내에 처리하며, 각 이력서는 몇 초 만에 처리됩니다. 절약된 시간은 실제로 읽는 것에 있지 않습니다. 어디서부터 시작할 것인지 결정할 필요가 없기 때문입니다. 각 점수에 대한 서면 이유가 부착된 순위 대기열은 도착 순서 대신 가장 강력한 지원서를 먼저 열 수 있게 해줍니다. 설정은 가입부터 첫 번째 점수 매겨진 후보자까지 약 15분이 걸립니다: 직무 설명을 붙이고, Gmail 또는 Outlook을 연결하고, 팀을 초대하고, 역할을 게시합니다. 점수 매기기는 지원서가 들어오는 대로 실행되므로 아침에 게시된 역할도 다시 확인할 때 이미 순위가 매겨진 후보자 목록이 있습니다.
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