【纽约】AI招聘平台 Elly 完成800万美元融资，重构“判断驱动型”招聘系统底层逻辑

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HRTech概述：纽约AI招聘平台 Elly 宣布推出 AI-native hiring platform，并完成 800万美元融资，由 Sorenson Capital 领投。不同于传统ATS系统，Elly 从底层即以AI为核心，覆盖 sourcing、interviewing 与 applicant tracking，自动解析面试中的非结构化对话与团队反馈。客户数据显示，每位候选人最多可节省1小时45分钟文档时间，每周节省最高10小时初筛沟通时间。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。

2026年2月25日，总部位于纽约的 Elly（运营主体为 Recruit Tech Labs dba Elly）宣布推出其 AI-native hiring platform，并完成 800万美元融资。本轮融资由 Sorenson Capital 领投，Atomic 与 Next Wave Capital 参与投资。Sorenson Capital 合伙人 Rob Rueckert 将加入 Elly 董事会。

这不仅是一笔资本加注，更是一场围绕招聘系统底层架构的重新定义。

从“流程记录”到“判断生成”：

AI-native 架构的真正含义

过去十年，招聘软件的核心形态几乎没有发生本质变化。Applicant Tracking System（ATS）仍然以“字段+状态”为核心结构，要求招聘人员持续手动更新候选人阶段、填写面试反馈、维护流程节点。与此同时，大量AI工具以外挂形式出现，却彼此割裂，无法共享上下文信息。

Elly 试图解决的并非“效率问题”，而是“认知问题”。

招聘决策并不是一次性发生，而是在 sourcing 对话、面试交流、内部讨论中逐步形成。然而传统系统只记录结果状态，却无法沉淀“判断形成过程”。Elly 作为 AI-native 平台，从底层即以AI为核心，横跨 sourcing、interviewing 与 applicant tracking 三个环节，在招聘过程进行时自动捕捉非结构化对话内容，将分散信息转化为结构化、可搜索的信号。

这种设计意味着系统不再依赖手动录入字段，而是实时理解招聘逻辑的演进。

Elly CEO Kristen Habacht 表示：“Recruiting teams are overwhelmed by software that was never designed to reflect how hiring actually works. Elly flips that model by understanding the reasoning behind choices as they form.”

这句话揭示了其核心定位——理解“判断”，而非管理“流程”。

面试数据资产化：从沉没成本到复利效应

在招聘实践中，面试是最信息密集的环节，却也是最难沉淀为组织资产的部分。面试笔记往往零散存在，无法复用，更难形成长期招聘认知积累。

Elly 将每一次 screening、interview 与内部讨论视为可结构化资产。平台能够解析非结构化对话，将反馈随流程演进持续累积，使团队在高频招聘环境下获得更清晰的候选人画像。

这种“信号复利模型”在高体量招聘场景下尤为关键。

早期客户覆盖 technology、construction、manufacturing、healthcare 与 hospitality 等行业。据披露数据：

每位候选人最多节省 1小时45分钟 面试文档整理时间
每周节省 3–5小时 手动记录与跟进时间
每周节省 5–10小时 通过替代 live screening calls

这些数字不仅反映效率提升，更说明招聘组织在信息整合层面的结构性改进。

资本逻辑：复杂度削减，而非功能叠加

本轮 800万美元融资由 Sorenson Capital 领投。Rob Rueckert 表示：“Elly understands hiring judgment as it forms, not after the fact. That fundamentally changes how recruiting teams operate.”

在当前 HR Tech 市场，AI工具层出不穷，但企业的真实痛点往往是“系统堆叠导致复杂度上升”。Elly 的价值主张并非再增加一个功能模块，而是通过统一AI架构降低复杂性。

这与当前资本市场对“AI基础设施层”的关注趋势一致——投资人更青睐能够成为组织操作系统底层能力的平台，而非单点工具。

值得注意的是，Elly 诞生于 Atomic 这一 venture studio。Atomic 曾孵化多个成功企业，其参与意味着产品从一开始即围绕可扩展性与规模化设计。

新资金将用于产品研发、AI能力深化、销售与市场拓展。

行业意义：招聘系统进入“理解时代”

如果回顾招聘技术发展路径：

第一阶段是流程数字化
第二阶段是自动化与效率提升
第三阶段正在进入“认知理解”阶段

Elly 所代表的，是第三阶段的雏形——系统不再只是数据库，而是能够理解动态判断、积累组织招聘认知的基础设施。

在AI渗透招聘的浪潮中，真正的分水岭并不在于谁生成了更好的面试问题，而在于谁能成为招聘判断形成的核心载体。

800万美元的融资规模或许并不庞大，但其战略意义在于验证了一个趋势：招聘软件的竞争，正在从功能对比转向架构对比。

当系统能够理解“为什么选择”，招聘团队才真正从管理工具，转向管理判断。

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