Introduksjon
Maskinlæring har endret måten virksomheter planlegger, jobber og puster på! Det har vært her en god stund nå, og det estimerte produktivitetsløftet med implementeringen har allerede berørt 54%. Selv om det tilsynelatende risikerer mange jobber, er det her for å gi. Maskinlæring og automatisering hjelper bransjer (helsevesen, logistikk og mer) med å ruste seg opp for digital transformasjon mer entusiastisk enn noen gang – og det ser fortsatt ut som begynnelsen. HR-automatisering er et av buzzordene i forretningsverdenen som har vært overordnet med maskinlæring i ganske lang tid nå. I forskning sa selskaper som gikk over til HR-automatisering at det sparte 90% av sin tid i administrative funksjoner. Det er på ekte. Men hvordan? Fortsett å lese for å vite.
Innholdsfortegnelse
HR-automatisering ved hjelp av maskinlæring
Human resource management, kjent som HRM, pleide å være assosiert med shortlisting og lønnsprosesser. Med tiden akselererte det tempoet mot å forbedre ansattes opplevelse og oppbevaring. Deretter gikk de inn i automatisering med maskinlæring som drev HR-avdelingen til å gjøre nesten alt raskere og tilgjengelig.
HR-automatisering refererer til praksisen med å automatisere og effektivisere HR-oppgaver som vanligvis utføres av menneskelige ressurser. Denne praksisen har dramatisk forbedret hvor mange HR-aktiviteter som var i bevegelse. Fra hele rekrutteringsprosessen til ansattes omsorg, maskinlæring gir en hånd til HR ved å få fart på tingene.
Hvordan kan automatisering gjøre HR effektiv?
Personalavdelingen kan spare tid og raskt avslutte viktige eller komplekse oppgaver ved å automatisere HR-oppgaver. Automatisering tjener et enormt formål når det gjelder effektivitet og konsistens. Automatisering kan øke effektiviteten i HR-ledelse på følgende måter:
- Raskere beslutningstaking: HR-automatisering forenkler henting, vedlikehold og sporing av data på tvers av forskjellige funksjoner. Det gjør det mulig for organisasjoner å overvåke og forstå ulike prosesser lettere. Det hjelper deg med å liste opp CV-er, lage rapporter, analysere ansattes erfaring og ta datadrevne beslutninger på relativt kort tid.
- Gjennomsiktige prosesser: Automatisering i HR-funksjoner kan øke klarheten mellom ansatte og ansatte. Det fremmer også transparent kommunikasjon på tvers av ulike HR-prosesser i organisasjonen. Dessuten lar automatisering av arbeidsflyter ansatte endre eller sende inn forespørsler eller dokumenter mer effektivt.
- Strømlinjeformet arbeidsflyt: En av de viktigste fordelene med HR-automatisering er at hver krok og hjørne av arbeidsflyten blir mer organisert, noe som reduserer omfanget av feil og mangel på klarhet. Automatisering lar ledelsen jobbe systematisk og opprettholde orden, noe som sparer tid og ressurser.
- Forbedret produktivitet: Ved å automatisere ulike prosesser involvert i HR, får ledelsen mer tid til å vie til intrikate oppgaver. Siden ansatte kan søke permisjoner, stille en forespørsel, spore oppmøte og utføre ulike oppgaver med automatisering, reduseres også behovet for manuell innsats.
7 HR-prosesser som kan automatiseres
Her er de 7 bemerkelsesverdige brukssakene i HR-prosesser som kan utnytte ML- og AI-systemer:
1. Rekrutteringsprosedyre
Ansettelsesprosessen er en av de viktigste aspektene ved HR-ledelse. HR-automatisering med maskinlæring kan øke denne prosessen enormt ved å avgrense data i henhold til forhåndsdefinerte krav for en bestemt jobbrolle. I følge Kjerneforskning, gjorde bedrifter som bruker HR-automatisering onboardingsprosessen 67 % raskere.
