人工智能在人力资源领域的崛起:将影响招聘和招聘的9个显著发展The Rise Of AI In HR: Nine Notable Developments That Will Impact Recruiting And Hiring
人工智能(AI)和机器学习(ML)最近一直是新闻热点，而且有充分的理由。人工智能和ML技术正以惊人的速度发展;根据斯坦福大学(Stanford University) 2017年人工智能指数(AI Index)的年度报告，自2000年以来，开发人工智能系统的活跃美国初创企业数量增长了14倍。
许多人想知道人工智能技术的持续快速发展将如何改变企业的运营方式。特别是，人工智能可能会彻底改变和重新定义招聘和招聘过程。我们邀请了福布斯人力资源委员会的9位成员分享他们最感兴趣的与人工智能相关的发展。
福布斯人力资源委员会的成员讨论了人工智能可以给招聘和招聘带来的令人兴奋的变化。照片由个别会员提供。
1。更准确的候选人匹配
为了更好地找到合适的候选人，理解一份简历的能力应该是一种人类技能。然而，事实证明，人工智能在这方面要比经验丰富、技术娴熟的招聘人员强得多。改进这部分流程可以让招聘人员有更多时间来培训和指导求职者和招聘经理，最终改善招聘人员的经验。-卡拉·瑞福德，比彻马登
2。更具包容性的员工队伍
人工智能对招聘和招聘过程最令人兴奋的影响是，在评估求职者是否能为企业提供更多样化、更具包容性的劳动力时，消除潜意识的偏见。-雪莉·马丁，OmniTRAX
福布斯人力资源委员会是一个邀请所有行业的人力资源主管的组织。我有资格吗?
3.更少的管理任务
大多数人力资源专业人士都认识到，人工智能永远不会取代招聘中的人为因素。不过，它将减轻一些行政工作的负担，例如采购、筛选和进行初步面谈。这将使招聘经理有更多的时间与求职者建立有意义的关系，从而缩短填补空缺的时间，提高员工的留任率。- John Feldmann, Insperity
4。能够找到与现有员工技能相匹配的求职者
招聘过程中面临的最大挑战之一是，要确保人们清楚地了解和沟通该职位成功的真正要求，以便将招聘目标锁定在合适的候选人身上。可以想象，人工智能可以用来比较当前在职员工和求职者的技能和行为。- Joyce Maroney, Kronos Incorporated
5。积极的候选人选择
我很高兴看到人工智能如何帮助招聘人员提高寻找和吸引求职者的能力。鉴于目前的就业市场，招聘变得越来越主动。当他们的简历不符合你的工作描述时，寻找优秀的候选人可能会很困难，但人工智能技术可以极大地提高主动寻找过程的效率。- Steven Jiang, Hiretual
6。加速Times-To-Hire
人工智能已经改变了用人单位和人力资源公司的游戏规则，通过与求职者互动，迅速确定他们是否适合某个适合自己的职位，从而缩短了符合条件的时间和整体招聘时间。随着人工智能驱动的招聘变得越来越复杂，雇主将从更快速的招聘时间中获益匪浅。- Genine Wilson, Kelly Services
7。更好地介绍申请者
对于人工智能的招聘，我真的很兴奋。有很多机会，比如更好地了解你的求职者，了解他们希望从工作中得到什么，然后将这些机会与招聘经理的要求或要求相匹配。它为招聘过程增加了更多的价值和效率，并将使求职者的经历更加愉快。- Adam Mellor, ONE Gas, Inc.。
8。更容易的候选过滤和跟踪
筛选潜在的候选人可能是乏味和费时的。然而，我对像谷歌Hire这样的人工智能技术感到兴奋，它可以帮助招聘人员筛选出候选人，跟踪以前在贵公司申请过的候选人，并将目前的申请人与最匹配的职位匹配起来。-米歇尔·马基，斯基尔帕斯
9。工作人员预测
如果AI可能需要看数据,当公司需要雇佣——无论是通过kpi涉及生产力、卷、营业额、劳动时间等等,人力资源可以招募速度远远超过他们可以识别工作时当有多少新雇佣的人。通过让团队返回当前用于决定是否、何时以及应该雇佣多少人的时间，人工智能将简化流程。- Sarah O 'Neill - SHRM-SCP, Humano LLC
以上来自福布斯网站，由AI翻译，HRTech会员推荐：
https://www.forbes.com/sites/forbeshumanresourcescouncil/2018/11/28/the-rise-of-ai-in-hr-nine-notable-developments-that-will-impact-recruiting-and-hiring/#3c2f43844ced
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2018年11月30日
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人员分析:在人员流动模型中建立可解释性文/Ridwan Ismeer
最近，我有幸与来自新加坡理工大学的一群才华横溢的学生一起工作。他们的任务是帮助构建一个非常普通的人员分析应用程序:预测员工流动率(此类应用程序的优点、相关性和伦理值得商榷，可以单独讨论)。
