面對動輒數以百計的履歷，如何從素不相識的應徵者中辨識出適才適所的人選？不難想見企業徵才部門的人員與主管負擔沉重，身膺艱鉅。現在，機器學習等AI技術可以幫上忙，根據歷年應徵者的資料，及錄取者入職後包括升遷與工作表現的員工檔案建立預測模型，評估每一位求職者的技能、經驗、人格特質在不同工作的勝任程度。倘若工具運用得宜，AI不僅能識別特定的專業，還能評估求職者的潛在能力和企業文化契合度，並預測其在求才機構中發展出成功職涯的機率。現今用於招募新人的科技越趨多元，例如AI搭配光學字元辨識（OCR）技術可讀取應徵者履歷並評分。這
代理式AI被《經濟學人》譽為2025年最大的科技突破之一，然而，它帶來服務與管理模式升級的同時，另一方面也存在建置與維運成本的現實限制。
代理式AI是實打實的硬功夫，最怕落入想「彎道超車」、抄捷徑的心理陷阱。唯有從「技術」、「基礎建設」、「經營策略」與「人才培育」等四大構面著手，踏實耕耘，台灣的代理式AI才會追得上國際。
銀行探索代理式AI，使用場景包括詐欺調查、貸款作業、銷售與服務場景。由於金融業長期受到嚴格的監管，代理式AI的決策將受到法遵挑戰，未來有必要建立多層次的治理框架，以符合最新的法規要求。