Kilde: Lucid
Siden denne robuste teknologien bruker en database for å lagre profilene til kandidater som HR-teamene har valgt ut, eliminerer den behovet for papirarbeid. Det hjelper med å ansette topptalenter og sparer tid ved å automatisere kommunikasjonen om intervjustatusen. Dessuten kan kunstig intelligens i HR også forsterke manøvrene til ulike formaliteter for ombordstigning av nye ansatte. Fra å gi tilgangsrettigheter og kontooppretting for nyansatte til å tilby brev, forenkler det hele ombordstigningsprosessen.
2. Lønnsfunksjoner
Kilde: UBSapp
Lønn er en vanlig, men for ikke å nevne, kritisk oppgave involvert i HR-avdelingens funksjoner. Tross alt handler det om å behandle betalinger og holde oversikt i en organisasjon, noe som krever skarpe øyne på detaljer. Uansett hvor krevende denne aktiviteten kan være, er den kjedelig og repeterende.
Lønnsbehandling krever massive dataregistreringer regelmessig, noe som blir hverdagslig til slutt, og så krever det oppmerksomhet da det kan føre til manuelle feil. Kunstig intelligens og maskinlæring kan forhindre feil ved å etablere en forbindelse mellom ulike systemer, for eksempel leverandørgjeld, ansattes data, oppmøte, etc., for å samle inn data på en relativt strømlinjeformet måte.
3. Ansvarlig datastyring
Kilde: Jotform
Ansattes dataadministrasjon er et av de mest avgjørende segmentene i HR-administrasjonsoperasjoner. Det innebærer å vedlikeholde ulike databaser, inkludert fordeler for ansatte, dokumenter og andre poster. Å flytte rundt i databaser og holde styr på dem krever konsistens. HR med AI og ML kan hjelpe til med å gjøre hele prosessen med datahåndtering enkel. Ved å automatisere disse aktivitetene kan ledelsen markere en reduksjon i vanlige feil som dataunøyaktighet, og forhindre omarbeiding ytterligere.
4. Oppmøte og avspaseringer
Kilde: Mitrefinch
Sporing av oppmøte er nok et eminent område i HR-avdelinger der maskinlæring og HR-automatisering kan tjene en hensikt å stole på. Automatiseringsverktøy gir muligheten til å krysssjekke de ansattes fremmøterapporter mot den totale arbeidstiden og forenkler oppgaven med å overvåke ansattes arbeidstid betydelig. Bortsett fra det kan ledelsen også utnytte automatisering for å avgjøre behovet for ressursallokering i tilfelle en ansatts fravær for å opprettholde arbeidsflyten.
5. Kostnadsstyring
Kilde: Endeavour Technologies
Beregn skiftgodtgjørelse, spor reiseutgifter, og gjør alle ting som betyr å holde oversikt over utgifter! Ja, nok en monoton og tidkrevende oppgave for å markere territorium i HR-avdelingenes kalender. Den verste og skumleste siden av denne aktiviteten er alle scenariene med forsinkede utgifter, manglende kvitteringer, ingen oversikt over utgifter, og listen kan fortsette.
Personalavdelingen kan spare tid med kunstig intelligens, maskinlæring og HR-automatisering. Automatisering trekker ut viktige data fra kvitteringer og fjerner gjentatte ganger behovet for å se inn i utgiftsrapporter. Den fanger opp informasjonen og gjør at jobben blir gjort raskere. Dessuten sparer det også tid i den manuelle prosessen med å automatisk generere skifttillegg ved å hente data fra backend.
6. Resultatstyring
Kilde: Spine Technologies
Resultatstyring er ingen spøk. Det er et område med HR-funksjonalitet der avdelingen må analysere og vurdere en ansatts mål, mål, fremgang og prestasjoner. Avdelingen bruker denne undersøkelsen til å foreta viktige samtaler om å videreutvikle en ansatts ansettelsesforhold, planlegge vurderinger og beregninger, og beregne insentiver og belønninger. Automatisering av ytelsesstyring for ansatte kan gjøre HR-prosesser enklere ved å utføre oppgaver som gjennomganger, analyser og beregninger. Det frigjør tid ved å eliminere behovet for manuelt arbeid fra bildet.
