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预测性招聘
洞察未来：人力资源的数据驱动策略
随着节假日期间在线零售销售额的增长，这一类别提供了超越消费者活动和市场结果的详尽信息来源。虽然销售和营销团队更常使用这些数据，但人力资源领导者将其作为战略决策工具的潜力仍未显现。对于那些希望在当今世界保持竞争力的组织来说，准备并培训人力资源专业人员来解读这些信息已不再是可取的，而是必要的。
因此，人力资源部门可以利用电子商务趋势改进对人力资本的分析和规划，提高吸引和甄选以及培训和发展过程的效率。本文提出了人力资源部门如何利用假期数据、管理人员的培训与发展为何需要数据驱动方法、人力资源培训与发展应如何导向以实现更好的商业价值等问题。
1. 提升人力资源在数据驱动生态系统中的作用
如今，人力资源部门的职能已从为组织提供行政支持发展成为战略性业务合作伙伴。然而，由于定量技能不足，许多人力资源部门无法利用节假日等繁忙时期产生的数据。特别是考虑到季节性节假日在劳动力需求、绩效指标和任何潜在的工作效率低下方面呈现出不同的趋势，这种差距是非常明显的。
2. 将电子商务数据转化为战略性人才洞察力
电子商务数据是运营效率和客户期望的一面镜子。对于人力资源部门来说，这些洞察力可以提供以下信息：
动态劳动力规划： 寒假期间，季节性变化尤为明显，因此需要适当的员工管理流程。这意味着人力资源部门可以利用数据准确预测未来的人员需求，增加/缩减员工，并实时管理班次安排。
技能调整： 这可以提醒人力资源部门需要哪些新兴技能，例如使用基于人工智能的客户关系工具的技能，如果所学技能存在差距，可以提前准备技能提升培训。
预测性招聘： 将传统的招聘方法与最新的方法和电子商务数据相结合，使人力资源部门能够根据公司的要求调整方法，吸引合适的人才。
3. 提高人力资源技能： 战略需要
在竞争激烈的情况下，人力资源部门了解和应对这些信息的能力是决定胜负的方法之一。然而，要做到这一点，就必须有针对性地开展人力资源培训和发展活动，培养高级分析能力。
4. 人力资源数据素养的理由
数据素养不仅仅是一个技术问题，它还关系到赋予人力资源挑战现状、参与与企业高管战略对话的能力。这就意味着，能够解读数据的分析师对于人力资源部门在组织中的作用至关重要，因为他们将人力资本管理与业务目标联系在一起。以下是可以考虑的案例：
战略决策：掌握数据分析技能的人力资源专业人员可以提供有关获取或留住人才以及提高劳动力生产率的详细解释，从而改进组织最高层的决策。
增强人才预测： 预测分析有助于考虑未来的技能需求，从而建立更强大、更具免疫力的人才梯队。
领导力调整： 具有分析意识的人力资源领导者还可以通过将分析融入领导力发展系统来影响管理者培训和发展计划的设计，从而使所有管理者的决策过程始终以数据为导向。
5. 再造人力资源培训与发展
传统人力资源模式的培训方法崇尚合规和流程导向，这种方法是不够的。因此，人力资源团队需要改变方法，接受借助分析、技术和强有力的预测来培养人才的理念。
现代人力资源专业人员的核心能力
5.1 高级数据分析
人力资源专家需要在分析和报告方面更上一层楼，并开始应用先进的工具，如劳动力规划的预测性和规范性分析。这需要学习新的高级分析平台和工具。
5.2 技术整合
需要在特定技术领域（如基于人工智能和电子商务的人才管理系统）具备丰富的专业知识。对于经过培训的人力资源团队来说，还应该能够整合从不同平台获取的数据，以获得更全面的了解。
5.3 员工队伍战略规划
这意味着人力资源部门应将行政职能转变为更具咨询性的职能，为组织提供关于劳动力规划的见解，以支持增长目标。培训计划的可行方法包括情境演练和劳动力模拟。
5.4 数据背景下的领导力发展
建议对管理人员的一般培训和具体培训都侧重于将数据驱动的见解纳入管理和促进循证管理。
6. 人力资源技能提升对组织的影响
因此，人力资源培训与开发不是一种消耗性成本，而是一种资产。促进人力资源专业人员培训的企业不仅能提高组织绩效，还能增强竞争优势和战略实施。
人才优化： 人力资源部门可以在数据的帮助下优化招聘方法，为解决新出现的业务问题提供所需的适当人才。
敏捷劳动力战略： 人力资源部门还可以利用数据洞察力，根据商业世界可能发生的任何变化，主动规划劳动力并分配资源。
战略影响力： 如果人力资源领导者能够培养自己的数据敏锐度，他们就不再被视为支持职能部门，而是可以与高层管理人员坐在一起讨论公司战略、发展和创新。
员工成长与发展： 人力资源部门必须将培训措施与员工发展信息联系起来，以促进员工不断学习，提高组织的持续绩效。
总结
