“AI는 당신보다 당신을 더 잘 안다!” —— 대만 104인력은행 AI 구직 매칭 시스템, 면접 기회를 3.2배 높인 비결은?
대만은 TSMC, Wiwynn 등 주요 공급망 기업을 보유한 세계적인 AI 칩과 서버 제조의 거점이지만, AI의 ‘응용 계층’ 전개 속도는 제조 분야만큼 선도적이지 않다. 국제 평가에 따르면, 대만의 AI 역량은 세계 21위에 불과해 소프트웨어 응용 및 산업 생태계 전반에서 격차가 존재함을 보여준다. 기업이 어떻게 AI를 효과적으로 활용하느냐는 개인의 경쟁력뿐 아니라 국가 산업 업그레이드의 지표이기도 하다.
이 때문에 최근 나는 기업들이 AI 기술을 활용해 인력 자원 문제를 어떻게 해결하는지에 주목해 왔다. 2025년 7월 말, 나는 104인력은행과 대만 공업기술연구원(ITRI, 工研院)이 공동 발표한 《2025 반도체 산업 인재 보고서》 기자회견에 참석했다. 이 보고서는 대만 반도체 산업의 고용 시장이 팬데믹 이후 회복을 이어가고 있으며, 2025년 5월 기준 전체 구인 수가 팬데믹 이전 고점에 도달했다고 밝혔다. 그러나 ‘운영/기술/정비’ 등 기초 직군의 인재는 극도로 부족해 평균 다섯 개 구인에 한 명의 구직자만 지원하고 있으며, 전체 인력 격차는 3만 4천 명에 달한다고 한다.
행사가 끝난 후, 104인력은행 기업 홍보 담당자 Pola는 내부 관찰을 공유했다. 구직 플랫폼에 AI 추천 기능을 도입한 뒤 데이터를 분석한 결과, 구직자가 AI가 추천한 채용 공고에 지원할 경우, 기업으로부터 면접 초대를 받을 확률이 스스로 검색해 지원한 경우보다 3.2배 높게 나타났다는 것이다.
즉, 구직자가 스스로 채용 공고를 살펴보고 개인적 선호에 따라 이력서를 제출하는 것보다, AI가 이력서, 행동 기록, 직무 적합도를 종합해 추천하는 것이 매칭 효율을 높이고 면접 기회를 더 많이 가져온다는 뜻이다. 이 “AI가 당신보다 당신을 더 잘 안다”는 현상은 대만 구직 플랫폼의 AI 응용에서 나타난 전형적인 돌파구이며, 나는 그 배경의 메커니즘과 성과를 더 깊이 파고들고 싶어졌다.
AI 응용을 추진하는 기술과 제품 설계 논리를 이해하기 위해, 나는 인터뷰를 마련했다. 이날 104인력은행은 연구개발처 협리 장스춘(張世淳), 최고혁신책임자(CIO) 차오쉰즈(曹訓誌), 제품 및 가치경영총처 부총경리 션페이홍(沈沛鴻), 제품 및 가치경영총처 수석 협리 왕즈린(王之璘) 등 네 명의 고위 간부를 파견해, 기술 연구개발에서 사용자 설계, 기업 응용에 이르기까지 AI를 인재 매칭 프로세스 전반에 어떻게 도입했는지 설명했다.
이 심층 인터뷰는 실제 구직자의 상황에서 출발해 시스템 정보 아키텍처 설계로 이어지고, 데이터베이스 관리, 머신러닝 응용, 그리고 최근 빠르게 발전하는 LLM(대규모 언어 모델) 기술까지 다루며, 104가 AI 기술 체인을 어떻게 포괄적으로 배치하고 실전에 적용하고 있는지를 보여주었다.