7. Utgangsprosess for ansatte
Kilde: Freshworks
Flere HR-aktiviteter skal utføres på tidspunktet for en ansatts slutt. Det inkluderer avlastning av dokumentasjon, fullføring og sluttoppgjør, og tilbakekall av tilgang. Selv en liten feil kan føre til sikkerhetsproblemer. Dermed krever utgangsformalitetene uunnværlig oppmerksomhet til alt for en jevn og ryddig prosess. HR-automatisering med maskinlæring kan organisere og effektivisere off-boarding-prosessen. Automatisering hjelper avdelingen med å overvåke hver oppgave involvert i prosessen og varsler de berørte teamene om trinnene som må oppfylles fra slutten. På toppen av det trekker automatisering også ut nødvendig informasjon fra backend og sparer igjen manuell innsats.
7 Anvendelser av maskinlæring og kunstig intelligens i HR-automatisering
Her er noen vanlige anvendelser av maskinlæring for HR-aktiviteter som bedrifter enten implementerer vellykket eller er på vei til å gjøre det til en hit:
1. Arbeidsflytautomatisering
Kilde: Teknologiråd
Automatisering av arbeidsflyter er en primær og en av de første bruksområdene for maskinlæring og kunstig intelligens i HR. ML har låst opp enorm letthet i forskjellige funksjoner, inkludert screening, planlegging av intervjuer, kommunikasjon med potensielle ansatte og ytelsesvurderinger. Planlegging og sporingsoppgaver er vanligvis tidkrevende og kjedelige. HR-automatisering bekjemper disse utfordringene ved å effektivisere driften, noe som gir rimelig tid for HR-avdelingen. Det resulterer i fleet-foot effektivitet og bemerkelsesverdig konsistens som gjør at folk i avdelingen kan bruke tid og krefter på oppgavene som krever mer oppmerksomhet.
2. Ansette topptalent
Kilde: Jobsoid
Kunstig intelligens og maskinlæring hjelper HR-profesjonelle å sjekke en viktig gjøremålsoppgave fra sjekklisten: å finne den perfekte kandidaten. Mange selskaper over hele verden har allerede kickstartet ML-søknaden for å rekruttere egnede kandidater. Slike kandidater samsvarer fra topp til tå i stillingsbeskrivelsen deres. LinkedIn eksemplifiserer denne applikasjonen akkurat. Bruken av maskinlæring hjelper rekrutterere med å avgrense søkene sine og hjelpe dem med å ta effektive ansettelsesbeslutninger, takket være algoritmene.
3. Beslutningstaking og planlegging
Kilde: Studious Guy
Maskinlæring med HR gir automatisk verdifull innsikt som hjelper avdelingen med å vurdere den nåværende statusen, identifisere trender, gjenkjenne barrierer, spore ansattes fremgang og mange andre oppgaver. Ved hjelp av prediktiv analyse gjennom automatisering kan HR-avdelingen fange opp de dvelende problemene og utfordringene og avhjelpe dem i tide.
4. Opplæring av ansatte
Kilde: Walk Me
Maskinlæring og HR-automatisering kan utnyttes for å styrke arbeidsstyrken og gjøre den mer kvalifisert ved å introdusere passende opplæringsprogrammer. Opplæring av ansatte er et av de mest passende eksemplene på maskinlæringsapplikasjoner i HR. Maskinlæringsalgoritmer hjelper ansatte med å navigere i avanserte kurs som passer best til deres behov. Etter hvert som listen smalner, viser den kursene som inkluderer de ferdighetene som kan hjelpe den ansatte til å utvikle ønsket kompetanse og oppnå faglige mål, noe som også forbedrer medarbeidernes engasjement. Så ansatte trenger ikke å slite med å finne det ene kurset i en buffé med internt og eksternt opplæringsmateriell.
5. Nøyaktighet og effektivitet
Kilde: CheckHub
Det er mange oppgaver i HR-avdelingen som tar mye tid. Rekruttering er en av dem. Ved å implementere prediktiv analyse kan maskinlæringssystemer bidra til å eliminere "tidsproblemet". Det fremskynder ikke bare prosessen, men gir også nøyaktig informasjon. Siden maskinlæring kan spore og samle informasjon fra applikasjonene, reduserer det muligheten for manuelle feil til null, noe som sparer både tid og krefter.
