机器处理自动化和AI在HR中的运用

2018-06-06 09:37:29 文/信息化观察网 作者/编译

在工业环境中,对机器人学和先进分析方法的使用愈加普遍和成熟,在HR等支持功能上,它又具有产生革命性影响的潜力,但是过程会有些缓慢。

例如,CareerBuilder近期的一份研究表明,在HR方面,员工入职——从招聘新员工到录用——一般需要一个月,其中有各种流程,如查看简历、确认身份、提交健康和安全证明、并且要保证应聘人员知悉公司的业务、政策和企业文化,这些过程很复杂,而且需要配套的工具来协助,但是想要实现过程自动化,着实有点困难。

但是这个也会带来很多的效益,通过减少在无意义工作上所耗费的时间,来处理重要的事物,也能够提高效率,如果让这些工作都实现自动化,那么会让技术员工有更多处理工作的时间,从而变得更加具有创造力。

事实上,由于市场力量促使企业寻求更高的效率,所有实现支持功能自动化是大势所趋。CareerBuilder的调查研究则说明了这一点:72%的员工预测到2028年,员工招聘和HR会完全实现自动化。

笔者在很多文章和自创书籍Data-Driven HR中都说明了重要的一点,即这并不是意味着我们会用机器人来取代HR部门,而是自动化会大大增加在如HR等支持功能上的就业机会。部分的工作仍然需要人类的介入,例如处理人际和培训问题。

这些技能对HR支持专业人员变得愈加重要,以及既要同自动化工具协同工作,也需要关注不必要的工作。

PeopleDoc本月发布了这一问题的解决方案:通过在企业支持功能上使用不同的工具包来实现自动化。他们的机器人处理自动化平台使用的是“PeopleBots”,通过当前的系统来“聆听”事件,以及将可自动化的工作进行自动化处理。

这一方法的原理在于使用分析技术,包括机器学习算法来学习自动处理重复的工作,并产出更加精确的结果,减少对人工处理无聊重复工作的需求。

首席运营官兼联合创始人Clément Buyse告诉笔者,他们现在的工作重心是HR基础设施,因为核心的企业功能,以及销售和营销,在自动化的帮助下表现优异。

“并不是因为HR有什么独特之处,而是它以人为本,并且以用户体验作为其工作的起点。”他说道。

“现在我们的客户已经达到了想要进一步提高自动化的水平,他们希望通过使用混合方法来实现人机交互,并在其中使用机器学习技术。”

HR和行政工作的性质在于,从一个业务或者使用案例到另一个业务往往有些区别。这意味着机器学习算法能够通过公司的HR活动中学习高效的处理方式,并且在部署后,更好地运用到下一次的操作之中。

在管理或者HR环境下,自动化机器人能够用于帮助遇到困难的用户提供相应的解决方案,并且能够从中“学习”最容易遇到的障碍的情况。

它们也可以用于保存同步在不同部门或者用户之间,以及可能使用的不同系统中的记录。

例如,在办理员工入职的时候,经理能够使用自动化程序,将申请人的状态改为“已录用”,员工的档案、申请表和简历会被分发到相应的部门进行存档,并且通过快递将聘用信寄送出去,在内部IT系统创建用户账户,以及生成身份卡片。

对于支持功能来说,向自动化方向发展可能会带来一定的挑战,这对每个人都会有所不同。例如IT部门可能会更容易地接受技术的发展。立法部门可能并不那么热衷于向自动化“同事”移交合规流程。

但是通过研究那些已经在实施“第四次工业革命”中获得成功的企业,数字化转型在整个组织的各个层面和各个职能部门实施时最为有效。

这会涉及到创新思维,而且要保证使用技术就是为了协助工作,而不是取代人类。但是对于能够将自动化整合到业务中的企业来说,胜利离他们也就不远了。

原文作者:Bernard Marr

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