임원들은 모두 강조했다. 생성형 AI(Generative AI)가 2023년 전 세계적으로 폭발적인 열풍을 일으켰지만, AI 자체는 전혀 새로운 기술이 아니다. 104인력은행은 이미 2006년부터 오프라인 데이터베이스 구축과 데이터 분석 연구를 시작해, 거의 20년에 달하는 AI 응용 경험을 쌓아왔으며, 이는 오늘날 대부분의 기업이 AI 전환을 시작한 시점보다 훨씬 이르다.
지난 20년에 가까운 발전 과정에서, 104인력은행은 단계적으로 주요 기술 인프라를 완성했다. 빅데이터 데이터 웨어하우스 구축, 분산 컴퓨팅 아키텍처(Hadoop), 머신러닝 알고리즘 개발, LLM 응용, BI(비즈니스 인텔리전스) 데이터 분석 플랫폼, 클라우드 서비스 도입, 최근에는 LakeHouse 하이브리드 데이터 아키텍처, 지식 그래프, 딥러닝 기반 추천 엔진까지. 이는 AI 시스템 통합의 견고한 기반을 다졌다.
솔직히 말해, 나는 이러한 기술 세부 사항을 모두 숙지하고 있는 것은 아니다. 하지만 오랫동안 대만 산업 전환을 관찰해온 기자로서 분명히 아는 것은, 기업이 디지털 전환에 성공하려면 무엇보다 먼저 ‘디지털화’라는 기초 체력을 다져야 한다는 점이다. AI의 물결이 산업 전반을 휩쓸고 있는 지금, 데이터 인프라 구축과 조직 문화 준비를 얼마나 빨리 마쳤는지가 대응과 혁신을 좌우한다. 104인력은행이 오랜 세월 데이터 시스템을 다지고 인내하며 기반을 닦아온 결과, 오늘날 구직자와 기업에 실질적인 AI 서비스를 제공할 수 있게 된 것이다. 이것이 바로 ‘기초 체력 훈련’의 성과다.
기술 응용의 세부로 들어가기 전에, 먼저 성과 측면에서 104의 AI 활용 실적을 살펴보자.
104 내부 데이터에 따르면, AI 스마트 매칭을 통해 일자리를 얻은 비율은 2025년 1월~8월에 39.2%에 달했으며, 2023년 동기 24.79%에 비해 14.41%포인트 상승했다. 이는 AI 매칭 기능이 실제 고용 과정에서 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여준다. 동시에, 사이트 전체 사용자 중 AI 서비스를 이용한 비율도 2023년 56.5%에서 2025년 85.25%로 28.75%포인트 증가했다. 이 숫자들은 점점 더 많은 구직자가 AI가 가져다주는 효율성과 편리함을 실감하고 있음을 반영한다.
AI 정밀 매칭, ‘보여지는 것’을 일상으로
바로 그렇기 때문에, 구직 매칭에서 AI는 종종 사용자 자신의 판단을 능가한다. 플랫폼 데이터베이스는 시장 전체를 조망하며 기업 수요 동향과 경쟁 추세를 파악할 수 있는 반면, 대부분의 구직자는 개인적 경험과 주관적 선호에 따라 결정할 수밖에 없어, 마치 블라인드 박스에서 운에 맡기는 것처럼 적합한 기회를 놓치게 되는 것이다.
연구개발처 협리 장스춘은 이렇게 말했다.
“지난 4~5년간의 데이터 검증을 거쳐 우리는 확신을 가지고 말할 수 있습니다. 구직자가 AI가 추천한 채용 공고에 지원하면, 스스로 검색해 지원할 때보다 기업의 면접 초대 확률이 3.2배 높습니다.”
그는 또 두 가지 실제 사례를 덧붙였다. 어떤 구직자는 이력서가 완벽하다고 생각했지만, 엔지니어 직무에 지원하기 위해 필요한 특정 기술 기재가 부족했다. AI 시스템은 즉시 이를 비교해 부족한 부분을 지적하고 보완을 제안할 수 있다. 또한, 구직자가 이력서를 제출하려 할 때, 시스템은 이력서 내용을 기반으로 채용 공고 요구에 맞는 자기 추천서(커버레터)를 자동 생성해, 준비 장벽을 크게 낮출 수 있다.