摘要:建立一个能够准确预测员工情绪的模型，在0-6个月，6-12个月和>12个月的时间范围内的周转风险。
这两项不可谈判的要求是:
1.准确性:真阳性高，假阳性低。大多数实践者会强调低假阴性，但我们有理由不这么做。
2.可解释性:在人员分析中，模型的可解释性是采用模型的关键。人员分析的最终用户通常想要理解为什么模型要预测它是什么。事实上，GDPR有新的规定要求人工智能的决定是可解释的。
现在，任何分析实践者都可以很快地指出，这两个需求之间存在一个内在的平衡。精确的模型很少是可解释的。可解释的模型很少是准确的。但我们想检验这个假设的二分法。因为在人员分析中，仅仅精确是不够的——它需要用户能够理解。
除了我们两个严格的要求外，我们还为团队提供了一个强大的人力资源指标列表、一个足够大的数据集以及评估以下算法所需的基础设施:
和往常一样，xgboost在预测营业额方面表现最好(引用Kaggle上最常用的算法之一)。事实上，它的TP和FP速率满足了我们对精度的要求。容易解释的模型，如GLM和逻辑回归只是没有比较。
然而，任何以前使用过这个算法的人都可以证明，要想弄清楚它的黑盒子里发生了什么是多么困难。我们可以告诉股东鲍勃的离职风险很高，但我们无法解释原因。
或者我们可以吗?
将可解释性构建到像XGBoost这样的算法中并非易事，但这是可能的。除了向涉众提供处于风险中的员工的姓名之外，我们还为他们提供了一个交互平台，用于修改现有的功能，并重新运行模型，以指向导致模型将其评为处于风险中的功能。如果鲍勃去年升职了，模特会得出同样的结论吗?是的,它将。如果Bob在一个较小的团队中，模型会得出相同的结论吗?是的,它将。如果他的工资比市场上的要高呢?不。瞧。
由于用户需要进行多次迭代才能更好地理解每个案例，因此需要进行大量的工作，但是它允许我们保持较高的准确性，同时为涉众提供必要的模型内部工作，以使其更易于解释。
一些免责声明:
1.本帖旨在解决可解释性和准确性之间的错误二分法，而不是鼓励使用个人离职模型。事实上，我甚至会说，诸如加薪和提供晋升等行动绝不应以离职风险为基础。这对精英文化来说可能是灾难性的。对一般离职动因的综合分析应该是离职模型所能做到的。
2.首先，关于可解释性的必要性有很多争论。埃尔德研究中心的约翰·埃尔德博士认为，人类过于依赖基于先前经验的确认偏差，无论如何都无法客观地解释模型的结果。辩论还在继续。点击这里了解更多内容。
3.图像中使用的数据完全是基于虚假数据，仅用于说明方法。
4.我有自己的看法。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：People Analytics: Building for Interpretability in Turnover Models
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2018年11月30日
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作为全球重组计划的一部分，在线教育Udacity削减了125名员工
文/KHARI JOHNSON
在线教育提供商Udacity宣布裁员125名员工。裁员将于今天开始，并在2019年初继续进行，作为重组公司和重新定义其全球战略的努力的一部分。
今天的新闻是8月份裁员 5％ - 主要是来自德国办事处的25人。
Udacity 在2015年获得了1.05亿美元的融资以进行国际扩张后获得了10亿美元的估值，此后在巴西，中国，埃及，德国，印度和阿拉伯联合酋长国开设了办事处。
裁员为世界各地的330名员工带来了Udacity。
Udacity联合创始人Sebastian Thrun在2016年晋升为首席执行官Vishal Makhijani离职后，上个月接管了日常运营和执行主席的角色。从那时起，董事会和Thrun投票决定缩小部分公司。
因此，Udacity将关闭其在巴西圣保罗的办事处，导致70名员工流失。剩余的削减将来自美国有关创建Udacity课程的部门。
公司发言人在一封电子邮件中告诉VentureBeat，全球公司有望在年底前实现25％的收入增长。
Thrun还是制造个人飞行器的公司Kitty Hawk的首席执行官。在此之前，他曾担任谷歌副总裁，斯坦福大学教授和斯坦福人工智能实验室主任。在担任首席执行官之前，Thrun曾担任公司总裁和董事会成员。
Udacity提供免费和付费的教学课程和视频。该公司于2011年启动了一个流行的机器学习课程。现在，超过190个国家的1000多万人参加了Udacity课程，学习如何做软件工程师，应用程序开发人员或机器人制造商。
2014年，Udacity推出纳米产品，将求职者或有兴趣再培训的人们联系到新兴科技公司。与梅赛德斯奔驰，Nvidia和星巴克等公司的200多家合作伙伴关系将纳米技术与工作联系起来。过去一年推出的Nanodegree课程培训人们做一些事情，比如制造飞行汽车或使用区块链。今年早些时候也推出了：人工智能学院，这是一个有4个纳米级的程序，可以帮助开发人员成为机器学习工程师。
