기존 AI 서류평가의 한계
최근 채용 현장에서는 AI 서류평가 도입이 늘었지만, 지금까지 널리 쓰인 방식에는 뚜렷한 약점이 있었다. 키워드 매칭 방식은 직무 요건에 담긴 단어가 이력서에 얼마나 자주 등장하는지를 기준으로 점수를 매긴다. 그래서 실제로 해당 업무를 수행했는지와 상관없이 단어만 많이 담은 이력서가 높은 점수를 받을 수 있었다. 언어 모델이 이력서를 읽고 평가하는 방식도 판단의 근거를 이력서 본문 안에서만 찾았다. 지원자가 함께 제출한 포트폴리오 같은 자료는 점수에 반영되지 않았다. 두 방식 모두 이력서에 적힌 내용을 실제 근거로 확인하는 데에는 한계가 있었던 셈이다.
포트폴리오와 연차 기준으로 이력서를 교차 검증
이수시스템이 개발한 기술은 바로 이 빈틈을 메우는 데 초점을 맞춘다. 시스템은 먼저 지원자가 제출한 포트폴리오에서 이력서 내용을 뒷받침하는 근거를 찾는다. 이어 같은 직급이나 연차의 기준과 견주어 기재된 성과가 타당한지를 판단하고, 그 결과를 평가 점수에 반영한다. 이력서에 쓰인 문장이 실제 자료로 뒷받침되는지, 그리고 경력 수준에 비추어 과장되지 않았는지를 함께 따져 보는 구조다.
면접 질문까지 자동으로 설계하는 평가 흐름
포트폴리오 검증과 동일 직급·연차 비교라는 두 단계에서 추가 확인이 필요하다고 판단된 항목은 면접 단계로 이어진다. 시스템은 해당 항목을 면접에서 바로 물어볼 수 있는 맞춤형 질문을 자동으로 만들어 준다. 여기에 검증이 필요한 항목, 질문, 답변에서 살펴볼 포인트를 정리해 면접 가이드로 함께 제공한다. 면접관마다 검증의 깊이가 달라지는 문제를 줄이고, 서류 단계에서 확인한 내용을 면접으로 자연스럽게 연결할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
근거가 보이는 평가 결과와 향후 계획
평가 결과 화면에서는 점수의 근거가 한눈에 드러난다. 점수 산정에 쓰인 이력서 원문 문장을 그대로 인용해 원본 위에 색으로 표시하고, 최근 10년의 경력은 타임라인으로 정리해 경력의 흐름을 보여 준다. 채용 담당자가 직무명과 채용 목적만 입력해도 AI가 세부 평가 기준을 자동으로 보강하는 기능도 갖췄다.
이수시스템 관계자는 "원문 근거 제시, 경력 타임라인, 평가 기준 자동 보강 등의 기능을 제공하는 기존 AI 이력서 분석 서비스에 이번 특허출원 기술인 포트폴리오 검증과 연차 기반 타당성 판단 기술을 단계적으로 적용할 계획"이라고 밝혔다. 기존 서비스의 강점에 이번 기술을 더해 서류평가의 신뢰도를 한 단계 끌어올리겠다는 구상이다. 이력서의 말을 증거로 확인하는 과정이 표준으로 자리 잡을지, 채용 현장에서 그 효과가 드러날지 주목된다.
[글로벌에픽 이성수 CP / wow@globalepic.co.kr]
<저작권자 ©GLOBALEPIC 무단 전재 및 재배포 금지>
