HR의 인공 지능에 대한 미니 가이드

HR 업계가 인공 지능(AI) 기술을 도입하려는 이유는 무엇입니까? 조직이 인공 지능 HR 기능에 막대한 투자를 하는 이유는 무엇입니까?

AI로의 급격한 전환의 유일한 이유는 프로세스 자동화, 높은 생산성, 운영 비용 절감, 비즈니스 위험 감소, 그리고 마지막으로 디지털 세계에서 경쟁력을 유지하기 위해서입니다.

HR 업계에서는 여러 컨설팅 및 채용 회사, SME 및 다국적 기업이 모두 기존의 인적 기반 채용 프로세스를 AI로 완전히 전환할 계획입니다. 따라서 AI 기반 채용 및 채용은 현재 HR 시장에서 붐입니다.

AI가 무엇인지 간략하게 알려드리고자 합니다. HR 팀에 엄청난 이점을 제공하기 위해 다루는 기술은 무엇입니까? 인적 자원 관리를 위한 AI의 주요 사용 사례는 무엇입니까? 등등.

우리의 주제를 시작합시다!

인공 지능 (AI)이란 무엇입니까?

인공 지능은 주로 인간이 일반적으로 직면하는 복잡한 비즈니스 문제를 자동화하고 해결하는 것을 목표로 하는 혁신적인 기술입니다.

AI 기술은 기계가 더 많은 지능과 더 빠른 속도로 인간과 똑같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. AI 기반 기계 또는 장치의 기능에는 입력 데이터에서 자동 학습, 효율적인 문제 해결 기능 및 언어 처리가 포함됩니다.

AI에서 다루는 기술

머신 러닝(ML)과 딥 러닝은 AI와 함께 제공되는 두 가지 주요 기술입니다. 데이터를 이해하고 학습하고 정형 및 비정형 데이터의 패턴을 분석하려면 AI 기계가 ML 및 딥 러닝 기능을 사용해야 합니다. ML과 딥 러닝 기술에 대한 간단한 토론을 해보겠습니다.

머신 러닝(ML)이란 무엇입니까?

기계 학습, 이름 자체는 이 기술을 통해 기계가 제공된 데이터에서 학습할 수 있음을 나타냅니다. 이 고급 AI 기술은 주어진 데이터에서 예측하는 데에도 사용됩니다. 패턴 인식은 기계 학습의 중요한 프로세스 중 하나입니다. 강력한 ML 알고리즘을 사용하여 패턴 인식 절차는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 주어진 데이터에서 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습은 HR 팀에 어떻게 유용합니까?

오늘날의 HR 업계에서는 머신 러닝이 대중화되었습니다. 인적 자원(HR)의 ML 애플리케이션은 거대합니다. 여기에서는 HR 부서를 위한 ML 기술의 주요 사용 사례에 대해 논의했습니다. 시작하자.

HR에서 ML의 주요 사용 사례

1. 프로필 선택: ML 알고리즘은 시스템에 제공한 기준에 따라 올바른 후보 프로필을 추출하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 HR 팀이 원하는 후보자 프로필을 검색하는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

2. 채용 목적 : ML은 이력서 이상의 놀라운 일을 할 수 있습니다. ML 도구는 후보자의 소셜 미디어 프로필을 분석하여 경력 및 이력서에 없는 기타 추가 기술을 포함한 후보자 속성을 검색할 수 있습니다.

3. 추적 및 평가: HR 팀을 위한 머신 러닝의 가장 멋진 애플리케이션 또는 사용 사례 중 하나입니다. AI는 ML 기반 HR 도구와 함께 HR 팀이 인터뷰 프로세스 전반에 걸쳐 후보자를 효율적으로 추적하는 데 도움이 됩니다. 따라서 ML 기반 HR 도구는 HR 전문가가 후보자의 인재 점수를 분석하고 채용에 대한 완벽한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

4. 직원 이탈 감지: 직원이 남아 있거나 떠나는 이유를 분석하는 것은 인적 HR 전문가가 수행해야 하는 매우 복잡한 작업입니다. 그러나 기계 학습 도구와 앱은 이를 원활하게 수행할 수 있습니다. ML 도구는 직원 이직률을 쉽게 찾고 HR 관리자가 좋은 직원 유지율을 유지하도록 안내하는 데 도움이 됩니다.

