机器学习招聘:你需要知道的

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机器学习是人工智能(AI)的子集,它已经成为大多数行业的最新应用技术。凭借其优化和自动化招聘流程的能力,包括招聘部门在内的所有部门都欢迎它的到来。

事实上,对于招聘行业来说,机器学习技术已经成为一个奇迹般的解决方案。人工智能驱动的工具和方法让我们更容易找到合适的人,并为一个职位找到最好的候选人。

机器学习招聘 此外,机器学习方法可以在几分钟内筛选成百上千份简历。这难道不是很神奇吗

机器学习只是有利可图还是也有一些缺点?

在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习在招聘中的功能和机制。如果人工智能变坏了,我们也会分享专家建议,让你知道如何做对。

机器学习在招聘上下文中是什么?

正如我之前所说,机器学习是人工智能(AI)的子集。它侧重于对信息的统计分析,以交付计算机系统的潜力,自动化而不需要任何特定的程序。

这是一个已知的事实,即aliate在技术中进一步发展,我们的大脑工作进展的进一步发展。因此,AI的概念也在某种程度上转变。AI不再关注执行复杂的计算。相反,它高度集中在复制人类的决策过程和以更人的方式执行任务。

基于人工智能的设备可以分为以下几类:

  • 一般- 这些设备或系统不太常见,但涉及高进步。甚至,这是一组特定的AI,导致机器学习的诞生。
  • 应用-这些系统非常常见,旨在自动交易股票或操纵自动车辆。

两个重要的突破将机器学习带入了各个部门和行业。

  1. 首先,与其训练计算机了解世界上的每一件事以及如何执行任务,不如让它们自动学习。
  2. 其次,互联网的出现导致了大量的数字信息被创建、存储并供人们使用。

出于这样的原因,研究人员认为更好地自动化计算机和机器,让他们为自己学习一切。他们可以拥有的最佳信息来源是互联网,可以方便地访问世界各地的所有信息。

神经网络的发展:

神经网络很重要,它能教会计算机以我们喜欢的方式思考和理解世界,同时保持准确性、速度和无偏见等优势。

神经网络是一种利用计算机以人脑的方式区分数据的系统。这种网络可以用来教授如何识别,例如,识别图像并根据图像所包含的元素对其进行分类。

在招聘领域,这些网络被用来对申请进行分类,并对最适合某一职位的人进行分类。机器学习可以将应聘者与工作岗位、候选简历进行匹配,并以普通观众能够理解的方式做出回应。

简单地说,机器学习可以通过以下几种方式帮助招聘:

  • 招聘人员只需要确定他们的问题,然后可以应用机器学习来获得最佳解决方案。
  • 机器学习可以用来创建评估策略。招聘经理可以将评估指标存储在他们的机器学习模型中。最终,他们将能够跟踪它是如何执行的,并基于您定义的指标进行评估。
  • 机器学习有助于准备你收集的数据。它精炼、格式化、组合和处理数据。
  • 自动学习过程有助于消除由于人为干预而可能发生的错误。
  • 您可以基于希望运行的评估类型开发一个健壮的模型。
  • 根据您打算解决和精细调整算法以实现更好结果的问题。

正常招聘流程vs.机器学习招聘:

对人力资源专业人士来说,筛选候选人和筛选简历是一项耗时且繁琐的任务。事实上,大多数领导者发现从一大群候选人中筛选人才极其困难。与…相比传统的招聘过程,机器学习过程提供了很大的好处。

1.机器学习算法:

招聘通过人工智能即在招聘过程中融入机器学习算法。具体的算法概述,以确定和shortlist的最佳候选人在短短几分钟内。通过这种方式,招聘经理可以得到最适合这份工作的候选人名单。

通过机器学习招聘还简化了使用从员工历史,社交媒体,雇主信息等广泛渠道和来源所收集的数据吸引,采购,评估和筛选候选人的过程,以及更多其他细节。它消除了招聘和招聘过程中的财务和时间限制。机器学习招聘也标准化了招聘流程,并更容易评估每个申请人。

简而言之,与传统招聘过程相比,通过机器学习的招聘使招聘更加容易。

2.使用标准化过程更快地交付结果:

如果我们考虑一下传统的招聘流程,我们会发现它涉及一系列冗长而复杂的步骤,涉及人力资源部门内外的很多人。从找到空缺职位,搜索工作门户网站,到选择简历,再筛选候选人,整个过程过去需要花费数周的时间。当一家公司需要寻找顶尖人才,并确定具有特定专业技能的候选人时,它甚至需要更多的时间和金钱。

与此相比,机器学习可以在几分钟内执行所有这些步骤。不仅如此,它甚至提供了更广泛的候选人,以适应多样性和质量的需求。

3.消除过度支出:

