客戶職缺需求收集建檔流

🎯 這條流程解決什麼

人力派遣與招募的整條價值鏈，源頭都是一筆「客戶要找人」的需求。問題在於這筆需求進來的方式太混亂：有的客戶用 LINE 丟一句「幫我找個作業員，下週要上工」，有的用 Email 貼一段落落長卻漏寫薪資的職務描述，有的乾脆打電話口頭交代。條件零散、班別模糊、薪資不明，徵才顧問拿到手第一件事不是找人，而是反覆回頭跟客戶確認——要日班還是輪班？薪資上限多少？要不要證照？光是把需求問清楚、整理成可以開始找人的格式，常常就過了兩三天。

用純人工方式處理這個環節，成本被嚴重低估。假設一家派遣公司每月進來 80 筆職缺需求，每筆從接收、來回確認到整理成標準職缺單平均要花顧問 30 到 60 分鐘，等於每月有 40 到 80 個工時純粹耗在「把需求弄清楚」上，這還沒開始真正媒合。更糟的是格式不統一導致後續媒合難以系統化、急件被淹沒在信箱裡沒人發現、同一個客戶的需求散落各處無法盤點。源頭一亂，整條招募效率全被拖慢。

這條流程要做的就是把混亂的需求入口標準化：讓每筆徵才需求自動歸檔，由 AI 拆解出職務內容、必備技能、班別與薪資範圍，並建立一張結構化的標準職缺單。顧問一打開就能看到清楚的需求樣貌，立刻判斷急迫度與媒合方向，把溝通成本壓到最低。建檔後的職缺可直接餵進 人選自動媒合排序流，需求描述的潤飾也能用 內容改寫 配方優化，整套入口自動化的設計思路可參考 /automation。

導入後的改變

導入前：需求散落在 LINE、Email、電話與便利貼之間，格式各異；顧問每接到一筆都要花心力來回確認、手動整理；急件容易被淹沒，漏接或回得太慢時客戶轉頭就找別家；公司無法即時掌握「現在手上有多少未處理職缺、分布在哪些產業」。

導入後：所有需求統一從表單與監控信箱進來，AI 自動拆解並補齊欄位，缺漏的地方明確標出來讓顧問補問，標準職缺單自動寫入 ATS 並貼好產業、地區、職類標籤，急件第一時間 Slack 通知對應顧問。

以每月 80 筆需求估算，導入後整理工時可從每月約 60 小時壓縮到 15 小時以內，省下約七成五。更重要的是回應速度——急件從「淹沒在信箱兩天」變成「即時推播」，搶單成功率明顯提升；需求建檔率接近百分百，公司第一次能用儀表板看清楚整體職缺水位。

流程怎麼運作

1. 觸發：新職缺需求（📥）：流程有兩個入口，一是線上職缺需求表單送出時觸發，二是監控的徵才信箱收到新郵件時觸發，兩條都導向同一套後續處理。
2. AI 拆解條件（🧠）：AI 節點讀入原始需求文字，抽取出職務名稱、工作內容、必備技能與證照、班別工時、地點、需求人數與薪資範圍，並把語意模糊或缺漏的欄位明確標記出來。
3. 建立標準職缺單（📋）：把拆解結果寫入 ATS 或 Google Sheet，欄位標準化，並依「需求人數多寡、上工日距今天數」自動判定急迫度等級。
4. 標籤分類（🏷️）：依產業別、服務地區、職類自動貼標，讓後續媒合與盤點都能用標籤快速篩選。
5. 通知對應顧問（🔔）：透過 Slack 將整理好的職缺單推給負責該產業或區域的顧問，訊息中明確標註「薪資與條件需人工確認後再啟動招募」。

需要的工具與串接重點

線上表單（如 Google 表單或自架表單）負責結構化入口，建議設計成必填關鍵欄位、選填補充欄位，從源頭減少缺漏。Gmail 負責承接客戶習慣用信件丟需求的情況，以收信觸發。AI 解析節點是核心，把非結構化文字轉成欄位。Google Sheet 或 ATS 作為職缺單的落腳處與後續媒合的資料底。Slack 負責即時通知。

串接重點：AI 提示詞要明確列出要抽取的欄位清單，並要求「找不到的欄位回傳『未提供』而非自行臆測」，尤其薪資與工時不可亂猜；急迫度判定邏輯要先和顧問對齊規則；信箱觸發要設好過濾條件，避免把一般往來郵件也當成職缺需求；職缺單寫入時建議保留一份原始需求文字，方便顧問核對 AI 是否拆解正確。

常見錯誤與注意事項

薪資範圍、合約條件與對客戶的任何承諾涉及商務與勞動法遵判斷，AI 拆解的結果一律僅供內部建檔參考。 務必由顧問人工確認薪資是否達基本工資以上、工時與班別是否符合《勞動基準法》、職務要求有無就業歧視疑慮（如不當的年齡、性別限制）之後，再正式啟動招募，切勿直接把 AI 整理的內容對客戶回覆或當成承諾。

其他常見坑：AI 可能把模糊描述「腦補」成具體數字，務必保留原文供核對；客戶提供的需求常夾帶聯絡人個資，職缺單與通知訊息要避免不必要地擴散個資；急件判定若全交給規則，仍可能漏掉客戶口頭強調的隱性急迫度，顧問收到通知時仍要人工判讀一次。

台灣中小企業情境案例

桃園一家供應電子廠作業員的派遣公司，過去職缺需求八成靠 LINE 與電話進來，三位顧問各自為政，需求格式亂、急件常漏接。某次一個大客戶臨時要 20 名夜班作業員，需求卻卡在某位顧問的 LINE 裡兩天沒整理，差點開天窗。導入這條建檔流後，他們做了一張統一的需求表單請客戶填寫，信件需求也納入監控，AI 自動拆解並標急迫度、即時推播。三個月後，需求平均處理啟動時間從兩天縮到當天，急件再也沒漏接過，主管也終於能用一張表看清楚全公司的職缺水位。

延伸應用

這條流程是招募自動化的第一塊拼圖，往後可以無縫接上媒合與通知環節。把標準職缺單直接餵進 人選自動媒合排序流，需求一建檔就自動跑人選比對；也能加一層統計，每週自動產出「各產業職缺量、平均填補天數」報表給主管。同樣的「非結構化入口轉標準資料」骨架，稍加調整就能用在客訴收集、報修單建檔、業務詢價歸檔等場景，更多變化可到 /recipes 取用配方，整體自動化架構參考 /automation。

流程圖

用到的工具

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