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기계 학습 시스템이 인적 자원에 도움이되는 몇 가지 방법은 무엇입니까?
ㅏ:어디에서나 머신 러닝은 산업을 변화시키고 있습니다. 후자 채택 자 중 하나는 인적 자원 분야입니다. 처음에는 머신 러닝이 마케팅 및 고객 용 소프트웨어에 주로 적용되었지만 이제는 인사 관리자에게 모든 종류의 사무실 관리를 유지하는 더 나은 방법을 제공하는 것으로 확대되고 있습니다. .
기계 학습이 인적 자원에서 사용되는 가장 빈번하고 인기있는 방법 중 하나는 지원자의 이력서 수를 줄일 수 있도록 돕는 것입니다. 많은 회사에서 구인 제안에 많은 응용 프로그램이 제공되는 것은 잘 알려진 문제입니다. 그 중 일부는 2008 년 금융 위기 이후 역사적으로 높은 실업률과 관련이 있지만 플러시시기에도 많은 사람들이 같은 직업과 직책을 원하게됩니다.
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기계 학습은 선별 과정을 훨씬 덜 노동 집약적으로 만들 수 있습니다. 기술 트렌드에 관한 Techopedia 기사에서 MejorTrato.com.mx의 CEO이자 공동 설립자 인 Cristian Rennella는 회사가 인공 지능 도구를 사용하여 여러 후보의 이력서를 통과하는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 소프트웨어로 이동하기 전에 인적 자원 부서의 대부분의 시간을 소비했으며 이제 자동화 도구를 사용하여 빠르고 쉽게 수행 할 수있었습니다.
머신 러닝 시스템은 이력서를보다 깊고 지능적으로 검토 할 수도 있습니다. 특정 기술과 신청자의 지리적 위치 등을 찾을 수 있습니다. 어떤면에서 기계 학습 시스템은 많은 인터뷰 과정을 대신 할 수도 있습니다. 첫 번째 인터뷰가 기술과 물류 측면에서 대략적으로 일치하는 것이라면 이제 복잡한 기계 학습 제품을 사용하여 많은 것을 할 수 있습니다.
인적 자원 부서는 머신 러닝 시스템을 사용하여 이직 또는 감소를 감시 할 수도 있습니다. 너무 많은 경우, 이러한 문제는 스태핑 모델이 변형되거나 일정에 구멍이 생길 때만 나타납니다. 그러나 그 시점에서 실제로 빠르고 민첩한 복귀를하고 더 많은 사람들을 참여 시키기에는 너무 늦었습니다. 기계 학습 플랫폼을 통해 조직에 대한 조감도를 확보함으로써 인적 자원 사람들은 추세가 너무 멀어지기 전에 추세를 이해합니다.
동시에 인적 자원 사람들은 인재 확보를 위해 기계 학습을 사용할 수도 있습니다. 머신 러닝 시스템은 과거의 상호 작용을 분류하여 회사가 인재에게 매력적인 요소를 찾을 수 있도록하여 향후 채용 공고에서 이러한 내용을 홍보 할 수 있습니다.
많은 기업 전문가들이 지적한 바와 같이, 오늘날의 직업 광고는 단지 공식적인 의도가 아닙니다. 회사는 DM 및 기타 고객 자료를 연구하고 최적화하는 것과 같은 방식으로 연구되고 최적화됩니다. 오늘날 회사에서는 인재가 매우 중요하기 때문입니다. 기계 학습은 인적 자원이 외부로 나가 고압 환경에서 경쟁하는 데 도움이됩니다.
또한 기계 학습은 인적 자원 커뮤니케이션의 일반적인 책임에 도움이됩니다. 급여, 혜택, 휴가 시간 등과 같은 항목은 일부 유형의 중앙 인터페이스를 통해 추적, 분석 및 제어 할 수 있습니다. 이 모든 것이 인적 자원 부서가 정기적으로 수행하는 작업을 능률화하는 데 도움이되므로 많은 회사에서 HR 용 기계 학습 응용 프로그램을 찾고있는 또 다른 이유입니다.