Match-IC是机器学习技术的示例,您可以集成到现有的HR流程中。通过这种技术,您可以获得更有效和更有效的招聘策略。您只需花费适度的月费给AI补充您的整个招聘和招聘努力。

这是因为机器学习有助于寻找被动和最快的人才。结果,它为公司节省了大量的时间和精力。另一方面,如果您公司的开放职位未填充,则可以在生产率方面为您的业务花费数千美元的成本。

与此同时,企业面临的挑战也越来越大留住员工.人工智能是一个很好的解决方案,因为它有助于找到与你公司的职位、价值观和文化完全匹配的候选人。

你可以把人力资源、精力和时间分配到更有发展潜力、更有利可图的工作上。通过这种方式,人工智能支持企业在这个新奇的世界中成长和成功。

4.高精度:

机器学习招聘利用的是客观数据。因此,在招聘过程中完全消除了主观意见和偏见。因此,在很大程度上消除了人为判断错误。

您看,机器学习提供了对传统招聘过程中的许多好处。因此,可以说机器学习正在彻底革命整个招聘过程,这是不对的。

让我们挖掘更多细节,看看机器学习如何在现有招聘方案中创造革命性风险。

机器学习如何变革招聘?

目前招聘人员的最大挑战是所有这些都有大规模网络。但他们没有有效的方法来利用这些连接而不利用大量资源和时间。

例如,如果LinkedIn上有5000个联系人需要你考虑,你会怎么做?

这让机器学习发挥了作用。

1.机器学习帮助获取候选人信息:

利用机器学习,招聘人员可以很容易地识别出求职者个人资料的精确数据点,比如联系方式、工作经历等。他们能够匹配相关的机会。

机器学习没有自动选择候选人。相反,它缩小了搜索字段,使它们能够专注于评估无形资产。这样,可以制作更强大的租赁,导致投资回报更大。

2.缩小招聘差距:

对组织生产力的一个主要负担是空缺的职位。招聘人员使用机器学习来申请合适的招聘资源来填补特定的职位空缺。

有了这么多不同的信息来源,招聘人员为客户设定了合理的期望,并利用这些来源分配相关资源,难以填补,工作岗位。每当有新的工作岗位时,这些功能就会立即收集,然后使用相关资源来获得填充的作业位置。

准确性也非常重要。使用机器学习算法,可以源和招募专业人员,确保他们提供正确的候选人。

3.逆向工程:

许多招聘经理和招聘人员都在使用机器学习对求职者进行逆向工程,并评估潜在求职者在特定职位上的表现。

最好的解决方案正在解决一个问题,以便您可以利用该技术为雇主找到最合适的候选人。使用机器学习,每个组织都可以创建定制算法,以便在考虑各种偏好时关注公司的独特需求。

当然,一个明星员工在一家公司可能并不完全适合另一家公司。因此,机器学习正在帮助招聘人员寻找公司需要的特定特征、技能和专业知识。

4.审查简历以及社会行为:

单独恢复无法讲述潜在雇用的一切。机器学习算法可以包含简历的信息,了解哪些申请人,包括他们喜欢,不喜欢和价值观。机器学习可用于将该细节插入算法,这可能会评估申请人如何适应企业文化的程度。

他们首先分析来自博客、社交网络和其他数字平台的行为数据。它提供了额外的信息以及标准的细节,如经验、教育和其他目标。

此外,机器学习有助于更好地了解招聘模式和每个招聘公司的偏好。有了这些数据和信息,就更容易进行量身定制的搜索,并确定针对该职位和公司的独特结果。

5.余额招聘人员风险:

机器学习还有助于确定招聘人员和资源在什么时候、以什么方式需要帮助。这是通过考虑高到中等风险请求的不成比例的份额来实现的,这可能需要额外的资源或时间来填补。

6.进行直观的搜索:

招聘人员经历的另一个主要挑战是利用正确的术语来解决正确的候选人,他们恰恰匹配你正在寻找的东西。人工智能在这里有很大的帮助。

机器学习招聘基于相关数据进行搜索,将概念搜索、隐式搜索和语义搜索引入角色。在语义搜索的帮助下,可以理解搜索者的意图。概念性搜索有助于围绕几个关键字进行搜索,而隐性搜索则基于已收集或假设的信息提供结果。

7.广泛的搜索过程:

传统搜索的主要挑战是它无法搜索所有可能的候选人。这会产生一个问题,许多招聘人员不想拥有。

如果你确实想找到最好的候选人,你就不能把这些人排除在搜索之外。这样做可能会让你失去雇佣最合适人选的机会。

机器学习可以帮助找到常规采购,招聘和筛选方法都错过的候选人。

基于所有这些方面,可以说,机器学习是一个优秀的招聘工具。它可以帮助填补招聘流程中的所有差距,让招聘人员专注于招聘流程的人为要素。最好的部分是,机器学习招聘工具正在以令人难以置信的速度发展,并可以加快招聘过程,提供更相关的结果。

机器学习如何改善招聘?

