科技改变生活，也在一定的程度上科改善生活！那么现如今生活条件越来越好以后大家更多的关注点都不同，但是近来有很大一部分了却同时关注到了机器学习如何影响人力资源分析的消息！

人力资源多年来向来在使用分析。然而，数据的收集，处理和分析主要是手动的，考虑到人力资源动态和人力资源关键绩效指标的性质，这种方法向来限制人力资源。因此，令人惊讶的是，人力资源部门在游戏的这么晚就醒悟了机器学习的效用。

然而，机器学习已经缓慢但肯定地进入人力资源领域，并且已经建立了诸如磨损预测，正确雇用和人力资源培训的多个用例。还认为机器学习可以预测潜在候选人的成功。很快就会发现更多用例。与手动方法不同，机器学习方法更快，对动态情况的响应更快，并提供准确，可操作和有价值的数据。(尽管数据分析领域正在变得越来越自动化，但现在还没有必要担心失业问题。在No，了解更多信息，数据分析机器人不会随时窃取你的工作。)

人力资源的作用

人力资源无疑是组织最珍贵的资产。人力资源部门负责治理组织的人力资源，以便从组织中获得最大的价值。人力资源的作用包括以下内容：

为正确的角色确定合适的人才

适当的补偿和福利

通过培训和机会治理员工进展

通过增量，促销，机会和利益来跟踪和治理人力资源增长

治理员工的动机，不满和感受

治理退出

人力资源机器学习案例

随着时间的推移，人力资源部门的期望向来在变化。以前，人力资源部门会找到合适的人选; 进行或促进评估; 根据人力资源政策分发酬劳，补偿和福利; 并治理员工的职业生涯和退出。现在，人力资源有望为其已经做的事情增加更多价值，并做更多的事情，例如预测员工的自然减员和候选人成功。当前实现这些期望的方法是否能够实现或限制人力资源?

在采纳机器学习之前，人力资源部门将以手动和半自动方式治理数据。它会收集，存储和处理数据，以便在数据迅速变得无关紧要之前产生分析，因为情况已经发生变化，数据需要更新。例如，在年度评估周期之前收集的数据显示出较低的损耗风险。然而，在评估后，人员流失和员工不满情绪高涨，主要是因为期望和实际奖励不匹配以及就业市场机会增加。基本上，预评估分析误导了组织，这种努力可能被视为浪费。

没有配备手动和半手动方法，使人力资源部门能够治理与人力资源相关的快速变化的变量数据。人力资源需要对相关因素进行定期，更新的分析，例如组织内的员工情绪，员工对政策的态度以及市场机会的吸引力与组织提供的吸引力。这是一项严肃的事业。除非人力资本治理得当，否则组织可能会失去有价值的员工。比尔盖茨曾评论说：“你带走了我们的前20名员工，我们[微软]成为一家平凡的公司。”进入机器学习。机器学习能提供什么样的旧方法?考虑以下：

对动态变化的快速反应

这是大数据的时代。要治理员工，您需要以下数据：

员工的态度和感受

证书或资格证书

员工对政策的看法

薪酬和福利趋势

相关的外部进展，如就业市场和竞争对手组织及其对员工的影响

这加起来每时每刻都有大量的数据量。手动治理根本没有能力处理它。但是，机器学习适合于始终如一地接受，存储和处理此类数据量，并以简单分析的形式提供相关且可操作的见解。(了解有关大数据在处理大数据分析痛点方面的业务角色的更多信息。)

准确的预测

机器学习可以预测关键的进展，如消耗，工作角色的成功和不道德行为等不良事件。例如，可以根据对过去数据的分析来预测员工担任新角色的成功可能性，例如过去的项目绩效，知识库和为改善知识基础而采取的关键举措，这反映了态度。基于这些参数的结果可以转换为分析，然后可以做出决策。

机器学习可以根据工作角色和候选人的证书，经验和兴趣将正确的工作与正确的候选人联系起来。机器学习可以利用社交网络。它大大减少了候选人评估和跟踪的手动工作量。

进展

在对机器学习做出冷淡反应之后，人力资源领域正在意识到其效用。许多用例正在实施，还有更多用例正在实施中。下面给出了主要进展的摘要。

候选人识别和申请跟踪

利用来自论坛和社交媒体等网络资源的大量数据，组织正在追寻合适角色的合适人选。在评估候选资格时，机器学习考虑资格，经验，兴趣，专业联系和成员资格，成就，论坛讨论等。如果不能保证，这可以显着提高角色配合的机会。一个很好的例子可能是专业网站LinkedIn。

机器学习显着减少了应用程序治理中的手动工作，并使HR能够专注于更高效的工作。根据MejorTrato.com.mx的首席执行官兼联合创始人Cristian Rennella的说法，该公司比较金融产品，“在过去，我们花了67.2%的每个人在人力资源部门的时间阅读通过我们来到我们这里的每位候选人的简历。自己的网站和第三方。感谢AI，今天的这项工作由我们的内部系统自动完成，通过使用TensorFlow的深度学习，我们可以自动完成这项任务。“

准确的预测

人力资源分析通常可以准确地预测关键因素，如人员流失，员工绩效，甚至不道德行为等不良事件。例如，来自各种论坛对话，社交媒体帖子，电子邮件，视频，竞争组织和市场机会的数据可以指出消耗水平的变化。在评估周期后，损耗水平特殊容易发生变化。

工作成功预测

候选人的证书，成员资格，态度和表现的数据可以指向工作角色的成功概率。关键是，手动尝试根据这么多变量计算预测是不够的。人力资源分析可以根据哪些组织找到合适的工作角色的合适人选来提供准确的见解。

组织已经从采纳机器学习中获益。虽然机器学习已经减少了手动工作，但预计ML在消耗预测和治理，员工治理和成功等领域变得更加准确和突出。