Сбербанк разработал систему, которая поможет сократить текучку кадров в компании и затраты на обучение сотрудников. Искусственный интеллект предскажет вероятность увольнения сотрудника по его резюме.
Как это работает
С помощью системы банк автоматизировал первичный отбор соискателей на должность консультантов. Искусственный интеллект изучают резюме и присваивает каждому кандидату скоринг-балл. По оценке можно судить, как долго потенциальный сотрудник намерен работать в компании.
В результате кадровые специалисты Сбербанка могут эффективнее закрывать вакансии и рассматривать кандидатов, которые смогут продуктивно работать не один год.
Почему это выгодно
Анализ резюме с применением систем искусственного интеллекта удобен для представителей массовых специальностей. Именно там текучка кадров максимальна, а значит, велики и потери.
По оценкам кадрового агентства FinExecutive, в финансовом секторе 65-70% специалистов стабильно ищут или планируют найти новую работу. Большая часть – люди, которые находятся на стартовых позициях. Связано это с тем, что банки принимают на эти должности либо людей без опыта работы, либо с опытом в других сферах.
Обучение и адаптация новых сотрудников дорого обходятся компании. Системы скоринга эффективно отсеивают кандидатов, которые приходят на стартовые позиции, ведь требования к ним неспецифичны и однородны.
Рассматривают всех
Управляющий директор Центра развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Андрей Черток рассказал РБК, что искусственный интеллект учитывает предыдущий опыт работы при определении скоринга.
Например, официант может стать хорошим консультантом в Сбербанке: его деятельность связана с активным общением и большими потоками людей. А вот специалистам по маникюру придется сложнее: они в основном работают сидя, поэтому и вероятность уволиться у них выше.
Конечно, это лишь один из множества факторов, которые учитываются в скоринге. Искусственный интеллект анализирует все доступные данные, чтобы предоставить объективную рекомендацию. Информация для анализа поступает из открытых источников: резюме и из файла соискателя как клиента банка.
Скрипты вытесняют специалистов
Содержание персонала только в первой половине 2019 года обошлось банку в 205,4 млрд рублей – это на 7,4% больше, чем за аналогичный период прошлого года. Оценив возможности искусственного интеллекта, Сбербанк стал активно сокращать сотрудников: за прошедший год работы лишились 8 тыс. человек. Основная масса увольнений проводится на среднем уровне.
К 2025 году банк планирует сократить до половины всего персонала, оставить около 165 тыс. человек. Без работы останутся люди, которые выполняют очень простые операции – их автоматизируют.
Международный опыт
Порой искусственный интеллект в рекрутинге становится источником проблем. Так, умная система отбора кандидатов Amazon дискриминировала женщин. Дело в том, что в компании работало больше мужчин, и искусственный интеллект решил, что кандидаты-мужчины предпочтительнее и в дальнейшем.
Систему переработали, но в итоге все равно отказались от ее использования. Не было никаких гарантий, что решение не будет дискриминировать кандидатов по каким-то другим признакам.
Будут ли перенимать опыт
Мнения по этому вопросу разделились. Часть экспертов считает, что инвестировать в системы скоринга на базе искусственного интеллекта выгодно. Инвестиции окупятся за счет сокращения расходов на обучение, рекламу и др.
С другой стороны, банки вряд ли будут массово инвестировать в такие системы. Действительно, искусственный интеллект может поставить оценку кандидату, отталкиваясь от определенных признаков. Но пока психологические приемы рекрутеров на собеседованиях работают эффективнее.
В России внедрять такие решения сложно из-за особенностей законодательства. Продвинутые системы аналитики оценивают реакции специалистов на письма, входящие сообщения, количество отгулов за свой счет. Для оценки поведения система анализирует персональные данные, не ставя сотрудника в известность.
