AI 및 ML이 HR 자동화를 도울 수 있는 방법 알아보기

개요

기계 학습은 기업이 계획하고 일하고 호흡하는 방식을 변화시켰습니다! 그것은 지금 꽤 오랫동안 여기에 있었고 구현으로 인한 생산성 향상이 이미 영향을 미쳤습니다. 54%. 표면적으로는 많은 일자리를 위험에 빠뜨리지만, 여기에서 주는 것입니다. 기계 학습 및 자동화는 산업(의료, 물류 등)이 그 어느 때보다 열정적으로 디지털 혁신을 준비하도록 돕고 있으며 아직 시작 단계에 있는 것 같습니다. HR 자동화는 꽤 오랫동안 기계 학습으로 헤드라인을 장식해 온 비즈니스 세계의 유행어 중 하나입니다. 연구에 따르면 HR 자동화로 전환한 회사는 비용을 절감했다고 말했습니다. 90% 관리 기능에서 그들의 시간의. 진짜야. 하지만 어떻게? 계속 읽으십시오.

차례

기계 학습을 사용한 HR 자동화

HRM으로 잘 알려진 인적 자원 관리는 후보자 명단 및 급여 프로세스와 연관되어 있었습니다. 시간이 지남에 따라 직원 경험과 유지를 개선하는 속도가 빨라졌습니다. 그런 다음 HR 부서가 거의 모든 것을 더 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 머신 러닝으로 자동화에 들어갔습니다.

HR 자동화는 일반적으로 인적 자원이 수행하는 HR 작업을 자동화하고 능률화하는 관행을 말합니다. 이 관행은 진행 중인 HR 활동의 수를 극적으로 개선했습니다. 전체 채용 프로세스에서 직원 관리에 이르기까지 기계 학습은 작업 속도를 높여 HR에 도움을 주고 있습니다.

자동화는 어떻게 HR을 효율적으로 만들 수 있습니까?

인사 관리 부서는 HR 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 필수 또는 복잡한 작업을 신속하게 마무리할 수 있습니다. 자동화 효율성과 일관성 측면에서 엄청난 목적을 달성합니다. 자동화는 다음과 같은 방법으로 HR 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.

더 빠른 의사 결정: HR 자동화는 다양한 기능에서 데이터 가져오기, 유지 관리 및 추적을 단순화합니다. 이를 통해 조직은 다양한 프로세스를 보다 실현 가능하게 모니터링하고 이해할 수 있습니다. 이력서를 작성하고, 보고서를 작성하고, 직원 경험을 분석하고, 상대적으로 최소한의 시간에 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

투명한 프로세스: HR 기능의 자동화는 직원과 직원 간의 명확성을 높일 수 있습니다. 또한 조직의 다양한 HR 프로세스 전반에 걸쳐 투명한 커뮤니케이션을 촉진합니다. 또한 워크플로 자동화를 통해 직원은 요청이나 문서를 보다 효율적으로 수정하거나 제출할 수 있습니다.

간소화된 워크플로우: HR 자동화의 가장 중요한 이점 중 하나는 워크플로우의 구석구석이 더욱 체계화되어 오류 범위와 명확성 부족이 줄어든다는 것입니다. 자동화를 통해 경영진은 체계적으로 작업하고 질서를 유지하여 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

향상된 생산성: HR과 관련된 다양한 프로세스를 자동화함으로써 경영진은 복잡한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 직원이 휴가 신청, 질의, 출결 관리, 다양한 작업을 자동화로 수행할 수 있으므로 수작업의 필요성도 줄어듭니다.

자동화할 수 있는 7가지 HR 프로세스

다음은 ML 및 AI 시스템을 활용할 수 있는 HR 프로세스의 7가지 주목할만한 사용 사례입니다.

1. 채용절차

채용 프로세스는 인사 관리의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 기계 학습을 통한 HR 자동화는 특정 직무 역할에 대해 미리 정의된 요구 사항에 따라 데이터를 정제하여 이 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 에 따르면 핵 연구, HR 자동화를 사용하는 회사는 온보딩 프로세스를 67% 더 빠르게 만들었습니다.

