Thông tin tài liệu
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG Đại học Kinh Doanh Công Nghệ Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin BÁO CÁO KHỞI NGHIỆP MƠN: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Ứng dụng Bigdata tự động hóa tuyển dụng [1] Mục lục Lí chọn đề tài Trực trạng a Thành tựu b Hạn chế .9 Xu hướng phát triển tương lai 10 Kết luận .24 [2] Lí chọn đề tài Con người xem nguồn lực quan trọng quốc gia Kinh nghiệm thực tiễn cho thấy, tồn phát triển quốc gia hay tổ chức phụ thuộc vào sách phát triển nguồn nhân lực quốc gia hay tổ chức Nước ta nước có kinh tế phát triển, nguồn tài nguyên thiên nhiên không nhiều nên nguồn nhân lực có tầm quan trọng đặc biệt Từ nhiều năm Đảng ta khẳng định nguồn lực quan trọng để CNH- HĐH đất nước người Văn kiện đại hội VIII Đảng nhấn mạnh phát huy nguồn lực người yếu tố cho phát triển nhanh bền vững Tuy nhiên, nguồn nhân lực phát huy vai trị khơng phải ưu số lượng mà chất lượng Khi nguồn nhân lực có quy mô lớn chất lượng thấp, suất lao động thấp lại trở thành nhân tố hạn chế phát triển Chính vậy, vấn đề đặt phải thường xuyên nâng cao chất lượng nguồn nhân lực để đáp ứng yêu cầu phát triển xã hội Nhất bối kinh tế Việt Nam hội nhập nay, nhiều công ty doanh nghiệp thành lập, cạnh tranh diễn gay gắt Khi mà yếu tố sản phẩm, công nghệ đến trạng thái bão hòa yếu tố người khác biệt công ty, tổ chức, lợi cạnh tranh thị trường Khi quy mô công ty ngày phát triển, ngày nhiều vấn đề thách thức thường nhật cần nhân viên giải Đầu tư vào chiến lược phát triển nhân lực hướng đắn, đem lại nhiều giá trị to lớn cho tổ chức, cho công ty Vì cần có thay đổi cơng tác quản lý nguồn nhân lực công ty Đối với cơng ty làm lĩnh vực tự động hóa phát triển cơng nghệ nhân tố người động lực định tới tồn tại, phát triển thành công công ty [3] Tự động hoá vấn đề quan trọng Cách mạng công nghiệp 4.0 nhằm giảm bớt chi phí, tối đa hố hiệu suất đẩy nhanh tiến độ hồn thành cơng việc Ngồi việc áp dụng sản xuất, tự động hố cịn áp dụng quản lý tài chính, bán hàng, marketing, nhân sự, đặc biệt công tác tuyển dụng Nhiều tổ chức áp dụng (dữ liệu lớn) AI (Artificial Intelligence - trí tuệ nhân tạo) vào tự động hoá tuyển dụng nhân để rút ngắn thời gian nâng cao hiệu trình tuyển dụng Bài viết trình bày số vấn đề ứng dụng Big Data tự động hoá tuyển dụng nhân tương lai giới thiệu số trường hợp điển hình ứng dụng Big Data AI tự động hoá tuyển dụng Việt Nam Trực trạng a Thành tựu Quy trình tuyển dụng nhân sự tại doanh nghiệp hiệu thuận lợi Quá trình tuyển dụng tự động hóa, giúp tiết kiệm tối ưu ngân sách, nhân lực thời gian mà doanh nghiệp phải bỏ so với hình thức tuyển dụng truyền thống Nếu áp dụng hình thức tổng hợp thơng tin sàng lọc ứng viên theo phương pháp thủ công tốn nhiều thời gian công sức Ngược lại áp dụng công nghệ việc tuyển dụng nhân sự sẽ thực cách đơn giản nhanh chóng * Thành tựu giới Tự động hoá tuyển dụng việc áp dụng công