节假日可能是一个困难的时期，因为它不仅给电子商务团队带来了超负荷的数据，同时也给决定依赖数据的人力资源领导者带来了机遇。通过有效的技能提升培训和持续的专业发展，人力资源部门可以将电子商务模式转化为主要的人力战略方向。这种转变不仅能提高劳动力的灵活性，还能在不断变化的商业环境中改变人力资源部门对整体业务成功的重要性。
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预测性招聘
【观点】如何使用预测性招聘来吸引顶尖人才
在当今竞争激烈的就业市场中，为您的组织吸引顶尖人才比以往任何时候都更加重要。但是，有这么多候选人争夺相同的职位，您如何确保招聘到最优秀的候选人？答案在于预测性招聘，这是一种使用数据和分析来识别在特定职位上最佳候选人的方法。
预测性招聘基于这样一种理念，即过去的表现是未来成功的最佳预测指标。通过分析过去员工的数据，以及简历、工作申请和社交媒体资料，组织可以识别出哪些候选人最有可能在给定职位上脱颖而出。这可能包括教育、工作经验和人格特质等因素。
预测性招聘的主要好处之一是它可以帮助组织做出更明智的招聘决策。预测性招聘不是仅仅依靠直觉或主观因素，如候选人与公司文化的“契合度”，而是提供客观数据，可用于评估每个候选人的成功潜力。这可以为组织带来更好的招聘决策、更低的人员流动率以及更高效、更敬业的员工队伍。
预测性招聘的另一个好处是它可以帮助组织节省时间和资源。通过使用数据和分析来确定最佳候选人，组织可以减少审查简历和工作申请的数量，并将注意力集中在最有可能胜任该职位的候选人身上。这可以节省时间和资源，并帮助组织更快地填补空缺职位。最后，预测性招聘可以帮助组织改善其雇主品牌并吸引顶尖人才。
通过使用数据和分析来确定最佳候选人，组织可以创建对顶尖人才有吸引力的更严格、更客观的招聘流程。这可以帮助组织将自己与竞争对手区分开来，并将自己定位为行业中的领导者。
在本文中，我们将探讨如何使用预测性招聘来吸引顶尖人才加入您的组织。
第 1 步：定义您的理想候选人
在开始使用预测性招聘之前，您需要定义理想的候选人。这意味着确定对成功担任该职位至关重要的技能、经验和个人特征。您可以通过查看职位描述、与同一职位的现有员工交谈以及分析过去成功招聘的数据来做到这一点。一旦您清楚地了解了自己正在寻找怎样的人才，您就可以开始使用预测性招聘来寻找最佳候选人。
第 2 步：使用数据确定最佳候选人
预测性招聘使用数据来确定最有可能在给定职位上取得成功的候选人。这包括分析简历、工作申请和社交媒体资料，以找到具有合适技能、经验和个性特征的候选人。您还可以使用数据来跟踪过去员工的就职情况，并确定可以帮助您在未来做出更好的招聘决策的模式。
第 3 步：通过个性化消息吸引候选人
一旦您确定了顶级候选人，就该通过个性化消息与他们互动了。这意味着根据每位候选人的独特技能和经验定制您的信息，并强调他们如何为您的组织做出贡献。您可以通过分析每个候选人过去的经验、技能和兴趣，使用数据来传递个性化信息。
第 4 步：使用预测分析评估适合度
预测分析可通过分析个性、文化契合度和工作契合度等因素来评估每个候选人与您的组织的契合度。这涉及使用数据创建理想候选人的个人资料，然后将每个候选人的个人资料与招聘理想进行比较。您还可以根据过去的表现和工作经验等因素，使用数据来预测每个候选人在该职位上成功的可能性。
第 5 步：提出薪酬范围
一旦您确定了最佳候选人并评估了他们与您的组织的契合度，就该提出薪酬报价了。您可以使用数据创建针对每个候选人的技能和经验量身定制的自定义薪酬方案。这可能包括工资、福利和股票期权等因素。您还可以使用数据创建个性化的入职计划，帮助每位新员工成功入职。
结论
预测性招聘是一种强大的工具，可以帮助您吸引顶尖人才加入您的组织。通过使用数据和分析来确定最佳候选人，您可以做出更明智的招聘决策，并提高找到适合您组织的最佳人才。无论您是招聘新职位还是希望填补现有职位，预测性招聘都可以帮助您找到最优秀的人才，让您的组织获得成功。
文章来源：Hrtechcube.com
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预测性招聘
劳动力管理软件Workforce Logiq收购了ENGAGE Talent及其专有的AI驱动模型
为大型企业提供劳动力管理和服务的Workforce Logiq收购了预测分析和人工智能软件公司ENGAGE Talent。此次收购将为Logiq的客户提供专有的基准测试和实时情报，帮助他们更快、更经济地找到、聘用和留住市场上的顶尖人才。
