人工智能、数据驱动的招聘和评估工具如何帮助组织吸引最优秀的人才
已发表: 2019-03-06这些技术可以帮助人力资源部门制定积极的招聘策略
使用 AI、ML 帮助组织专注于他们的招聘活动
它有助于招募没有偏见的最佳候选人
想象一下，拥有一个完美员工的原型可以帮助您的公司找到最适合您团队的顶尖人才，或者能够预测候选人的表现和杰出的潜在领导者。 虽然大多数组织都可以访问大量数据，但很少有人在其招聘策略中以最佳方式使用它。
今天，公司和人力资源专业人士拥有无数的工具和技术可供使用，但很少有人工智能 (AI) 技术可以使招聘和人才评估流程比以往任何时候都更加智能。 人工智能、机器学习 (ML) 和数据分析的结合是强大的工具，可以帮助招聘人员评估候选人的技能和能力，并做出正确的招聘决定。
各种公共和私人资源提供大量数据，结合先进的预测分析可以为人力资源团队提供可操作的见解。 这些见解可以帮助他们制定积极的招聘策略，并消除过时的做法，以实现高度集中和数据驱动的方法。
从采购到入职候选人
使用预测分析可以帮助组织确定他们应该将招聘活动的重点放在哪里，以优化成本和结果。 例如，考虑校园招聘活动的例子。
明确对工作的要求和对校园目标的务实评估可以使校园招聘更省时、更有效、更成功。 然后，人力资源团队可以从校园招聘中收集详细的见解，例如他们未来必须瞄准哪些大学或流派，以找到最适合工作角色的人选。
将预测分析应用于招聘过程有助于招聘人员找到一组相关指标来评估候选人并衡量他们与公司中表现最佳的人的表现。
此外，采用人工智能驱动的招聘解决方案最显着的好处之一是，它有助于招聘最好的候选人，而不会产生偏见，否则可能会影响招聘人员在通过离线方法进行流程时的判断。
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更重要的是，在算法和预测分析模型上运行的自动化招聘解决方案可以预测招聘结果，例如哪个候选人最适合什么角色、员工未来辞职的潜在机会等。
此外，人工智能或自动化招聘或评估解决方案将取代人力资源的假设根本不准确。 事实上，这些解决方案所做的是接管平凡、耗时的过程，例如通过多个应用程序和候选人资料、扫描大量数据、为候选人评估定义数据点和参数等。
AI 驱动的平台或软件采用 ML 和深度学习模型进行模式识别，并通过反复试验来自学如何管理任务，而不是逐步编程。
因此，ML 软件可以自动执行任务，例如分析和审查过去和当前的报告等。 这使管理人员和招聘人员能够专注于改进他们的整体招聘策略，并通过利用人工智能提供的洞察力和建议来寻找合适的资源来寻找高质量的人才。
使用评估进行精确评估
人才评估平台可以极大地帮助评估潜在候选人的认知能力、技能以及特定的行为品质，从而为人力资源经理和招聘人员节省大量时间。
因此，招聘分析作为一种工具，允许招聘人员通过针对每个不同角色和级别的定制评估来包含更广泛的招聘参数，然后他们可以选择具备该职位所需素质和技能的合适候选人。
集成到定制评估平台中的基于视频的评估和心理测试等高级工具可以让招聘人员对候选人的素质有 360 度全方位的了解，从而确保在招聘过程中取得更好的结果。
这样的测试可以帮助准确地确定申请人是否适合组织的文化，他们对不同工作条件的适应能力，以及他们是否有能力在未来担任领导职务。
随着工作性质的不断变化，应聘者所需的技能和素质也在同步变化。 因此，全球大量组织继续面临人才严重短缺的问题。 在这种情况下，对于公司来说，以招聘策略为目标来寻找具有与工作角色和要求相匹配的特定技能的员工变得更加重要。
从长远来看，采用由人工智能、自动化、机器学习和分析驱动的先进工具和平台可以证明是一项巨大的投资，使公司能够获得市场上最优秀的人才，实现更高的员工保留率，并最终，在竞争中保持领先。