AI 招聘及人力資源助手 — 預設已符合審計要求、自行架設、人類主導。專為企業管理層而設，無需技術背景。
最後更新：2026-07-09People 是AI 驅動嘅招聘及人力資源助手。佢自動化招聘嘅行政工作 — 尋人、篩選、安排面試、同求職者溝通 — 而所有招聘決定仍由人類主導。
運作方式如下：
同其他 ATS 工具嘅主要分別：預設符合審計要求、自行架設、人類主導。每個操作都有記錄，所有求職者數據存放於你嘅基礎設施，AI 輸出未經人手審閱唔會成為招聘決定。
招聘同時重要但操作上痛苦：
People 透過自行架設、預設符合審計、人類主導嘅招聘自動化解決呢個問題。你獲得 AI 嘅效率提升，而無合規風險。
People 專為受監管行業嘅成長企業（50–500 名員工）而設：
如果你承受唔起招聘過程中嘅合規失誤，People 就係為你而設。
Greenhouse 同 Lever 係雲端 ATS 工具。People 係自行架設、預設符合審計嘅 ATS。
| 方面 | ODW.ai People | Greenhouse / Lever |
|---|---|---|
| 部署方式 | ✅ 自行架設 — 完全控制數據 | ❌ 僅雲端 — 供應商控制 |
| 數據主權 | ✅ 客戶完全控制 | ❌ 供應商控制 |
| 審計追蹤 | ✅ 全面、不可篡改、可匯出 | ⚠️ 通常局部或事後補救 |
| AI 透明度 | ✅ 每個 AI 操作連同理由記錄 | ❌ 通常不透明、黑箱 |
| 人類監督 | ✅ 架構上強制要求 | ⚠️ 可選或欠奉 |
| 模型控制 | ✅ 客戶選擇、模型無關 | ❌ 供應商選擇 |
| 合規姿態 | ✅ 由第一天起已符合審計要求 | ⚠️ 合規係事後想法 |
如果你需要完全數據控制及審計就緒，People 係更好嘅選擇。
「預設符合審計要求」指合規係建築層面嘅設計，唔係事後補救：
當審計員問「畀我查看求職者 X 嘅決定追蹤」，你可以喺5 分鐘內產生完整報告。
「人類主導」指AI 輸出未經人手審閱唔會成為招聘決定：
呢個係架構限制，唔係功能。People 根本無法喺無人類批准下作出招聘決定。
People 兩者皆係：
套件整合正係 People 嘅強大之處 — 佢跨模組共享上下文而唔會向外共享數據。
「主權」指完全控制求職者數據：
呢個對受監管行業至關重要。如果你嘅 ATS 將求職者 PII 傳送至雲端供應商，你就唔能夠聲稱擁有數據主權。
部署方面：需要。People 係自行架設，所以你需要有人識管理 Docker/Kubernetes、設定網絡同監控基礎設施。
日常使用：唔需要。網頁 UI 專為非技術用戶（招聘人員、招聘經理）而設。你可以管理招聘需求、篩選求職者、安排面試、同求職者溝通而無需寫代碼。
開發人員：People 提供 REST API 同 SDK 作自訂整合。
People 支援可自訂嘅招聘流程：
你可以為每個招聘需求自訂階段（例如加入「技術測試」或「文化配合」階段）。
People 使用 AI 協助（而非取代）人類判斷：
AI 排名係建議，唔係決定。人類可以覆蓋、調整或忽略排名。
可以。People 提供自動面試安排：
目標：由排程請求到確認面試 ≤24 小時。
可以。People 提供AI 草擬嘅求職者溝通：
所有電郵發送前均由 AI 草擬但人手批准（可按訊息類型設定）。你亦可以使用自訂範本。
可以。People 支援招聘平台整合：
你可以建立一個職位並同時分發到多個平台。
可以。People 提供結構化計分卡：
結構化計分卡減少偏見並提升招聘質素 — 所有人按相同準則評估。
可以。People 支援多招聘需求管理：
目標：每個組織 ≥5 個活躍招聘需求。
可以。People 提供求職者入口：
求職者入口提升透明度並減少「黑洞」焦慮（求職者唔知申請發生咩事）。
| 功能 | ODW.ai People | 一般 ATS 工具 |
|---|---|---|
| 部署方式 | ✅ 自行架設 — 完全控制數據 | ❌ 僅雲端 |
| 審計追蹤 | ✅ 全面、不可篡改、可匯出 | ⚠️ 局部或事後補救 |
| AI 透明度 | ✅ 每個 AI 操作均有記錄 | ❌ 不透明、黑箱 |
| 人類監督 | ✅ 架構上強制要求 | ⚠️ 可選或欠奉 |
| 模型控制 | ✅ 客戶選擇、模型無關 | ❌ 供應商選擇 |
