机器学习在人力资源领域的应用与影响 - 数字化转型下的人力资源变革

在过去的十年中，技术已成为所有企业不可或缺的一部分。如今，它是决定所有业务运营成功的最关键因素。人工智能和机器学习等新时代技术帮助提高效率和生产力，并改善其他业务指标。截至2021年，机器学习市场估计约为154.4亿美元，预计在未来五年内将以38.8%的复合年增长率增长。

机器学习最近在医疗保健、教育和人力资源技术行业中找到了新的应用。这一发展为寻求技术工作的人们和寻求投资人力资本的组织打开了更多机会之门。无论你选择哪条职业道路，熟悉这些技术将使你比那些不熟悉的人更具优势。

机器学习对人力资源的影响

机器学习对人力资源行业的影响可以在各个领域中看到，如预测分析、人才招聘、员工参与、绩效管理以及培训和发展。机器学习算法可以分析大量的人力资源数据，以识别潜在候选人并预测他们被列入特定职位候选名单的机会，从而使人力资源专业人员能够做出更好的数据驱动决策。

在人才招聘和管理方面，机器学习算法分析简历、职位描述和申请人数据，以简化招聘流程并节省大量时间。此外，随着自然语言处理（NLP）技术的发展，像Alexa和Siri这样的工具，智能机器人/聊天机器人极大地帮助了人力资源功能。因此，人力资源团队将有更多的时间和资源投入到所有关键的人际接触中，并从事更具战略性的项目。

机器学习还可以帮助人力资源团队识别和解决员工参与问题。这些算法可以通过检查员工问卷、绩效评估和其他来源的数据来找到导致员工参与度低的趋势和模式。

机器学习变革人力资源功能的五种方式

1. 求职者/申请人跟踪及其评估

早期的机器学习应用优先考虑候选人跟踪和评估，特别是对于收到大量申请的企业和职位。许多公司使用人工智能和机器学习工具来改善工作流程、降低成本并提高员工体验。他们利用机器学习来筛选和跟踪具有最合适资格和技能集的候选人。通过跟踪候选人在面试过程中的进展并促进对候选人的快速反馈，机器学习系统帮助人力资源和管理员工招聘新团队成员。

2. 更顺畅的入职流程

机器学习对人力资源部门的影响也可以在入职过程中看到。将机器学习和人工智能与入职流程结合可以增加个性化，同时使其更省时和高效。机器学习帮助：

• 定制入职计划：算法可以使用员工的角色、才能和经验来构建定制的入职计划。候选人可能会感到更加投入，并更快地适应新角色，从而提升候选人体验。
• 简化文书工作：包括税务和福利登记表在内的文书工作可以通过机器学习自动化，节省时间并减少错误。
• 反馈：在入职过程中，员工可以提供输入，机器学习算法可以分析这些输入以找到改进的领域，并为未来的招聘做出调整。

3. 预测员工流失率

员工流失率是指员工可能离开组织的趋势/率。幸运的是，机器学习可以帮助组织在员工离开之前做好准备，通过预测员工流失率。机器学习通过分析大量员工数据并识别流失的模式和预测因素来预测员工流失率。算法可以收集和分析员工数据、调查和人力资源记录，以识别影响因素。分析后，算法指定某些特征，如工作量、员工经验、薪酬、工作与生活平衡等。通过这种方式，机器学习可以利用预测模型和实时监控来查看哪些员工最有可能离开组织。

4. 解决常见的人力资源挑战

通过提供数据驱动的解决方案和自动化，机器学习可以帮助解决典型的人力资源难题。人力资源专业人员可以监督许多机器学习算法可以快速执行的任务。其中一些任务包括：

• 多样性和包容性：它可以用于发现招聘决策中的偏见，并提供解决方案。这可以帮助企业建立更加包容和多样化的工作场所，并确保每位员工都有平等的机会取得成功。
• 培训和发展：可以使用机器学习找到员工的技能差距，并最终建议培训课程以弥补这些差距。员工可以使用此功能来改善他们的工作产出，发展他们的职业生涯，并/或享受他们的工作。

5. 机器学习和人工智能在企业人力资源管理中的应用

企业管理已经见证了机器学习的初步形式，但尚未大规模应用。像KPMG这样的大型公司正在利用大规模和定制的“智能企业方法”，其中几乎所有垂直领域都利用预测分析和人力资源管理来帮助优化所有绩效指标。

其他公司如谷歌也在为包括人力资源在内的多个领域构建大数据和绩效管理。其人员分析部门负责解决与员工及其在公司任期相关的问题。

这是因为机器学习可以改善：

• 面试过程中的限制因素。
• 管理假期，如产假/陪产假。
• 管理部门规模。
• 为每位选定的员工创建定制的入职宣传。

在人力资源流程中使用机器学习的五大优势

机器学习算法和技术与人力资源功能的结合为人力资源专业人员承担更多责任和简化员工招聘和管理提供了空间。具体来说，人力资源和机器学习共同带来以下好处：

1. 提高招聘流程的效率

筛选简历并筛选出有价值的候选人是一项艰巨的任务。机器学习可以减少你花费在整理申请人数据和验证典型招聘操作上的时间，例如评估简历、组织面试和回应可能的申请人的询问。