机器是伟大的,使过程更有效率。与人类相比,机器学习招聘可以更快地处理工作申请,从而带来价值。这减少了在整个招聘过程中所涉及的时间和金钱。

根据这些方面,这里几乎没有机器学习可以通过以下方式改善招聘的方式:

1.建议更容易:

许多招聘经理使用不同的招聘平台来搜索潜在的员工,并缩小合适的候选人名单。他们会根据地点、经验、行业和技能等因素进行决选。

使用机器学习功能,招聘人员不必手动以每个细节源,并从数百个应用程序中挖掘。他们可以完全依赖于工作门户和网络网站来利用机器学习,并为最适合角色的候选人提供建议。

因此,一个更有效的招聘过程是可以实现的。

2.消除偏见:

机器学习可以帮助改进招聘的另一种方式是,它提供了所有机会的平等机会,无论候选人的背景是什么。它的算法只关注基于技能的数据,而不考虑候选人的大学、他们以前工作过的公司、性别或种族。

此外,候选人没有意识到他们的价值和他们必须得到的补偿。即使在这种情况下,机器学习也有很大的帮助。它能公开特定职位和地理位置的薪资细节,从而更好地告知候选人。

从雇主的角度,它可以收集和分析工资数据。通过这种方式,公司可以根据求职者的经验和技能,清楚地了解到合适的薪资待遇。

3.利用数据:

大多数情况下,人类会受到无意识数据的影响。机器学习帮助人类克服数据上的这种偏见,通过创造更多关于招聘人员和招聘经理偏好的意识。这能更好地通知雇主,确保他们不会错过各种各样的候选人。

机器学习算法量化其公司导致更好的人类行为的结果。依托机器学习的公司体验开发一种没有工资差距和偏见招聘的平台的主要挑战。因此,定义正确的算法是最重要的,以便最佳使用机器学习。

4.工作广告:

手工撰写和展示招聘广告是一个时间密集的过程。尽管有效地执行了这些措施,但这些措施未能提供最佳结果。

在这种情况下,机器学习可用于分析招聘广告中的语言模式。他们对招聘广告来说是有用的,以吸引更多候选人。

5.简历筛选:

手动筛选CVS再次是HR部门的耗时过程。作为解决此问题的解决方案,设计了许多AI供电的屏蔽工具。此类工具屏幕CVS和识别关键字,与作业的特征,技能和体验相匹配。

自动地,他们筛选和筛选候选人。

6.预选和评估候选人:

在预评估工具的帮助下,更容易确定最优秀的候选人。这些工具有不同的大小和形状,机器学习工具有助于高质量的招聘。

这些工具衡量能力,天赋,软技能,和文化适应的候选人。

7.改进的候选关系管理:18新利官登录

人工智能工具和解决方案可以帮助改善候选人关系。这是一个很好的方法来管理和改善与现有和未来的求职者的关系。

一个很好的例子是AI-integrated聊天机器人这可以及时向候选人发送消息,并在整个招聘过程中通知他们并从事。此外,它们可用于回答候选查询。

8.预测招聘要求:

继承规划对于候选人来说是一个重要的重要性。公司正在使用机器学习送入平台,该平台持有有关任何候选人的信息。此外,它让您估计雇用新员工的成本和时间。

AI和ML对招聘的影响:

招聘过程是涉及众多步骤的复杂。招聘人员一直发现很难挖掘他们收到的数百和数千个恢复的正确候选人。

只有当他们能够找到高质量的候选人,将最适合组织要求的候选人映射出来,安排与入围候选人的面试,以透明的方式进行面试过程,并最终获得成功加载为他们提供适当的资源和培训。

ML和AI已经开始产生影响的一些主要招聘领域如下:

1.寻找和规划人才:

招聘人员必须经过极其繁琐的采购工作,通过简历来识别正确的候选人。使用AI集成工具,组织可以摆脱手动过程。他们提供虚拟援助,以便更有效地完成工作。

虚拟助手可以根据过去招聘决策与客户的应用程序跟踪系统集成。这样,助理为这项工作提供最适合的候选人。

2.聊天机器人简化了初始筛选和日程安排:

初始轮载问卷的任务可以使用基于AI的Chatbots自动化。这些Chatbots加快了筛选过程,因为他们可以与候选人交谈并收集相关细节。与此同时,他们可以帮助安排访谈。因此,像优步和微软这样的品牌已经开始使用Chatbots。

3.提高候选人和员工的经验:

人力资源经理面临的另一个主要挑战是高流失率。人工智能可以通过预测分析改善整个员工和候选人的体验。

它可以帮助公司预测候选人融入公司工作文化的可能性。