| 合規姿態 | ✅ 由第一天起已符合審計要求 | ⚠️ 合規係事後想法 |
| 套件整合 | ✅ Vault、Recap、Loop、Shield | ❌ 獨立或有限整合 |
People 嘅競爭力在於審計就緒 + 主權 + 人類監督。如果你需要合規同數據控制，People 係最佳選擇。
People 透過自動化行政任務縮短招聘時間：
目標：招聘時間減少 ≥30%（相較基線，自行報告 + 系統追蹤嘅行政時間）。
People 提供偏見監控同透明度：
People 唔能消除偏見（無系統可以做到），但佢令偏見可見同可審計。
可以。People 支援大量招聘：
目標：每個組織每月處理 ≥100 名求職者。
可以。People 提供高度可自訂嘅工作流程：
呢個對有複雜招聘流程嘅組織好有用（例如有多個審批階段嘅政府承辦商）。
可以。People 支援HRIS 整合：
People 管理入職前流程。求職者獲聘請後，People 會交接至你嘅 HRIS 進行入職、薪酬等。
v1.0 唔支援。內部調動（晉升、調職）計劃於 v1.1（2026 年第四季）推出。
v1.0 中，People 專注於外部招聘 — 從組織外招聘求職者。
如果你喺 v1.1 之前需要內部調動功能，請聯絡我哋 — 我哋或可提供早期存取。
v1.0 唔支援。合約工管理計劃於 v1.2（2027 年第一季）推出。
v1.0 中，People 專注於全職員工招聘。
如果你喺 v1.2 之前需要合約工功能，請聯絡我哋 — 我哋或可提供早期存取或解決方案。
可以。People 兼容 GDPR：
People 幫助你符合 GDPR 要求嘅技術同組織措施（第 32 條）。你仍需另行處理法律及程序要求。
可以。People 專為符合 EU AI Act 而設：
People 係少數從頭設計以符合 EU AI Act 嘅 ATS 工具之一。
可以。People 專為符合 NYC Local Law 144 而設：
NYC Local Law 144 要求自動就業決定工具進行年度偏見審計。People 嘅審計追蹤令呢啲審計變得直接。
可以。People 提供審計報告匯出：
當審計員要求文件時，你可以喺幾分鐘內產生完整報告 — 而唔係幾日。
People 提供求職者權利管理：
所有刪除操作均有記錄 — 你可以向監管機構證明你已遵守刪除請求。
可以。People 提供AI 披露追蹤：
目標：≥90% 求職者獲告知 AI 參與。
可以。People 提供偏見監控儀表板：
偏見監控係診斷工具，唔係解決方案。佢幫助你識別潛在問題 — 你仍需調查同處理佢哋。
可以。People 提供數據保留政策：
呢個對 GDPR 合規（數據最小化）同儲存管理好有用。
安全。People 以保安最佳實踐建構：
People 專為受監管行業而設。如果你可以用 People，你就可以通過合規審計。
唔可以。People 架設於你嘅基礎設施。ODW.ai 完全無法存取你嘅求職者數據。
唔同雲端 ATS 工具（Greenhouse、Lever），People 唔會將求職者數據傳送至第三方。一切存放於你嘅伺服器。
呢個對受監管行業至關重要。如果你嘅 ATS 將求職者 PII 傳送至雲端供應商，你就唔能夠聲稱擁有數據主權。
People 兼容 HIPAA 用於醫療招聘：
People 幫助你符合 HIPAA 要求嘅技術保障措施。你仍需另行處理行政同物理保障。
可以。People 支援空氣隔離部署（無互聯網存取）：
空氣隔離部署常見於政府承辦商、軍事同高安全環境。
可以。People 提供基於角色嘅存取控制（透過 Shield 整合）：
你亦可以設定按招聘需求嘅權限（例如只有招聘團隊可以查看到特定職位嘅求職者）。
可以。People 提供審計記錄（透過 Shield 整合）：
所有審計記錄均防篡改並可匯出作合規用途。
People 提供存取控制同警報：
對於關鍵事件，你可以為監管機構或法律顧問產生完整審計報告。
可以。People 嘅核心係開源：
呢個對注重主權嘅組織至關重要。你應該能夠驗證你嘅招聘工具做緊咩。
People 模型無關 — 支援廣泛嘅模型：
你可以隨時切換模型 — 無需更改代碼。
可以。People 透過以下方式支援本地模型：
本地模型喺你自己嘅硬件運行 — 無數據離開你嘅基礎設施。完全主權。
可以。People 支援API 模型：