机器学习算法：

• 通过筛选与工作最相关的技能来缩小申请人范围。
• 如果编程得当，算法可以最小化有时会改变筛选过程的排序偏见。
• 对申请人进行背景调查，并确保他们以前的工作经验是合法的。

2. 制定更好的培训策略

在你的员工培训计划中使用机器学习技术可以让你为每个人定制学习体验。它可以用于会议中，以评估员工的知识并建议特定的培训课程，使他们跟上进度。

它还可以用于整理组织的培训分析，以识别哪些员工需要更多的培训。或者甚至可以根据培训历史和要求协助确定潜在的工作选择。

3. 提高员工保留率

机器学习对人力资源的另一个影响是在员工保留领域。机器学习和人工智能可以通过使用现有数据来分析趋势来预测员工保留率。这些技术还可以根据职位和人口统计数据来分析员工绩效。在编程阶段可以添加更多分析和分类标准，使筛选过程更加高效。

4. 更好的劳动力规划

机器学习可以评估关于员工绩效、工作职能和能力的历史和当前数据，以协助人力资源做出明智的劳动力规划决策。因此，它可以更好地了解公司如何分配工作以及其结果。通过这样做，组织可以确保合适的人在合适的岗位上，并改善其招聘、培训和发展策略。

5. 简化日常人力资源功能

由于机器学习技术全天候可用，它们可以减少人力资源专业人员不断监控流程的需求。此外，这些技术显著消除了人类可能在整个过程中犯的错误。例如，你可以使用机器学习和人工智能自动化日常考勤，以便员工可以直接签到而无需去人力资源部门。或者你也可以自动化安排面试的任务。

结论

展望机器学习和人工智能的未来，这些技术在扩展数据驱动的操作和决策方面具有更高的潜力。即使在就业方面，机器学习行业也是超过230万个技术职位的家园，并提供一些最有利的薪酬标准。最近，人力资源行业也采用了机器学习和人工智能技术，应用于许多领域，如：

• 人才招聘，
• 绩效管理，
• 劳动力规划，
• 员工参与。

特别是自COVID-19大流行开始及其后的几个月，几乎所有组织都欢迎远程工作安排。这一范式转变使得技术采用不可避免。由于这一进步，人力资源市场在2021年估值为193.8亿美元，预计到2030年的复合年增长率为12.8%。在机器学习大规模采用的一年内，2022年的市场规模估值为214.8亿美元！

人力资源机器学习的未来为更新和更复杂的应用提供了空间，如：

• 革命性的辞职景观，
• 重新技能和提升技能，
• 人力资源分析和自动化。

听起来很诱人？确实如此。如果你想了解更多关于机器学习（一般）及其在人力资源中的应用，可以参考Analytics Vidhya。Analytics Vidhya是一个领先的教育技术平台，提供广泛的资源，如关于数据科学、机器学习和人工智能的博客和课程。以下是一些你可以在Analytics Vidhya上参考的资源：

• 教程：该网站提供许多关于机器学习、人力资源中的机器学习以及其他相关子主题的视频教程。这些教程提供了关于如何使用机器学习算法进行预测分析、员工情绪分析等的详细信息。
• 博客：Analytics Vidhya发布了许多博客，每个博客都包含一系列关于机器学习、数据科学、人工智能和人力资源管理中机器学习的经过充分研究的文章。
• 贡献者社区：Analytics Vidhya有一个活跃的数据科学家和机器学习从业者社区，可以帮助解决现实世界中的教育和问题。该社区提供各种工具，包括论坛、辩论和竞赛，让用户与专家交流并从他们的经验中学习。

常见问题

Q1. 机器学习如何影响人力资源？

A. 机器学习显著影响人力资源技术。人力资源部门可以使用机器学习算法分析大型数据集，以找到关于员工参与、绩效和保留的趋势和见解。这可以帮助招聘、培训和发展计划，并更准确地预测员工流动率。机器学习可以自动化行政活动，如组织面试和筛选简历，使人力资源人员能够专注于更具战略性的项目。

Q2. 技术将如何影响人力资源的未来？

A. 技术将继续改变人力资源，因为它将允许提高生产力、数据驱动的决策和更好的员工体验。随着人工智能和机器学习的不断发展，人力资源部门将获得更先进的技术进行数据分析、结果预测和工作自动化。这将帮助人力资源专业人员做出更好的招聘、绩效管理和人才发展决策，从而提高组织绩效。

Q3. 人力资源管理的未来是什么？

A. 人力资源管理是一个新兴领域，未来几年将继续增长几个趋势。

• 一个显著的趋势是技术的发展和使用，特别是人工智能和机器学习，以增强人力资源程序和决策。预测分析可以检测未来问题和工作机会，并使用聊天机器人和虚拟助手进行员工互动。
• 另一个趋势是越来越重视员工体验，人力资源部门在营造支持性工作环境和为特定个人提供专门支持方面发挥更积极的作用。
• 人力资源部门最近还专注于使入职流程更加顺畅，以提高员工保留率和公司忠诚度。