雇主希望在招聘和留住最优秀人才方面拥有优势。workforce Logiq首席执行官Jim Burke表示，在当今竞争异常激烈的市场环境下，企业必须采取更加主动和基于情报的劳动力管理方式。利用数据科学的专业知识和专有的基准，为我们的客户提供分析优势，以做出更好、更快的决策，并为吸引和留住市场上最好的人才提供预测优势。
ENGAGE分析为人力资源和采购主管 提供了有用，有效且可行的方法情报：
准确地确定和筛选最愿意和最可能与招聘人员接触，申请和接受工作的候选人。
推荐并优先考虑最有效的渠道以寻找已知角色并建立未来的人才管道。
创建独特且自定义的特定于候选人的消息传递，以提高招聘和保留率。
基准实时人才供需分析，薪酬分析以及行业和竞争概况、趋势和情报。
ENGAGE的正在申请专利的人才保留风险（TRR）ScoreSM是一种就业波动性基准，可进行实时的预测性招聘和保留决策。ENGAGE的TRR分数还使组织能够预期和计划未来技能的供需缺口。该公司专有的ENGAGE 5D ProfileSM可以预测最佳的应聘者特定的工作场所吸引力特征，使组织能够根据最有可能优化工作吸引力的独特属性（包括公司环境、组织稳定性、领导力和机会）来量身定制招聘和保留信息。
ENGAGE Talent平台被Allstate、Dell和Saint Gobain等全球行业领导者所依赖。ENGAGE的数据科学模型最近在《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）的一篇文章中得到了验证，该发现发现ENGAGE被确定为“最有可能”接受新机会的候选人对主动招募信息的反应是其两倍，而更换工作的可能性则高出63％。与那些被预测“不太可能”接受的人相比。
ENGAGE Talent的创始人兼首席执行官Joseph Hanna说：“解决数据科学的问题是我们的DNA。“这使我们非常适合Workforce Logiq。他们的团队对如何为客户应对当今的挑战作了不同的思考。我们的专家顾问，人工智能功能和经过验证的平台相结合，使我们能够自由和承担责任，为全球范围内的更多组织及其更广泛的全职和偶发性人才挑战创新，破坏和解决问题。”
Logiq员工与ENGAGE：塑造人才管理的未来Logiq员工归全球投资公司The Carlyle Group所有。
凯雷投资集团全球技术，媒体和电信董事总经理兼联合主管Cam Dyer表示：“此次收购的结果是，Workforce Logiq将为人才供应链提供ENGAGE久经考验的人才招聘和保留数据科学能力，创造令人振奋的可能性来影响和重塑全球人才管理的未来。
随着对ENGAGE Talent的收购以及最近宣布的与Upwork的独家合作伙伴关系，Workforce Logiq拥有了一种通用的采购解决方案，能够解决以下所有方面的问题：我们期待着继续利用我们的全球平台和专业知识来支持Workforce Logiq的持续增长。
ENGAGE Talent的创始人兼首席执行官Joseph Hanna将加入公司的执行领导团队，担任Workforce Logiq首席战略官兼ENGAGE Talent董事总经理。Tim Yates是Monster Worldwide的首席执行官，现任ENGAGE董事会成员，他将加入Workforce Logiq董事会。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者： Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/hr-analytics/workforce-logiq-acquires-engage-talent-its-proprietary-aidriven-models-for-discovering-acquiring-retaining-talent/
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预测性招聘
超越简历：使用AI进行预测性招聘
文/ Chiradeep BasuMallick
越来越多的招聘人员正在寻找更聪明的方法来评估求职者，除了列表式简历——而且理由很充分。简历或CVs将多年的经验、专业/个人成就和无法量化的软技能浓缩成文本格式。这不仅展示了一个不完整的候选人形象，而且还依赖于他们的自我评估来突出与工作相关的品质。更有效的方法是基于人工智能的预测招聘。人工智能引擎可以自动扫描详细的候选人资料，将其与可用的空缺职位进行匹配，并在工作环境、未来表现和文化一致性方面给出预测分数。
为了了解预测性招聘软件如何帮助人力资源从业者更聪明地招聘，我们采访了AssessFirst的首席执行官兼数据分析师大卫•伯纳德。下面来看看使用这些平台的好处，以及David对预测性招聘如何能提高留存率的见解。
什么是预测性招聘?