또한 많은 구직자는 자작 PDF 이력서를 업로드한다. 그러나 기업 인사담당자는 보통 인재 데이터베이스의 표준화된 항목을 이용해 후보자를 검색한다. 이력서가 첨부파일에만 존재할 경우 쉽게 간과되기 쉽다. 이를 해결하기 위해, 104는 AI 기술로 PDF 이력서의 핵심 정보를 자동 추출해 데이터베이스 항목에 올바르게 입력해 HR이 더 잘 볼 수 있도록 했다. 이 기능은 구직자가 수동 입력과 반복 편집에 들이는 시간을 절약해줄 뿐 아니라, 전체 매칭 효율을 현저히 향상시킨다.
앞서 언급했듯, 2025년까지 104 사이트 방문자 중 무려 85.25%가 실제로 AI 서비스를 이용했으며, 100명 중 85명 이상이 적극적으로 AI 기능을 체험한 셈이다.
AI는 엔지니어만의 것이 아니다, 전사가 실험장이 된다
“사용자가 104에 들어오는 여정을 관찰해, AI 기능을 가장 중요한 곳, 이용자가 많은 곳에 배치한다. 단순히 넣기 위해 넣는 것이 아니다.” 장스춘은 이렇게 설명했다. 이것이 AI를 이용하는 구직자 비율이 높아진 주요 원인이라는 것이다.
104 제품팀은 사용자가 사이트에서 어떤 페이지나 프로세스를 가장 많이 이용하고, 어떤 부분에서 의도가 가장 뚜렷한지를 정확히 파악하고, 그러한 고(高) 인터랙션 지점에 AI 기능을 삽입한다. 실용적이지 않은 도구를 무턱대고 출시하는 것이 아니라, “문제 중심, 수요 중심”의 설계 논리가 AI 서비스가 널리 채택된 핵심이다.
사용자 측에서의 AI 도입이 성공한 후, 또 다른 핵심 과제가 떠올랐다. AI 응용은 엔지니어 부서에만 국한되어야 하는가? 현재 104인력은행 전 직원은 약 1,013명이며, 이 중 엔지니어(관리직 포함)는 약 38%다. 그렇다면 나머지 600명 이상의 비기술직 직원들은 AI 학습과 실습에 참여할 수 없을까? AI가 일상 경영에 진정으로 녹아들어 전사가 공유하는 업무 언어와 의사결정 도구가 되려면, 기술팀 중심의 태스크 지향적 사고에만 머물러서는 안 된다.
104는 이에 명확하게 답했다. 목표는 “전사적 AI 전환 참여”이지, 혁신을 엔지니어 부서에 한정하지 않는 것이다. 이미 2023년에 부문 간 “혁신 오피스”를 설립했으며, Google 글로벌 검색 서비스 및 플랫폼 사업군 전 전무이사였던 롄샹이(連祥一)를 주관자로 임명해, AI 도입과 조직 문화 전환을 총괄하게 했다.
현재 롄샹이는 104의 전체 기술 아키텍처, AI 전략, 정보 시스템 기획을 통괄하며, 플랫폼 코어, 데이터 인프라, 제품 혁신까지 포괄한다. 그는 국제적 시야를 가진 외부 인재를 적극 영입하는 동시에 내부 프로세스 최적화와 조직 문화 재구성을 주도해, 생성형 AI 시대에 혁신을 심화하고 기업 DNA를 재구축하려는 104의 명확한 결심을 반영하고 있다.
2025년, 104인력은행은 다시 “AINNOVATION” 혁신 경진대회를 개최하고, 상으로 자사 주식 3주와 상금을 제공했다. 현재 주가가 220대만달러 이상임을 감안하면 총액은 약 100만 대만달러(약 미화 3만1천 달러)에 달한다. 이는 기업이 내부 AI 혁신 제안을 얼마나 중시하고 실질적으로 지원하는지를 보여준다.