출처: 루시드

이 강력한 기술은 데이터베이스를 활용하여 HR 팀이 최종 후보로 선정한 후보자의 프로필을 저장하므로 서류 작업이 필요하지 않습니다. 인터뷰 상태에 대한 커뮤니케이션을 자동화하여 최고의 인재를 고용하고 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 HR 분야의 인공 지능은 신입 사원 온보딩을 위한 다양한 절차를 준비할 수도 있습니다. 신입 직원에게 액세스 권한 제공 및 계정 생성에서 편지 제안에 이르기까지 전체 온보딩 프로세스를 간소화합니다.

2. 급여 기능

출처: UBS앱

급여는 일반적이지만 말할 것도 없이 HR 부서 기능과 관련된 중요한 작업입니다. 결국, 세부 사항에 대한 예리한 관심을 요구하는 조직에서 지불을 처리하고 기록을 유지하는 것입니다. 이 활동이 아무리 힘들더라도 지루하고 반복적입니다.

급여 처리에는 정기적으로 대량의 데이터 입력이 필요하며 이는 결국 평범해지며 수동 오류로 이어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 인공 지능과 머신 러닝 미지급금, 직원 데이터, 근태 등 서로 다른 시스템 간의 연결을 설정하여 비교적 간소화된 방식으로 데이터를 수집함으로써 실수를 방지할 수 있습니다.

3. 직원 데이터 관리

출처: 요트폼

직원 데이터 관리는 HR 관리 운영의 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 여기에는 직원 특전, 문서 및 기타 기록을 포함한 다양한 데이터베이스 유지 관리가 포함됩니다. 데이터베이스를 이동하고 추적하려면 일관성이 필요합니다. AI 및 ML을 갖춘 HR은 데이터 관리의 전체 프로세스를 순조롭게 진행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 활동을 자동화함으로써 경영진은 데이터 부정확성과 같은 일반적인 오류를 줄이고 재작업을 더욱 방지할 수 있습니다.

4. 출석 및 휴가

출처: Mitrefinch

출석 추적은 머신 러닝과 HR 자동화가 신뢰할 수 있는 목적을 제공할 수 있는 HR 부서의 또 다른 저명한 영역입니다. 자동화 도구를 사용하면 총 근무 시간에 대해 직원 출석 보고서를 교차 확인하고 직원 근무 시간을 모니터링하는 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 그 외에도 경영진은 워크플로를 유지하기 위해 직원 부재 시 리소스 할당의 필요성을 결정하는 데 자동화를 활용할 수도 있습니다.

5. 경비 관리

출처: 엔데버 테크놀로지스

교대 근무 수당을 계산하고, 여행 경비를 추적하고, 지출 기록을 유지하는 것으로 해석되는 모든 일을 하십시오! 예, HR 부서의 일정에 영역을 표시하는 또 다른 단조롭고 시간 소모적인 작업입니다. 이 활동에서 가장 최악의 무서운 측면은 지연된 비용 제출, 누락된 영수증, 지출 추적 없음 등의 모든 시나리오이며 목록은 계속될 수 있습니다.

인사 부서는 인공 지능, 기계 학습 및 HR 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있습니다. 자동화는 영수증에서 중요한 데이터를 추출하고 지출 보고서를 눈부시게 볼 필요를 반복적으로 제거합니다. 정보를 캡처하고 작업을 더 빠르게 완료합니다. 또한 백엔드에서 데이터를 가져와 교대 근무 수당을 자동으로 생성하는 수동 프로세스에서 시간을 절약합니다.

6. 성과관리

출처: 척추 기술

성과관리가 장난이 아닙니다. 부서에서 직원의 목표, 대상, 진행 상황 및 성과를 분석하고 검토해야 하는 HR 기능 영역입니다. 부서는 이 시험을 사용하여 직원의 근속 기간을 추가로 개발하고, 평가 및 메트릭을 계획하고, 인센티브와 보상을 계산하는 데 필수적인 요청을 합니다. 직원 성과 관리 자동화는 검토, 분석 및 계산과 같은 작업을 수행하여 HR 프로세스를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 사진에서 수동 작업이 필요하지 않아 시간이 절약됩니다.