6. Slitasje
Kilde: Medium
Å beholde topptalenter er like viktig for selskapet som å ansette dem. Mens oppbevaring av ansatte ikke bare kan fungere ved fingertuppene av HR, gjør det avdelingen i stand til å analysere, forutsi og håndtere slitasje gjennom brukbar innsikt. Disse spådommene lar HR-team ta informerte beslutninger før noen utfordring oppstår.
7. Ansattes engasjement
Kilde: AIHR
Medarbeiderengasjement er et buzzword i dagens bedriftskultur, og det er av alle de riktige grunnene. En glad og aktiv medarbeider betyr effektivt og førsteklasses arbeid. Maskinlæring hjelper HR-avdelingen til å nærme seg ansattes opplevelse ved å måle og forstå hvor mye en ansatt er oppslukt og glad for det. Innsikten som genereres ved hjelp av automatisering kan gi en hånd i planlegging av aktiviteter og utforming av et miljø som holder de ansattes headspace ryddig og rolig.
konklusjonen
Virkningen nevnt ovenfor, brukstilfeller og anvendelser av ML og AI-teknologi applikasjoner innen personalledelse gjenspeiler fremtiden for HR-automatisering høyt. Selv om det kan se ut som en ransaking av jobbene til millioner av HR-fagfolk, er sannheten at den er her for å forenkle gjøremålene deres. HR-team kan få mest mulig ut av automatisering ved å unngå repeterende oppgaver og fokusere på de store områdene som venter på deres bestrebelser, for eksempel kandidaterfaring, ansattbehold, engasjementsaktiviteter, etc.
AI og maskinlæring har allerede begynt å sørge for at HR-team har mer produktivitet ettersom flere oppgaver blir strømlinjeformet. Mange selskaper, inkludert Amazon, implementerer disse nye, nye teknologiene. Fra introduksjon av nyansatte til resultatstyring og sanntidsoppdateringer, det er en vinn-vinn både for HR-avdelingen og potensielle/eksisterende ansatte.
Maskinlæringsmarkedet har virket ikke mindre enn magisk på mange forretningsfunksjoner globalt. Det er anslått å stå rundt 302.62 milliarder dollar innen 2030. På den annen side har maskinlæring nå en rekke jobbmuligheter, som ikke kommer uten attraktiv lønn. Nysgjerrig på å vite mer? Lær de mange delene av maskinlæring, dyp læring, robotprosessautomatisering (RPA) og mye mer med Analytics Vidhya. som er kommet for å bli og til og med gi karrieren til mange vinger.
Analytics Vidhya er en ledende ed-tech-plattform som lar eleven utforske en rekke læringsressurser, fra altomfattende kurs om maskinlæring, kunstig intelligens og RPA til berikende blogger som formidler et godt undersøkt syn på disse teknologiene. Plattformen er vert for et fellesskap av høyt dyktige fagfolk som bringer de beste læringsmetodene.
Ofte Stilte Spørsmål
Q1. Hvordan brukes maskinlæring i HR?
A. Maskinlæring er en robust forming av HR-administrasjonsfunksjonalitet. Teknologien gjør det mulig for HR-aktiviteter å jobbe mer effektivt ved å strømlinjeforme data og utføre prediktiv analyse, noe som reduserer manuelt arbeid betydelig.
Q2. Er maskinlæring fremtiden for HR?
A. Med tanke på buffeen av fordeler og effektivitet ivaretatt av AI og maskinlæring, er det trygt å si at disse teknologiene har potensialet til å revolusjonere arbeidsflyten for HR-administrasjon.
Q3. Hva er bruken av maskinlæring i HR?
A. Maskinlæring hjelper HR-avdelingen med å strømlinjeforme oppgaver som screening, onboarding, formaliteter ved avgang av ansatte og medarbeiderengasjement. Den trekker ut verdifull informasjon fra ulike databaser og gir nøyaktig informasjon, noe som fremskynder beslutningsprosessen og planleggingsprosessen.