API 模型喺你需要前沿能力（例如複雜推理、長上下文窗口）而本地模型仲未做到時好有用。
選擇模型取決於你嘅優先次序：
| 模型 | 速度 | 質素 | 成本 | 主權 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3 8B（本地） | ✅ 快 | ⚠️ 好 | ✅ 免費 | ✅ 完全 |
| Llama 3 70B（本地） | ⚠️ 慢 | ✅ 更好 | ✅ 免費 | ✅ 完全 |
| GPT-4o-mini（API） | ✅ 快 | ✅ 好 | ❌ 付費 | ❌ 無 |
| GPT-4o（API） | ⚠️ 中等 | ✅ 最好 | ❌ 付費 | ❌ 無 |
| Claude 3.5 Sonnet（API） | ⚠️ 中等 | ✅ 最好 | ❌ 付費 | ❌ 無 |
建議：
可以。People 模型無關 — 你可以隨時切換模型：
呢個保障你嘅投資面向未來 — 當更好嘅模型推出時，你可以立即採用而無需重新架構你嘅系統。
People v1.0 唔支援。People 使用現有模型 — 唔支援微調。
但你可以：
微調支援計劃於 v2.0（2027 年第二季）推出。
唔會。People 嘅設計確保AI 輸出未經人手審閱唔會成為招聘決定。
呢個係架構限制，唔係功能缺口。People 根本唔能夠：
所有決定均需人類批准。AI 協助；人類決定。
People 提供三個部署選項：
docker-compose up）即可運行。最適合開發同小型部署。對大部分客戶嚟講，Docker Compose 係最快嘅途徑。生產環境建議用 Kubernetes。
架設時間取決於你嘅部署方式：
docker-compose up。部署後，你需要：
目標：由入職到第一個招聘需求完全管理 ≤14 日。
部署方面：需要。People 係自行架設，所以你需要有人識管理 Docker/Kubernetes、設定網絡同監控基礎設施。
日常使用：唔需要。網頁 UI 專為非技術用戶（招聘人員、招聘經理）而設。你可以管理招聘需求、篩選求職者、安排面試、同求職者溝通而無需寫代碼。
開發人員：People 提供 REST API 同 SDK 作自訂整合。
People 嘅要求取決於你嘅部署：
| 組件 | 最低 | 建議 |
|---|---|---|
| CPU | 2 核心 | 4+ 核心 |
| RAM | 8 GB | 16+ GB |
| 儲存 | 50 GB SSD | 200+ GB SSD |
| GPU（本地模型用） | 無（使用 API 模型） | NVIDIA A100 或同等 |
| 作業系統 | Linux (Ubuntu 20.04+, RHEL 8+) | Ubuntu 22.04 LTS |
如果你使用 API 模型（OpenAI、Anthropic），你唔需要 GPU。如果你使用本地模型，強烈建議用 GPU。
可以。People 可以部署喺任何雲端供應商：
我哋為每個雲端供應商提供部署指南。生產環境建議用 Kubernetes 配託管數據庫。
可以。People 支援ATS 遷移：
遷移通常需要 1-2 週，取決於數據量同複雜性。
可以。People 包含沙盒模式：
我哋建議喺部署到生產環境前花 1-2 週喺沙盒模式測試。
Docker Compose：拉取新映像、重新啟動容器。
Kubernetes：更新 Helm chart、滾動更新。
裸機：跟隨文件入面嘅升級指南。
總更新時間：10 分鐘內（Docker/Kubernetes）。
People 定價基於功能同部署方式：
| 級別 | 價格 | 包括 |
|---|---|---|
| 企業版 | $199-$499/月 | 自行架設、所有功能、無限用戶、優先支援 |
| 套件捆綁 | 自訂價格 | People + 所有 ODW.ai 模組（Desk、Voice、Vault、Shield 等） |
額外成本：
視乎情況。Greenhouse 同 Lever 每年 $10,000-$50,000+（視乎公司規模同功能）。
People 每月 $199-$499（每年 $2,400-$6,000）。對大部分中小企嚟講，People 平好多。
但係，People 需要你管理自己嘅基礎設施（伺服器、數據庫等）。如果你計算基礎設施成本，總擁有成本可能較高。