nghệ dựa Big Data AI để tự động thực công tác ngày nhà tuyển dụng đăng tuyển, lọc hồ sơ, gọi điện vấn, làm kiểm tra, chấm điểm phù hợp, nhằm giúp nhà tuyển dụng tiết kiệm thời gian, chi phí, dễ dàng tìm ứng viên phù hợp giúp nhà tuyển dụng đưa định xác [4] Ví dụ: Unilever công ty đa quốc gia, hoạt động 190 nước Hằng năm họ phải xử lý 1,8 triệu đơn xin việc để tuyển dụng 30.000 nhân viên Một số thật khủng khiếp nhà tuyển dụng Unilever hợp tác với công ty Pymetrics, chuyên gia lĩnh vực tuyển dụng AI, để tạo tảng trực tuyến mà ứng viên nộp hồ sơ phải tham gia trò chơi, trả lời câu hỏi trắc nghiệm vấn video trực tuyến cách hoàn toàn tự động Đầu tiên, ứng viên yêu cầu chơi số trò chơi để đánh giá khiếu, khả tư logic & phản biện, khả xử lý rủi ro Các thuật toán sử dụng để đánh giá khả thích nghi họ cho vị trí mà họ ứng tuyển, cách đối chứng hồ sơ họ với hồ sơ nhân viên thành công trước Giai đoạn thứ hai quy trình vấn video Một lần nữa, người đánh giá người mà thuật tốn máy móc Thuật tốn kiểm tra video ứng viên trả lời câu hỏi vòng 30 phút thông qua chuỗi xử lý ngôn ngữ tự nhiên phân tích ngơn ngữ thể, từ xác định mức độ phù hợp ứng viên Kết thu khoảng 70.000 vấn xử lý hồ sơ ứng viên cắt giảm nhờ vào hệ thống tự động Tuyển dụng hoạt động công tác quản trị nhân gây tốn nhiều chi phí tổ chức Việc tuyển dụng người, việc ngày thật không dễ dàng, đặc biệt với tổ chức có nhu cầu tuyển dụng lớn thường xuyên Theo Hiệp hội Quản lý Nhân & Tài nguyên Thế giới: "Chi phí trung bình cho lần tuyển dụng nhân 4.425 USD thời gian trung bình cần thiết để tuyển dụng cho vị trí 36 ngày" Báo cáo cho biết chi phí tìm kiếm tuyển dụng nhân viên thay lên tới 50% 60% mức lương hàng năm nhân viên cũ Theo thống kê Mỹ, tỷ lệ hao hụt nhân thường vào khoảng 5% tháng Để ứng viên làm việc thục, [5] thời gian đào tạo phải từ 155 4-6 tuần Chi phí cho tiêu hao, tuyển dụng, đào tạo nhân thay vào khoảng 1.500 USD/một người Chính vậy, tổ chức muốn giảm chi phí tuyển dụng Nhiều tổ chức sử dụng trang web tuyển dụng miễn phí, giá rẻ tảng mạng xã hội Facebook Nhưng có thực tế, tảng giúp tổ chức có nhiều hồ sơ ứng viên hồ sơ phù hợp lại thấp phải nhiều thời gian để sàn lọc kênh tuyển dụng vị trí thường hành cơng việc có tính chất lặp lặp lại Ngược lại, kênh tuyển dụng chất lượng với chi phí cao tảng tuyển dụng riêng tổ chức với chi phí đầu tư lớn lại giúp tổ chức nhiều việc sàn lọc hồ sơ, vấn trực tuyến ứng viên có điểm phù hợp cao hồn thành cơng việc mang tính chất thủ cơng gọi điện vấn, gửi thông báo kết quả, hẹn thời gian làm việc, Trong nhiều năm, Google, ứng viên sàng lọc dựa điểm số SAT (Scholastic Assessment Test - điểm kiểm tra khả tư logic phân tích vấn đề) điểm trung bình đại học SAT kiểm tra đánh giá lực chuẩn hóa sử dụng rộng rãi cho xét tuyển đại học hệ thống giáo dục Mỹ Tuy nhiên, thực tế chứng minh, có điểm số cao thành cơng làm việc Google Vì từ năm 2007, Google tiến hành điều tra sâu rộng lực lượng