결과적으로 25개 팀, 75명의 직원이 참가했으며, 우승 팀도 엔지니어만으로 구성되지 않았다. 법무 부서 직원은 AI 지식베이스로 인사 법규 문제를 해결했고, 디자이너는 브랜드 캐릭터를 AI 에이전트로 만들어 구직자의 동반자가 되게 했으며, 제품 담당자와 엔지니어는 협력해 HR에 더 포괄적인 정보를 제공하는 AI 이력서 어시스턴트를 제안했다.
연례 AINNOVATION 행사에서, 104 창업자이자 현 회장인 양지쿠안(楊基寬)은 “두 번의 박수, 한 번의 격려”로 이번 대회를 총평했다. 첫 번째 박수는 사용자의 고충을 정확히 맞추고 실용적인 해법을 제시한 팀에게, 두 번째 박수는 부서 이기주의를 넘어 이타적 정신으로 협업을 이뤄낸 팀에게, 그리고 유일한 “격려”는 조직의 현 상태에 과감히 도전하고 기존 경영 모델을 뒤엎는 아이디어를 제시한 팀에게 바쳤다.
신문사의 실패 사례에서 본 104의 장기적 고집과 전환의 승리
104인력은행은 1993년에 설립되었다. 이 시점은 나에게도 특별한 의미를 지닌다. 바로 내가 대만 최대 경제신문 《경제일보》 기자로 입사한 해이기도 했다. 당시 연합보 그룹은 “UDN Jobs”라는 온라인 구인 플랫폼을 내놓았는데, 104와 비슷한 포지션을 겨냥했지만 끝내 지속하지 못하고 사업을 접었다. 반면, 당시에는 작은 스타트업이었던 104인력은행은 30년 동안 안정적으로 성장하며 대만 구직 시장의 제1브랜드로 자리매김했다.
나는 그때 신문사 동료들의 대화를 여전히 기억한다. 연합보 그룹은 여전히 신문 구인 광고 수익에 의존했기에, 기존 사업부는 새로 만든 온라인 구인 부서를 대체로 배척하고, 이를 “자기 사업을 빼앗는 경쟁자”로 간주했다. 그 결과 추진 과정에서 수많은 저항이 있었고, 전통 매체가 디지털 전환과 온라인 구인 분야에서 패퇴하는 것은 예정된 수순이었다.
기술 혁신은 멈추지 않는다. 그러나 많은 기업의 실패는 변화를 보지 못해서가 아니라, 자기 조직의 관성과 행동 방식을 바꾸지 못했기 때문이다. 디지털 전환은 본래 쉽지 않은데, 이제 생성형 AI가 새로운 응용 트랙을 열고 기술 변화가 빠르고 선택 비용이 높은 시대에는, 기업의 학습 능력과 내부 협업 문화가 더욱 시험대에 오르게 된다. 이 “AI 시대의 도태전”은 이제 막 시작되었을 뿐이다.
104인력은행은 바로 주목할 만한 대만의 사례다. 인력 매칭이라는 본업에서 출발해, 오랜 세월 데이터와 기술 기반을 축적하고 데이터 웨어하우스와 조직 준비를 착실히 완성했다. 생성형 AI가 폭발적으로 확산되는 순간, 그 ‘물밑에서의 노력’이 실력으로 드러났다. 전사 참여를 호소하고, 실제로 사용할 수 있는 혁신 서비스를 만들어 구직자와 기업 양쪽에 실질적 가치를 제공하며, 다시금 구직 시장에서의 선도적 위치를 굳혔다. 전환에 불안을 느끼는 모든 기업에게, 이는 반드시 깊이 연구하고 벤치마킹할 만한 사례다.
