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年後轉職潮來臨 用大數據助企業留才

農曆年後往往會有一波轉職潮,工研院透過人工智慧(AI),利用大數據分析,可以辨識出有離職風險的員工,進一步幫助企業留才。

員工轉職潮經常讓企業人資部門手忙腳亂,造成管理上的困擾。隨著人員流失,企業過去投入的教育訓練等投資也付諸流水,不僅用人成本升高,內部經驗傳承也受到影響。

為解決轉職潮問題,有企業找上工研院,透過「AIdea人工智慧共創平台」尋求解方,利用AI人工智慧擔任「人資管理師」,以大數據分析,辨識出有離職風險的員工,進而設法留才。

工研院巨量資訊科技中心資深工程師周嘉政指出,包括年齡、資歷、學歷、出差數、請假狀況與績效等,都是可能影響員工離職傾向的因素。

AI人工智慧輔助預測員工離職的原理,就是將可能影響離職傾向的因素數位化,導入分析模型,並調整演算法來最佳化模型。周嘉政說,AI人工智慧這樣就能透過機器學習的結果,辨識出有離職風險的員工。

例如資歷淺、同時出差數又多,可能使得資淺的員工因工作量過於沉重,成為具高離職風險的族群。工研院表示,企業若能及時發現,並派員分擔工作負荷,或許可以減緩資淺員工的壓力,解除離職危機。

工研院指出,業界常有讓「菜鳥」績效墊底的潛規則,這很可能讓新進員工有「待不下去」的感覺。企業若發現績效不佳的多數是資淺員工,可能要深入了解,設法協助或檢討是否應調整績效考核辦法。

工研院表示,員工離職因素複雜,未來將持續強化分析資料的廣度與深度,如增加各類型的員工滿意度調查,讓AI人工智慧越來越聰明,成為企業留才的好幫手。

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