5. 더 나은 후보자 경험: 자연어 이해 기반 대화형 챗봇을 사용하여 지원자와 직원 쿼리에 빠르게 응답합니다.

6. 직원 성과 향상: ML은 직원 기술 향상에 사용되는 잠재적 기술 중 하나입니다. 이러한 종류의 플랫폼은 회사가 시장에서 브랜드 가치를 높이는 개인화된 추천을 직원에게 제공하는 데 도움이 됩니다. 그러나 ML 도구는 직원들이 끊임없이 경쟁이 치열한 디지털 환경에서 유지하기 위한 기술을 개발하는 데도 도움이 됩니다.

USM의 AI 기반 채용 솔루션은 HR 팀의 성과를 향상시킵니다. 방법을 알아볼까요?

ML이 시장에 나오기 전에는 HR 전문가가 이러한 모든 작업을 수동으로 수행했습니다. 그러나 HR에서 ML 도구의 채택은 아직 완전히 완료되지 않았습니다. HR 업계에서 완전히 롤아웃하려면 시간이 필요합니다.

그러나 ML 알고리즘의 주요 단점은 소프트웨어에 제공되는 데이터에 완전히 의존한다는 것입니다. 따라서 ML 도구의 성능은 데이터 중심적이라고 말할 수 있습니다. ML 도구의 성능과 출력은 제공하는 정확하고 품질이 좋은 데이터에 따라 달라집니다.

HR 산업에서 기계 학습의 사용을 발전시키는 연구 연구는 여전히 진행 중입니다. 예를 들어, 미래에는 머신 러닝이 엔터프라이즈 관리 및 직원 행동 추적에 널리 채택될 것으로 예상됩니다.

딥러닝이란?

딥 러닝은 신흥 ML 기술의 하위 집합입니다. 딥 러닝 기술은 주로 신경망 아키텍처를 사용하여 방대한 데이터 세트에서 학습하도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 기술은 사용자가 이전에 훈련된 관련 데이터 요소 집합을 기반으로 사물, 사물, 동물 등을 구별하는 데 도움이 됩니다.

아니요, 딥 러닝 기술이 HR 전문가나 관리자가 일상적인 작업을 쉽게 하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다. 시작하자.

HR 산업을 위한 딥 러닝의 주요 사용 사례

• 얼굴 인식: 딥 러닝 알고리즘은 이미지를 분류하는 데 매우 효율적입니다. HR 관리자가 객관적인 데이터를 사용하여 수천 개의 후보자 프로필 사진을 더 빠르게 인식하고 분류하는 데 도움이 됩니다.

• 음성 인식: 딥 러닝 알고리즘은 음성 입력을 듣고 이해하고 응답할 수 있는 충분한 기능을 갖추고 있습니다. 이 사용 사례는 음성 인식 가상 챗봇 측면에서 HR 전문가에게 매우 필요합니다.

• NLP 챗봇: 가상 챗봇은 자연어 처리 기술의 힘을 사용하여 인간의 언어를 이해하고 그에 따라 대응할 수 있습니다. NLP 지원 AI 시스템은 챗봇으로 HR 작업을 완전히 자동화합니다.

아래 섹션에서는 AI, ML 및 딥 러닝의 bleed가 HR 팀에 이점과 기회를 제공하는 방법에 완전히 집중했습니다.

USM은 AI 기반 직원 채용 및 채용 솔루션을 제공하는 데 있어 방대한 경험을 보유하고 있습니다.

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