7. 직원 퇴사 절차

출처: 프레시웍스

직원 퇴사 시 여러 HR 활동을 수행해야 합니다. 여기에는 문서 완화, 완료 및 최종 결제, 액세스 권한 취소가 포함됩니다. XNUMX분의 오류라도 부수적인 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 출국 절차는 순조롭고 질서 있는 절차를 위해 모든 것에 주의를 기울여야 합니다. 기계 학습을 통한 HR 자동화는 오프보딩 프로세스를 구성하고 간소화할 수 있습니다. 자동화는 부서가 프로세스에 관련된 모든 작업을 모니터링하고 관련 팀에 완료해야 하는 단계를 알릴 수 있도록 도와줍니다. 또한 자동화는 백엔드에서 필요한 정보를 추출하고 다시 한 번 수동 작업을 절약합니다.

HR 자동화에서 기계 학습 및 인공 지능의 7가지 응용

다음은 기업에서 성공적으로 구현 중이거나 성공을 거두기 위해 진행 중인 HR 활동을 위한 머신 러닝의 몇 가지 일반적인 적용 사례입니다.

1. 워크플로 자동화

출처: 기술 조언

워크플로우 자동화는 HR에서 기계 학습 및 인공 지능의 기본이자 초기 응용 프로그램 중 하나입니다. ML은 심사, 인터뷰 예약, 잠재적 직원과의 커뮤니케이션, 성과 검토를 포함한 다양한 기능에서 엄청난 용이성을 제공합니다. 예약 및 추적 작업은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 지루합니다. HR 자동화는 운영을 합리화하여 HR 부서에 합리적인 시간을 할당함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 그 결과 부서의 사람들이 더 많은 관심을 필요로 하는 작업에 시간과 노력을 쏟을 수 있는 빠른 효율성과 놀라운 일관성이 생깁니다.

2. 최고의 인재 채용

출처: Jobsoid

인공 지능과 기계 학습은 HR 전문가가 체크리스트에서 벗어나 완벽한 후보자를 찾아내는 주요 작업을 확인하는 데 도움이 됩니다. 전 세계의 많은 회사에서 적합한 지원자를 모집하기 위해 이미 ML 애플리케이션을 시작했습니다. 이러한 후보자는 직업 설명의 머리부터 발끝까지 일치합니다. LinkedIn이 바로 이 애플리케이션의 예입니다. 머신 러닝을 사용하면 알고리즘 덕분에 채용 담당자가 검색을 세분화하고 효과적인 채용 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

3. 의사결정 및 계획

출처: 학구적인 가이

HR을 통한 기계 학습은 부서에서 현재 상태를 평가하고, 추세를 식별하고, 장벽을 인식하고, 직원 진행 상황을 추적하고, 기타 여러 작업을 수행하는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 자동으로 제공합니다. 자동화를 통한 예측 분석의 도움으로 HR 부서는 남아 있는 문제와 과제를 파악하고 적시에 해결할 수 있습니다.

4. 직원 교육

출처: 나를 걷다

기계 학습 및 HR 자동화를 활용하여 인력을 강화하고 적합한 교육 프로그램을 도입하여 자격을 더 높일 수 있습니다. 직원 교육은 HR에서 머신 러닝 애플리케이션의 가장 적합한 예 중 하나입니다. 기계 학습 알고리즘은 직원이 요구 사항에 가장 잘 맞는 고급 과정을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 목록이 좁아짐에 따라 직원이 원하는 기술을 개발하고 전문적인 목표를 달성하는 데 도움이 되는 기술이 포함된 과정이 표시되어 직원 몰입도도 향상됩니다. 따라서 직원들은 내부 및 외부 교육 자료 뷔페에서 해당 과정을 찾기 위해 애쓸 필요가 없습니다.

