ИнженерияИнженерия и экологияИнновацииМаркетинг и IT глобализацияНовости России и МираОбществоТехнопарк и It сфераЭкономический анализ и инвестиции

Сбербанк начал предсказывать увольнения искусственным интеллектом

Специальная модель помогает предугадать, как быстро может уволиться соискатель. Для банка это способ сэкономить и снизить текучку кадров

Сбербанк начал проводить автоматизированную оценку соискателей при найме консультантов в свои отделения. С помощью искусственного интеллекта банк присваивает скоринг-балл соискателю и вычисляет, как скоро тот решит уволиться, рассказал управляющий директор Центра развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Андрей Черток. По его словам, этот подход позволяет кадровым специалистам госбанка корректнее принимать решения по найму.

«Если предыдущий опыт больше был связан со стоячей работой — например, официант — то ниже вероятность увольнения. Если же в маникюрном салоне человек работал, то ему сложнее адаптироваться к работе в отделении в качестве консультанта, и он чаще увольняется. Понятно, что это лишь один фактор, но таких факторов накопилось большое число и это некий score (оценка. — РБК), который помогает HR принять решение», — пояснил Черток, выступая на конференции Scoring Day.

Проект пока запущен в пилотном режиме, решение о полноценном внедрении модели еще не принято, сообщили РБК в пресс-службе Сбербанка.

Как предсказать увольнение

Как пояснил Черток, кредитная организация с помощью искусственного интеллекта анализирует не только резюме соискателей. Однако он не раскрыл другие параметры, заложенные в систему. «Для формирования рекомендации используется только открытая информация, которую предоставляет кандидат — резюме и информация о нем, как о клиенте банка», — уточнил представитель Сбербанка.

Прогнозирование увольнений применяется в Сбербанке для массовых специальностей. Пока только при найме консультантов в отделения. «Там достаточно большая текучка, а оптимизация текучки — довольно большие косты (издержки. — РБК) для банка», — отметил Черток.

Сколько человек работают в Сбербанке и как их вытесняет ИИ

В первой половине 2019 года Сбербанк потратил 205,4 млрд руб. на содержание персонала, следует из его отчетности по МСФО. Расходы выросли на 7,4% по сравнению с аналогичным показателем прошлого года. При этом число сотрудников Сбербанк — один из крупнейших работодателей страны — сокращает: по данным на 30 июня 2019 года, в группе Сбербанка работало 291,7 тыс. человек, а годом раньше — почти на 8 тыс. человек больше.

Сбербанк уже использовал искусственный интеллект в кадровой политике. С помощью самообучающихся систем банк сокращал численность работников, заявлял глава Сбербанка Герман Греф в 2018 году: «На среднем уровне мы сократили примерно 70% менеджеров». Греф рассчитывал снизить численность сотрудников вдвое — примерно до 165 тыс. чел. к 2025 году.

«Мы радикально сокращаем людей, выполняющих какие-то очень простые операции», — объяснял Греф.

Быстрая сменяемость сотрудников — актуальная проблема для многих кредитных организаций, утверждает рекрутер компании ANCOR FinTech Яна Золотых. По оценкам кадрового агентства FinExecutive, 65-70% специалистов финансового сектора стабильно либо планируют искать новую работу, либо уже находятся в процессе поиска. Скоринг соискателей на базе продвинутой аналитики хорошо применим для кандидатов без специфических характеристик, говорит руководитель группы Deloitte Digital Шапировский.

Подробнее на РБК:
https://www.rbc.ru/finances/18/10/2019/5da8a01c9a79473da5aff893

Комментарий автора: Довольно странный подход оценить кандидата.. А что, если ему не хочется быть официантом, а хочется переквалифицироваться в банковские работники? Опыт работы с кассовыми аппаратами- есть, с деньгами - есть, с людьми тоже есть.. Такой подход значительно сокращает возможности найти хороших кандидатов, а то и вообще лишает возможности некоторым кандидатам найти достойную работу. Все-таки межличностное общение, помогающее выявить мотивацию кандидата, как мне кажется, лучше всего помогает найти нужного сотрудника.
Метки
Показать больше

Рекомендуем статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Back to top button
Close
Close