I slekt
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/hr-automation-with-machine-learning/
- :er
- $OPP
- 7
- a
- Om oss
- om det
- ovenfor
- akselerert
- adgang
- tilgjengelig
- Ifølge
- Logg inn
- kontoer
- leverandørgjeld
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- prestasjoner
- tvers
- aktiv
- Aktiviteter
- aktivitet
- administrativ
- avansert
- fordeler
- Etter
- mot
- AI
- AI-systemer
- algoritmer
- Alle
- allokering
- tillater
- allerede
- Amazon
- beløp
- analyse
- analytics
- Analytics Vidhya
- analysere
- og
- En annen
- hverandre
- Søknad
- søknader
- Påfør
- vurdering
- tilnærming
- ER
- AREA
- områder
- rundt
- Array
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- aspekter
- vurderingene
- assosiert
- At
- frammøte
- oppmerksomhet
- attraktiv
- utmattelses
- automatisk
- Automatisere
- Automatisering
- unngå
- avvente
- Backend
- barrierer
- BE
- før du
- Begynnelsen
- gunstig
- Fordeler
- BEST
- mellom
- øke
- bringe
- Buffet
- virksomhet
- forretningsfunksjoner
- bedrifter
- by
- beregne
- Kalender
- Samtaler
- CAN
- kandidat
- kandidater
- kan ikke
- fanger
- hvilken
- Karriere
- saken
- saker
- Catch
- utfordre
- utfordringer
- sjekk
- klarhet
- Collateral
- samle
- Kom
- Felles
- Kommunikasjon
- samfunnet
- Selskaper
- Selskapet
- fullført
- komplekse
- bekymret
- konklusjon
- tilkobling
- vurderer
- Corner
- Bedriftens
- Bedriftskultur
- kurs
- kurs
- skape
- skaperverket
- kritisk
- avgjørende
- Kultur
- nysgjerrig
- Gjeldende
- dato
- Dataledelse
- data-drevet
- Database
- databaser
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- dyp
- dyp læring
- Forsinket
- krevende
- krav
- Avdeling
- avdelinger
- beskrivelse
- utforme
- detalj
- detaljert
- bestemme
- utvikle
- utvikle
- forskjellig
- digitalt
- Digital Transformation
- dokumentasjon
- dokumenter
- ikke
- ned
- dramatisk
- letter
- enklere
- savner
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- innsats
- innsats
- enten
- eliminere
- eliminere
- Emery
- Ansatt
- ansatte
- muliggjør
- bestrebelser
- engasjement
- berikende
- kom inn
- Enterprise
- Hele
- Miljø
- feil
- feil
- avgjørende
- etablere
- anslått
- etc
- Selv
- NOEN GANG
- Hver
- alt
- eksempler
- eksemplifiserer
- eksisterende
- Utgang
- kostnader
- utgifter
- erfaring
- utforske
- utvendig
- ekstrakter
- famously
- raskere
- slutt~~POS=TRUNC
- Finn
- fitting
- fokusering
- etter
- Til
- fra
- funksjonalitet
- funksjoner
- videre
- framtid
- G2
- Gear
- generelt
- generert
- genererer
- få
- Gi
- Giving
- Globalt
- Go
- Mål
- hånd
- lykkelig
- Ha
- overskrift
- helsetjenester
- hjelpe
- hjelpe
- hjelper
- her.