5. 정확성과 효율성

출처: 체크허브

HR 부서에는 많은 시간이 소요되는 많은 작업이 있습니다. 채용도 그 중 하나입니다. 기계 학습 시스템은 예측 분석을 구현함으로써 '시간' 문제를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 프로세스 속도를 높일 뿐만 아니라 정확한 정보도 제공합니다. 기계 학습은 응용 프로그램에서 정보를 추적하고 수집할 수 있으므로 수동 오류의 범위를 XNUMX으로 줄여 시간과 노력을 모두 절약합니다.

6. 소모

출처 : 매체

최고의 인재를 유지하는 것은 채용만큼 회사에 필수적입니다. 직원 유지는 HR의 손끝에서만 작동할 수 없지만 부서에서 사용 가능한 통찰력을 통해 감소를 분석, 예측 및 관리할 수 있습니다. 이러한 예측을 통해 HR 팀은 문제가 발생하기 전에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

7. 직원 참여

출처: AIHR

직원 몰입도는 오늘날 기업 문화의 유행어이며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 행복하고 활동적인 직원은 효율적이고 일류의 업무로 이어집니다. 기계 학습은 HR 부서가 직원이 얼마나 몰입하고 만족하는지 측정하고 이해함으로써 직원 경험에 접근하는 데 도움이 됩니다. 자동화의 도움으로 생성된 통찰력은 활동을 계획하고 직원의 머리 공간을 어지럽지 않고 차분하게 유지하는 환경을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

위에서 언급한 영향, 사용 사례 및 애플리케이션 ML 및 AI 기술 인적 자원 관리의 애플리케이션은 HR 자동화의 미래를 크게 반영합니다. 수백만 HR 전문가의 작업을 빼앗는 것처럼 보일 수 있지만 사실은 할 일을 단순화하기 위해 여기에 있다는 것입니다. HR 팀은 반복적인 작업을 피하고 후보자 경험, 직원 유지, 참여 활동 등 자신의 노력을 기다리는 큰 영역에 집중함으로써 자동화를 최대한 활용할 수 있습니다.

AI와 기계 학습은 이미 여러 작업이 간소화됨에 따라 HR 팀이 더 많은 생산성을 갖도록 하기 시작했습니다. Amazon을 비롯한 많은 회사에서 이러한 새로운 신기술을 구현하고 있습니다. 신입 사원 온보딩에서 성과 관리 및 실시간 업데이트에 이르기까지 HR 부서와 잠재적/기존 직원 모두에게 윈윈입니다.

기계 학습 시장은 전 세계적으로 많은 비즈니스 기능에서 마술처럼 작동했습니다. 주변에 서 있을 것으로 예상됩니다. 302.62 억 달러 2030년까지. 반면에 머신 러닝은 이제 매력적인 급여 없이는 오지 않을 직업 기회를 확장했습니다. 더 알고 싶으세요? Analytics Vidhya를 사용하여 머신 러닝, 딥 러닝, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등의 다양한 분야에 대해 알아보십시오. 그들은 여기에 머물며 많은 날개의 경력을 제공합니다.

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자주 묻는 질문

Q1. 기계 학습은 HR에서 어떻게 사용됩니까?

A. 기계 학습은 HR 관리 기능을 강력하게 형성하고 있습니다. 이 기술을 사용하면 데이터를 간소화하고 예측 분석을 수행하여 수동 작업을 크게 줄여 HR 활동이 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있습니다.

Q2. 기계 학습은 HR의 미래입니까?

A. AI와 기계 학습이 제공하는 혜택과 효율성의 뷔페를 고려할 때 이러한 기술이 HR 관리 워크플로우를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 해도 무방합니다.

Q3. HR에서 기계 학습의 응용 프로그램은 무엇입니까?

A. 기계 학습은 HR 부서가 선별, 온보딩, 직원 퇴사 절차 및 직원 참여와 같은 작업을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 다양한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 추출하고 정확한 정보를 제공하여 의사 결정 및 계획 프로세스를 가속화합니다.

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