2016年1月，Udacity承诺，如果他们在六个月内找不到工作，将偿还毕业生。3月份，该公司悄然搁置该计划。Thrun证实该计划已被暂停，但尚未作出决定直接取消该计划。外部审计发现，72％的毕业生在六个月内找到工作，平均工资增加24,000美元。
此外，作为重组的一部分，Udacity计划在印度等地以及在中国和中东以消费者为中心的业务中发展以企业为中心的产品。
“在过去的几个月里，我们与企业部门的大型公司合作，我们有一个非常好的运行，我们现在正在与大型公司合作，以提升他们的人才，这背后的原因是在这样的领域有如此多的需求公司很难雇用人工智能，因此他们将内部员工视为最佳资源，“Thrun说。
Thrun说，在中国接受过导师，导师和其他支持的学生能够达到90％的毕业率。
“这似乎是针对中国的，当然我们正在探索并提出这样一个问题：我们如何才能让所有学生都能成功？”他说。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Udacity cuts 125 employees as part of global restructuring plan
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2018年11月30日
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AI如何帮助吸引人才
文/Andres Richter
通过自动化日常工作，实现灵活性并提高会议效率，AI可以提高员工满意度，提高员工保留率并吸引人才。
不久前，您可以通过提供有竞争力的薪水和奖金来招聘候选人。然而，今天的员工希望工作具有战略性，有趣性和充实性，同时使他们能够随时随地工作，以追求他们的其他个人兴趣。
灵活性是第一要务
根据德勤最近的一项调查，灵活的工作选择是提高员工敬业度的最重要力量，其次是自动化提高生产力的潜在好处。
千禧一代希望通过较少的通勤时间来避免时段的交通，以便更好地利用他们的时间并消耗更少的化石燃料。他们希望减少不必要的，重复的或平凡的工作，能够满足他们的工作要求，并且仍有空闲时间沉迷于他们的兴趣和爱好。此外，人们期望在必要时，他们可以缩短工作时间以获得更好的工作与生活平衡。
缺乏手动和过时业务流程的雇主可能会落后并失去可为公司建立强大未来的员工。
使用人工智能简化业务流程
为了继续招聘和留住优质员工，公司必须利用技术来满足千禧一代对工作场所高质量生活的需求。
随着机器学习和机器人的引入，许多占用大量工时的管理任务变得完全自动化。技术为会计，采购和财务提供了更高的效率，有助于使任务更具战略性。
我们调查了 650个业务决策者，包括各行各业的高级经理，C级和业务所有者，以了解哪些业务流程阻碍了他们，以及浪费时间。调查结果显示，百分之五十五的C级管理人员每周浪费5-10个小时处理行政任务。30％的受访者希望他们可以将更多时间花在战略和规划上。
呼叫中心代理已经使用它来推荐客户问题的答案并制作追加销售和交叉销售建议，充当AI代理商的聊天机器人可以帮助自动化每年大多数企业用于追踪发票异常，差异和错误的时间。
AI代理商还可以代表买方运营以定位潜在交易，并根据参数集和市场条件自动匿名协商最佳条款。签订合同后，如果错过成本，质量或交付KPI，业务管理系统将监控供应商绩效并请求纠正措施。如果供应商没有回应，人类只需要参与。
Bots还可以自动执行月度，季度和年终流程，比较各个独立系统之间的帐户余额，并验证报表和报告的准确性。利用机器学习，机器人将从不同的人类输入中学习，以做出更好的判断，并适应不同会计专业人员的行为模式。
人工智能在会议室
虚拟助手可以消除为多个参与者找到方便时间而经常需要的时间。通过访问电话会议号码，电话号码和Skype地址，AI可以比单个人更快，更高效地联系人。AI可用于安排会议室而非人员，无需为每位员工预留办公空间。工作人员只有在召集会议时才能临时分配到办公室，而不是使用员工徽章。
人工智能也可用于提高会议效率，这是每家公司的目标。微软推出了一款具有强大麦克风阵列的360度摄像头，该阵列使用面部识别来扫描房间并识别会议参与者。麦克风拾取扬声器的声音，然后使用Microsoft的AI软件实时转录会议中的每个单词。这些详细的交易可用于管理行动，并为更好的决策制定建立共识。
人工智能的生态系统
人工智能不是一个独立工作的岛屿。要利用AI功能，需要在不同部门，供应商，合作伙伴和在不同地点和移动中工作的员工之间自由流动数据。具有嵌入式AI功能的ERP等普及系统可以帮助员工实现更智能的工作效率，而不是更加努力工作，更好地平衡工作与生活。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：How AI Can Help Attract Talent
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