机器人招人
2013-04-15 10:29 招聘 机器人

软件如何帮助企业更高效地招聘员工

人力资源部经理的问题就在于他们是人。是人就会有偏见,就会犯错误。但是“大数据”的支持者们声称,如果有更好的工具,就可以在招聘时做出更好的选择。软件可以处理大批量的信息,可以发现肉眼看不到的东西。就拿美国的招聘为例来说,通过统计,人们就发现了一些惊人的关联现象。

比如,在填写网上申请表的应聘者中,运用自行安装的浏览器(比如火狐或者谷歌浏览器)的人比运用系统自带浏览器(比如微软的Windows系统中的IE浏览器)的人表现更好,而且更少跳槽。

这也许就是个巧合,但是有分析人士认为那些费心挑选安装浏览器的人更有可能会三思而后行。这种人更适合被雇佣。专门监测招聘和职场数据信息的Evolv公司长期仔细研究了三万名雇员,收集分析了三百万个数据点,才发现了这个有趣的现象。

美国有六成左右的雇员是以小时计薪的。其中,每年有大约一半人会换工作。因此那些大量雇佣非熟练工的公司(比如超市和连锁快餐店)每年都要从成堆的——有时甚至是上百万份——申请中筛选合适的员工。提高筛选效率是个肥差。

Evolv公司采集大量的数据。比如,如果客户经营的是呼叫中心,Evolv每天记录的数据就包括每个雇员回答一个客户的问询耗时多久。然后在雇员的实际工作业绩与其在招聘中表现出来的特质之间寻找关联。

有些发现与人的直觉相悖。比如,一般的公司都会将有犯罪记录的求职者剔除出去。但是数据显示,对有的职业来说,有无犯罪记录与工作业绩没有关联。曾有犯罪记录的客服热线接线员甚至表现略微超过一般人。再比如,很多人力资源部门会自动筛掉那些频繁换工作的人。但是最近一项调查分析了十万名呼叫中心职员的情况,结果那些曾经频繁换过工作的人并不比其他人更倾向于很快辞职。

Evolv与打印机生产商施乐合作,发现要预测从事客服工作的雇员是否会长期坚持这份工作,最准的方法是看他的住所离工作地点近不近、上班方不方便。类似这样的发现使得施乐公司在一个试点项目上的资金消耗减少了五分之一,这一项目得以延续。Evolv还发现,加入一至两个社交网络的员工会在一份工作上坚持更久,而加入四个以上社交网络的员工则不会。

招聘时问应聘者是否诚实是毫无意义的。但是通过提问,却可以间接衡量一个人是否诚实。比如可以先问:“你有多擅长电脑操作?”然后问:“在Word文字处理程序中,按Ctrl和V键的功能是什么?”一份针对两万个雇员的调查研究显示,诚实的人工作业绩更好,在一份工作上坚持得更久。但不知为何,诚实的人却不擅长销售。

算法和大数据是很厉害的工具。如果用得好的话,就可以为对的岗位寻觅到对的人。但是工具需要人来设计和使用,所以还是有可能会捅大篓子。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Peter Cappelli教授就曾经遇到过一次这样的情况。某公司运用软件协助招聘时不慎拒绝了所有的应聘者,因为他们要求合格的应聘者必须从事过某一个职位,然而其他任何公司都没有设置这个职位。

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