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使用可解释的人工智能,彻底改变招聘行业和候选人的经验

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仅仅三个星期, DataRobot启用了60个项目,使用3个以上,000年模型, 远比过去使用传统方法部署人工智能的速度要快.

使用可解释AI彻底改变招聘行业和候选人体验
挑战
Adecco集团希望使用机器学习(ML)和人工智能(AI)来缩短填补空缺职位的时间和速度,并改善他们对客户人才库的招聘吸引力管道.
解决方案
Adecco集团的最初项目纳入了自动化机器学习,以减少招聘人员填补职位空缺所需的时间, 同时也为未来的人才建立了更有吸引力的渠道. 该项目利用了三个度量标准来衡量成功:生产力、准确性和可解释性.
结果
datarrobot的最佳表现模式使得需要审查的简历数量减少了37%, 过滤掉那些不是最适合这份工作的人, 从而提高了10%的生产力. 仅仅三个星期, DataRobot启用了60个项目,使用3个以上,000年模型, 远比过去使用传统方法部署人工智能的速度要快. 他们能够构建颗粒, 行业水平模型,同时衡量道德AI和偏差指标,以降低风险, 并在MLOps中集中监控和管理所有这些模型.

“我从为客户创造价值中获得快乐, 不调整机器学习模型的参数,拉奇克·劳亚尔说, 德科集团数据科学负责人, UK & 爱尔兰, 领先的人才咨询和解决方案公司,提供临时和合同员工, 外包, 永久的招聘, 新职介绍, 和职业服务. “了解哪些功能是重要的, 寻找合适的候选人, 让他们有机会为最好的公司工作, 这就是我的目标. 这不是建立模型,而是结果. 这就是ob真人游戏的目标,”他说.

Laouar希望将人才与需要他们的组织联系起来,这是德科集团精神的核心, 但他们有一个效率问题需要解决. 一项对传统招聘流程的评估发现,人力驱动的流程效率低下,耗费了公司数百万英镑. 他们如何使用机器学习(ML)和人工智能(AI)来缩短填补空缺的时间和速度,并改善他们对客户人才库的招聘吸引力管道?

工业化的数据

现有的操作环境要求在招聘过程中进行多种人工干预, 哪个既容易出错又容易被人理解. 招聘人员不得不筛选大量难以将合适的候选人和合适的工作匹配起来的简历,以甄别出细碎的细碎,并确保最好的候选人不会从缝隙中溜走.

在招聘人员全力工作的情况下,数据驱动的见解很容易被隐藏起来. 成功招聘的潜在驱动因素可能会被忽视. “在美国,这家公司大约有1000名招聘人员.K. 他们每年收到大约100万名候选人。. “ob真人游戏有简历和职位描述,但没有一个是经过分析的. 在进行分析之前,ob真人游戏必须把它们转换成一种可消化的格式。.

Laouar的第一步是建立一个数据平台,使他的团队能够更广泛、更好地利用手头的数据. Laouar说:“ob真人游戏构建的数据集应该有10个、20个、30个,如果没有100个用例的话。. 从那时起,他开始研究将人工智能应用于这些数据所能获得的优势.

datarrobot是一个招聘加速器

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Laouar曾在之前的一家公司体验过datarrobot的成功, 因此,他提出了一个整合MLOps和自动化模型的初始项目,以减少招聘人员填补职位空缺所需的时间, 同时也为未来的人才建立了更有吸引力的渠道. 该项目将利用三个指标来衡量成功:

  • 生产力 -该团队正在寻找DataRobot,使他们的数据科学家能够在机器学习的整个生命周期中提高生产率,并实现3倍的效率提高.
  • 精度 -这种努力应该使招聘者的努力更有效, 导致简历与招聘人员的比例下降了5%. 向招聘人员提供更准确的简历可以让他们专注于最好的候选人.
  • 可解释性 -由模型产生的新见解应该很容易被纳入,以推动招聘人员做出更好的决策.

简而言之, DataRobot模型能让招聘人员更有效地筛选简历吗? datarrobot和Laouar采取了一种新颖的方法,“ob真人游戏有简历和职位描述. 在此基础上,ob真人游戏是否可以预测错误的人? ob真人游戏能去掉所有ob真人游戏知道不会得到工作的人吗?”

简短的回答:是的. datarrobot的最佳运行模式将需要审查的简历数量减少了37%, 过滤掉那些不是最适合这份工作的人, 从而提高了10%的生产率.

仅仅三个星期, DataRobot启用了60个项目,使用3个以上,000年模型, 远比过去使用传统方法部署人工智能的速度要快.

该项目也达到了可解释性的目标, 以新的见解和互动驱动增强. 例如, 研究小组发现CV长度是过滤的一个重要因素, 简短的简历应该得到积极的重视. 他们还很快学会了把拼写错误和语法错误作为预测指标.

Laouar说:“这对ob真人游戏的候选人和ob真人游戏公司都有好处。.

DataRobot是未来用例的匹配

展望未来,Laouar看到了AI的许多潜在用例. “ob真人游戏计划在整个过程中嵌入人工智能, 从客户要求雇佣,一直到他们的参与和重新部署结束,”他说.

一个用例是考虑到有关预计收入和利润率的数据, 例如, 利用datarrobot将收入潜力最高的个人与收入最高的工作匹配起来.

DataRobot Adecco案例研究v152

Adecco Group团队特别关注DataRobot的Ethical ai的用例——使用机器学习来衡量和减少偏见,以支持多样性和包容性. 在许多手工过程中,偏见倾向于渗入人类的决策. 在招聘中,这就产生了明显的差异.

他们希望利用DataRobot的这些功能来帮助招聘人员和招聘经理更好地理解和管理他们自己对种族和性别等事物的无意识偏见. 该团队还将努力确保人工智能本身不会在无意中延续偏见. “如果存在偏见,ob真人游戏可以减轻它,”Laouar说.

人工智能还可以帮助推动整个招聘过程中更好的沟通.

“目前,求职者得到的唯一反馈就是他们是否得到了这份工作. 这就像碰壁,”Laouar说. “他们应该知道ob真人游戏为什么要和他们谈话,或者不. 让人们有个了结是关键,这也是Ethical AI的核心:这都是关于可解释性. 这将是下一代的CV匹配.”

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