传统上，企业采用的是描述性招聘模式，在这种模式下，一个职位的角色被定义，一个候选人的历史表现被评估——尽管是主观的——最合格的候选人进入公司。然而，这个模型并不能帮助HR评估一个人的性格或文化是否适合这个组织。
“当你招聘的时候，定义一个完美的契合度不仅仅是分析求职者和工作之间的匹配度。重要的是要考虑到公司文化的非常具体的背景，以及候选人接受这种文化的能力，”伯纳德表示。
人工智能(AI)应用的预测模型来自历史数据、在类似职位上取得成功的员工中占主导地位的绩效模式，以及候选人的性格(通过分析他们的公共社交媒体个人资料，可以发现对这方面的深刻见解。
它能在短时间内扫描大量的求职者资料，在保证准确性的同时加快招聘决策的速度。与列表型简历不同，人工智能预测招聘平台并不依赖招聘经理根据过往记录预测未来行为的能力。算法在很短的时间内就能完成。
使用预测招聘平台的三个好处
在简历上，求职者选择并展示他们认为与工作最相关的特质，通常会排除他们性格和技能的重要方面。另一方面，人工智能支持的预测性招聘可以为每个人创造一个整体的形象，并将其与最合适的工作相匹配。
伯纳德解释说:“评估人员首先要准确评估候选人的潜力(他们思考的方式:他们的思维敏捷;驱动他们的因素:他们的动机;以及他们每天的行为方式:他们的个性)，并将其与已被证明与长期表现和敬业度相关的标准相关联。”
因此，人力资源从业者可以实现以下好处：
1. 更高的性能水平
人工智能可以准确预测候选人在特定职位上的表现。它不依赖于人类的判断力，而是利用数百万个数据集，提供关于哪位候选人将在该职位上获得成功的客观建议。根据AssessFirst的研究，预测性招聘可以使在职表现提高15%。
2. 降低流动率
通过完美地将个人特征和偏好与工作同步，组织可以确保新员工喜欢他们所做的工作，并尽可能长时间地工作。正如伯纳德所说:“做一份能让你更多地展现自我和天赋的工作……你为什么要辞职?”
3.缩短招聘时间
单独定义详细的候选角色，然后找到完全匹配的人，这将花费大量的时间。预测性招聘平台通过提出战略性问题，帮助在几分钟内构建出人物角色。通过让候选人在网上完成评估，整个过程被数字化，而不是被安排到一个冗长的简历审阅-面试-测试-评估-决定周期。
为什么人工智能主导的招聘是招聘的未来
最近，我们在人工智能招聘领域看到了大规模的投资。全球领先的人力资源公司Adecco Group于2018年收购了Vettery。维特利的机器学习算法从数据中学习，预测技术、销售和财务职位的招聘成功。Adecco还为自由职业者创建了一个基于人工智能的就业市场，名为Your Own Boss (YOSS)。
伯纳德告诉我们:“通过帮助企业聘用那些天生的人才，与那些在特定环境下推动效率和参与度的人才完美结合，预测性招聘可以帮助大幅降低人员流动率。”“我们的一个零售行业客户在12个月内将销售人员的流失率降低了50%(从17%降至9%以下)，这是因为他们只考虑了候选人的性格，并以此作为选择标准，而不是传统的简历筛选。”
AssessFirst、YOSS、Vettery和其他人力资源创新者正在为更明智的招聘铺平道路，在这种情况下，招聘人员有权做出明智的、着眼于未来的决定。通过使用诸如此类的预测性招聘平台，企业将能够接触到最合适的人才——而不仅仅是投资于那些看上去“纸上谈兵的顶级人才”。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Go Beyond the CV: Use AI for Predictive Hiring
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