對大部分受監管嘅中小企嚟講，People 平過雲端替代方案亦更合規。
無隱藏成本。總擁有成本包括：
就係咁多。無設定費、無意外收費、無按用戶收費。
我哋接受：
年度訂閱提供發票。請聯絡我哋了解詳情。
可以。我哋提供30 日退款保證。如果你喺首 30 日內唔滿意，聯絡我哋獲得全額退款 — 無須解釋。
30 日後，你可以隨時取消。你可以繼續使用直到計費期結束，但唔會為部分月份退款。
係。People 係 ODW.ai 套件嘅一部分。你可以：
套件捆綁以 20-30% 折扣包含 People（相較單獨購買）。所有模組原生整合 — People 用 Vault 處理職位要求、Recap 處理面試筆記、Loop 處理工作流程自動化、Shield 處理管治。
兩者都唔係。People 定價無上限 — 無按用戶或按招聘需求收費。
你按級別（企業版）支付固定月費。管理任意數量嘅招聘需求同用戶。
唯一可變成本係 API 成本（如果你使用 API 模型）。你直接畀錢 API 供應商嘅 token 使用量。
People 可以處理無限招聘需求：
對於大量招聘（每月 100+ 招聘需求），我哋建議：
People 支援無限用戶：
People 可橫向擴展 — 加入更多節點處理更多並發用戶。典型部署每個節點支援 50-200 個並發用戶。
如果 People 宕機，招聘營運暫停，但你嘅數據安全：
對於高可用部署，我哋建議：
People 包含監控儀表板：
你亦可以透過標準協議將指標匯出到外部監控工具（Prometheus、Grafana、Datadog）。
People 數據儲存於 PostgreSQL。使用標準 PostgreSQL 工具備份：
People 為常見部署模式（Docker、Kubernetes、本地）提供備份指南同腳本。
可以。People 支援多租戶：
呢個對管理多個客戶招聘嘅代理公司或有多個業務單元嘅企業好有用。
People 設計到直觀易用，但我哋提供培訓資源：
大部分團隊喺 1-2 日培訓後即可熟練使用。網頁 UI 特別直觀 — 招聘人員同招聘經理無需技術技能。
People 同所有 ODW.ai 產品原生整合：
如果你使用 ODW.ai 套件，People 整合係自動嘅 — 無需單獨設定。
可以。People 提供REST API 作程式化存取：
API 有完整文件（OpenAPI/Swagger）並支援 API 金鑰或 OAuth 2.0 認證。
可以。People 支援日曆整合：
日曆整合實現自動面試安排 — People 搵到求職者同面試官都得嘅時間、發送邀請、處理改期。
可以。People 支援電郵整合：
電郵整合實現 AI 草擬嘅求職者溝通 — 確認、狀態更新、拒絕、下一步。
可以。People 支援招聘平台整合：
你可以建立一個職位並同時分發到多個平台。
可以。People 支援HRIS 整合：
People 管理入職前流程。求職者獲聘請後，People 會交接至你嘅 HRIS 進行入職、薪酬等。
可以。People 可以同現有 AI 工具一齊用：
People 設計為招聘層 — 佢提供招聘自動化，你可以用任何 AI 工具處理其他任務。
People 功能強大，但 v1.0 有限制：
會。多語言支援計劃於 v1.1（2026 年第四季）推出：
呢個係全球團隊同多語言招聘嘅高優先功能。
目前路線圖無。視頻面試分析（面部識別、聲音分析、自動評分）帶嚟重大監管風險。
我哋正監控監管環境同有效性研究。如果/當我哋加入視頻分析，佢需要廣泛驗證同人類監督。
如果視頻分析係你使用場景嘅必需品，請聯絡我哋 — 我哋可能會根據客戶需求同監管清晰度重新考慮。
主要里程碑：
路線圖可能根據客戶反饋變更。請聯絡我哋了解最新路線圖或請求功能。
People 唔適合如果：
唔保證。無系統可以保證無偏見招聘。People 嘅偏見監控係診斷工具，唔係解決方案。
People 幫助你：
但消除偏見需要持續努力：多元化面試小組、共融招聘描述、偏見培訓同持續監控。
唔可以。People 設計為增強你嘅招聘團隊，唔係取代。
People 自動化行政任務（排程、溝通、流程管理），令招聘人員專注於：
People 令你嘅招聘團隊更高效 — 佢唔取代好招聘所必需嘅人類元素。
三條途徑：
odw.ai/people 下載 People 或預約示範。