- svært
- leie
- satte
- Ansetter
- hit
- Vertskapet
- TIMER
- Hvordan
- hr
- HTML
- HTTPS
- menneskelig
- MENNESKELIG RESSURS
- Human Resources
- identifisere
- enorme
- Påvirkning
- gjennomføring
- implementere
- forbedret
- forbedrer
- bedre
- in
- Incentiver
- inkludere
- inkluderer
- Inkludert
- økt
- bransjer
- informasjon
- informert
- innledende
- innsikt
- Intel
- Intelligens
- intern
- Intervju
- intervjuer
- innføre
- Introduksjon
- involvert
- innebærer
- utstedelse
- saker
- IT
- DET ER
- Jobb
- Jobbmuligheter
- Jobb
- Hold
- holde
- kickstarted
- Vet
- kjent
- maling
- føre
- ledende
- LÆRE
- lærer
- læring
- Leverage
- i likhet med
- Liste
- logistikk
- Se
- ser ut som
- UTSEENDE
- Lot
- maskin
- maskinlæring
- laget
- magi
- vedlikeholde
- større
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- administrer
- ledelse
- måte
- håndbok
- manuelt arbeid
- mange
- merke
- marked
- massive
- Match
- materiale
- Saken
- max bredde
- måling
- medlemmer
- nevnt
- metoder
- Metrics
- millioner
- minimum
- minutt
- mangler
- ML
- modifisere
- Overvåke
- overvåking
- mer
- Videre
- mest
- bevegelse
- flytting
- nav
- Naviger
- nødvendig
- Trenger
- Ny
- Ny teknologi
- bemerkelsesverdig
- of
- tilby
- Tilbud
- on
- onboarding
- ONE
- Drift
- Muligheter
- Alternativ
- rekkefølge
- organisasjon
- organisasjoner
- Organisert
- Annen
- Fred
- papirer
- Spesielt
- Betale
- betalinger
- lønn
- Ansatte
- perfekt
- utføre
- ytelse
- utfører
- fordeler
- bilde
- Plain
- fly
- planlegging
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- potensiell
- praksis
- forutsi
- Spådommer
- Prediktiv analyse
- forebygge
- hindre
- primære
- prosess
- Prosessautomatisering
- Prosesser
- prosessering
- produktivitet
- profesjonell
- fagfolk
- Profiler
- programmer
- Progress
- anslått
- fremmer
- gir
- gi
- formål
- Q1
- Q2
- Q3
- kvalifisert
- raskt
- heve
- Lesning
- ekte
- sanntids
- rimelig
- grunner
- kvitteringer
- gjenkjenne
- rekord
- poster
- rekruttering
- rekruttering
- reduserer
- redusere
- refererer
- regelmessig
- relativt
- bemerkelsesverdig
- GJENTATTE GANGER
- repeterende
- Rapporter
- forespørsler
- krever
- Krav
- Krever
- forskning
- ressurs
- Ressurser
- Resultater
- oppbevaring
- anmeldelse
- Anmeldelser
- Revolusjonere
- Belønninger
- rettigheter
- risikoer
- robotic
- Robot prosessautomatisering
- robust
- Rolle
- Sør-Afrika
- trygge
- Sa
- seiling
- Spar
- besparende
- scenarier
- omfang
- screening
- segmenter
- betjene
- bosetting
- flere
- forme
- skift
- Viser
- signifikant
- betydelig
- forenkle
- siden
- dyktig
- ferdigheter
- So
- noen
- hastigheter
- utgifter
- Staff
- stå
- status
- opphold
- Steps
- Still
- oppbevare
- Strategisk
- effektivisere
- strømlinjeformet
- effektivisering
- Forsterke
- Struggle
- Innsendinger
- send
- vellykket
- slik
- egnet
- byttet om
- system
- Systemer
- Ta
- Talent
- mål
- Oppgave
- oppgaver
- lag
- Technologies
- Teknologi
- vilkår
- Det
- De
- Fremtiden
- informasjonen
- deres
- Dem
- Disse
- ting
- Gjennom
- tid
- tidkrevende
- til
- dagens
- verktøy
- topp
- Totalt
- berørt
- mot
- spor
- Sporing
- Kurs
- Transformation
- oversette
- gjennomsiktig
- reiser
- enorm
- enormt
- Trender
- typisk
- forstå
- forståelse
- oppdateringer
- bruke
- bruker
- Verdifull
- Verdifull informasjon
- ulike
- Se
- Vei..
- måter
- Hva
- hvilken
- mens
- HVEM
- Vinn-vinn
- med
- uten
- Arbeid
- arbeidet
- arbeidsflyt
- arbeidsflytautomatisering
- arbeidsflyt
- arbeidsstyrke
- arbeid
- Arbeidstid
- verden
- verdensomspennende
- verste
- vikle
- zephyrnet
- null