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离职预测
IBM的人工智能可以预测计划离职的员工，准确率达95%
作者：冯鸥
发布：ATYUN订阅号
IBM每天收到8000多份简历，但这并不是拥有大约35万名员工的技术巨头知道员工正在寻找新职位的唯一途径。而Rometty表示，IBM的人工智能技术对计划离职的员工预测准确率达到95%。
在Rometty担任首席执行官的七年任期内，IBM一直在改进人工智能工作，致力于留住员工。
IBM人力资源部为其预测性损耗计划申请了一项专利，该计划是与沃森合作开发的，旨在预测员工的离职风险并规定管理人员参与员工的行动。Rometty将它的成功归因于分析许多数据点。
“需要时间来说服公司管理层这是准确的，”Rometty说，但是到目前为止，人工智能已经为IBM节省了近3亿美元的保留费用。
AI保留工具是IBM产品套件的一部分，旨在颠覆传统的人力资源管理方法。Rometty表示，传统的人力资源模式需要彻底改革，这是人类需要人工智能来改进的职业之一。
由于IBM更广泛地实施了包括云服务和其他现代化在内的技术，它已将其全球人力资源部门的规模缩小了30％。剩下的职位工资更高，也能够执行价值更高的工作。
更清晰的职业道路
人工智能将在未来的职场中发挥更大作用，主要是让员工保持明确的职业道路并确定他们的技能。
员工的职业道路透明将变得更加重要。IBM首席执行官表示，“我预计人工智能将在未来五到十年内改变100％的工作岗位。”
与员工保持透明意味着对所需的技能保持诚实，特别是当员工不具备这些技能时。
“如果你拥有未来不需要的技能，而且市场资源丰富，并且不符合我公司所需的策略，那么你就不适合呆在公司里。”
通过更好地理解数据模式和相邻技能，IBM AI可以专注于个人的优势。反过来，这可以使经理能够指导员工使用传统方法未来所见的未来机会，从数据中推断更准确。
IBM技术可以查看员工正在完成的任务，他们所采取的教育课程以及获得的任何排名。通过这些数据点，AI技能推断和人力资源经理可以更好地理解员工的技能。
IBM还放弃了另一种经典人力资源的主要内容：年度绩效考核。该公司评估员工的技能增长，作为他们与管理层季度反馈的一部分。
AI在为员工提供职业反馈方面做得越来越好。IBM的MYCA（我的职业顾问）AI虚拟助手使用Watson帮助员工确定他们需要提高技能的地方。它的配套Blue Match技术根据AI推断的技能数据为员工提供职位信息。Rometty表示，在2018年获得新工作或晋升的27%的IBM员工中，有一些人得到了Blue Match的帮助。
摆脱目前的人力资源系统
Rometty表示，传统的人力资源部门通常资金不足，目前已分成了两类：一类是自助服务系统，员工被迫成为自己的职业经理人，另一类是应对表现不佳员工的防御系统。
“我们需要推广AI并摆脱现有的自助服务系统，IBM员工不再需要破译哪些程序可以帮助他们提升技能，AI向每个员工建议他们应该学习什么。”
IBM的赌注是，未来一台机器能够比HR个人更好地理解个人的工作。需要明确的是，她评论并未被视为对人力资源行业的攻击。
但以人工智能为中心的人力资源新时代将会有诸多进步，比如处理人力资源团队无法处理的数百万个数据点。
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益博睿推出预测性劳动力分析解决方案，发力企业人力资源科技市场
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益博睿预测性劳动力分析解决方案如何助您？
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数据帮助人力资源更具战略性的五种方式
文/Paul Jelinek
我们生活在一个关于公司和员工的数据不断增加的时代。利用这些数据可以帮助人力资源部门成为公司中更具战略性的合作伙伴。
人力资源不再被视为负责运行工资单和管理福利的战术职能。人力资源的战略目标越来越多。其领导者被视为高级管理层的一部分，该部门的战略和行动对公司的业务成果产生重大影响。
以下是人力资源可以利用数据变得更具战略性的五种方式。
更聪明的招聘
多年来，招聘工作取得了巨大的进步。在过去，它不被视为组织更广泛的人才战略的一部分，因为它只是狭隘地专注于填补空缺职位。这个过程在历史上是非常劳动密集型的，并且更多地采用了观望态度。招聘人员会发布一份工作并等待并希望他们有好的候选人，并且确定好的候选人将意味着筛选大量的简历。
人力资源部门今天的工作不仅仅是填补一个职位，而且还是为了确保公司拥有合适的人才来实现理想的业务成果，这意味着使用数据来识别人才缺口，并创建和执行招聘策略，以确保组织拥有合适的人员来实现预期的业务成果。
通过明确的招聘策略，招聘人员可以利用技术快速搜索多个工作地点，以确定最佳匹配的候选人。不仅可以轻松快速识别候选人，而且还可以获得一个候选分数，告诉您候选人对该职位的匹配程度。
更进一步，您可以利用预测分析，根据工作历史，人格特征和其他因素，深入了解候选人是否会在您的组织中取得成功。通过利用所有这些数据，招聘人员可以做出明智的决策，并确信他们雇用的候选人将是一个合适的人选。
提高员工敬业度以提高生产力
毫无疑问，低参与度和低生产率之间存在很强的相关性。但是，要衡量和提高参与度，您必须了解当前的员工敬业度，但更重要的是，要了解 对参与产生负面影响的因素 。
通过进行员工敬业度调查，然后分析数据，人力资源部门可以查看整个公司是否存在问题，或者问题是否仅限于特定地点，部门或员工人口统计数据。更重要的是，通过了解问题的根源，人力资源部门可以制定行动计划来解决这些问题。
另一方面，通过了解哪些方法运作良好，人力资源可以在这些领域投入更多精力，并在整个组织中复制这些流程和政策。
识别高绩效的离职风险
这是我认为使用数据真正发光的地方。预测分析有助于在员工决定离开公司之前识别员工的离职风险。这是关键，因为研究表明 ，替换员工平均需要6到9个月的工资。更换高性能的成本可能更高。
我已经谈到了如何使用数据来制定补偿策略。数据还可用于识别有可能离开公司的高绩效者。通过了解这一点以及有离职风险的贡献者，人力资源和管理人员可以在为时已晚之前采取行动。一些解决方案可以通过为人力资源和经理提供建议的措施来减少人们离开的机会，从而更进一步。
管理合规性以降低业务风险
每个组织都必须报告税收、多样性或工人赔偿等方面的信息。这似乎是战术性的，但在某些情况下，它可能具有战略意义，因为不遵守合规性规定会导致严重的处罚，在某些极端情况下可能会影响公司的声誉和利润。
一个例子涉及性别工资差距。在一些州和国家，性别平等正在成为法律。使用数据，公司可以确定男性员工的薪酬是否高于女性员工。知道了这一点，人力资源部就可以制定行动计划来缩小差距。一些已经实现并公布薪酬公平的公司将其作为招聘工具，在当今紧张的劳动力市场中吸引顶尖人才 。
确定和衡量关键绩效指标
组织可以养成为测量而进行测量的习惯。衡量对所需业务绩效没有影响的事情是不值得衡量的。
没有适合每个组织的标准指标集。因此，组织首先要分析其数据以确定对业务影响最大的关键因素，这一点非常重要。一旦确定了这些关键因素，公司就可以建立指标并为其设定目标。然后，他们可以监控数据，在那些没有达到目标的情况下，他们可以制定行动计划，让事情重回正轨。
以上是HR可以利用数据更具战略性并对组织产生更大影响的几种方式。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Five ways that data helps HR be more strategic
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