lao động công ty Và họ phát rằng, người lao động sáng tạo “những người hạnh phúc nhất” người có ý thức mạnh mẽ nhiệm vụ cơng việc quyền tự chủ cá nhân Chính điều đó, điểm số SAT khơng cịn sử dụng Google tiêu chí tuyển dụng quan trọng Hoặc với trường hợp hãng hàng không JetBlue Airlines Trước đây, tổ chức xác định ngoại hình yếu tố quan trọng tuyển dụng tiếp viên hàng không Nhưng sau thực số ứng dụng phân tích liệu khách hàng với Trường Kinh doanh Wharton, JetBlue phát [6] mắt khách hàng họ, việc tiếp viên hàng không ln sẵn lịng giúp đỡ khách hàng thực quan trọng luôn xinh đẹp nhẹ nhàng - chí bù đắp cho bất lợi hình thể JetBlue Airlines sau sử dụng thông tin để thu hẹp phạm vi tìm kiếm ứng viên tuyển dụng hiệu Với hai ví dụ cho thấy, việc nhà tuyển dụng hiểu rõ vị trí cần tuyển mang lại hiệu cao cho tổ chức Không giúp chọn ứng viên phù hợp mà cải thiện hiệu công việc giữ nhân làm việc lâu tổ chức Theo Vladimir Sveshnikov Alexander Uraksin, hai nhà sáng lập công ty Vera với sản phẩm Robot vấn trực tuyến, họ phải gọi hàng trăm điện thoại tới ứng viên khơng có nhu cầu hay khơng đáp ứng điều kiện địa lý, công việc mô tả ''không khác robot'' Chính lý họ tạo nên Robot Vera dựa Big Data AI Vera vấn hàng trăm ứng viên đồng thời thông qua hệ thống video hay voice call, sàng lọc 10% danh sách phù hợp vòng cuối cùng, hỗ trợ khách hàng lớn PepsiCo, Ikea, L’Oréal… hoạt động tuyển dụng Robot Vera tạo hàng nghìn gọi ngày thực 50.000 vấn Vera làm việc thời gian khơng phải họp hay ngủ nghỉ, nên tiếp cận ứng viên khu vực có múi khác nhau, nên phù hợp với công ty đa quốc gia Việc ứng dụng Big Data AI cho công tác vấn trực tuyến cho thấy lợi ích to lớn, đặc biệt với vị trí tuyển dụng khơng địi hỏi q cao lực kỹ phức tạp vị trí cấp cao * Thành tựu nước Tại Việt Nam, việc ứng dụng Big Data AI vào tuyển dụng xuất hiện, đơn cử trường hợp Công ty Cổ phần Viễn thông FPT (FPT Telecom) Từ tháng 4/2018, FPT Telecom cho mắt hệ thống vấn trực tuyến Smart [7] Interview System (SIS) Đây hệ thống tuyển dụng trực tuyến, giúp FPT Telecom tuyển dụng nhân tồn quốc, ứng viên tiếp cận nhà tuyển dụng lúc, nơi, cần có máy tính điện thoại có kết nối internet nộp hồ sơ tham gia vấn Hệ thống tuyển dụng SIS FPT Telecom bao gồm bước: Bước 1: Ứng viên vào website tuyển dụng www.fptjobs.com để tìm hiểu vị trí tuyển dụng Bước 2: “Click” chọn “Nộp hồ sơ” cung cấp số thông tin Bước 3: Tham gia thi trắc nghiệm trực tuyến Bước 4: Phỏng vấn trực tuyến (nếu vượt qua bước 3) Bước 5: Nhận kết từ nhà tuyển dụng Sau có đầy đủ tất thông tin, phận nhân tổng hợp đánh giá, từ lựa chọn ứng viên phù hợp Tiếp theo hệ thống tự động gửi email đến để thông báo kết cho ứng viên Nhờ có hệ thống mà FPT Telecom tiết kiệm nhiều thời gian, cơng sức chi phí, nâng cao chất lượng tuyển dụng công tác đào tạo nhân Trước đây, FPT Telecom phải lọc khoảng 25.000 hồ sơ phù hợp từ 42.000 hồ sơ xin việc năm Việc khiến họ 8.000 giờ, cho việc xếp 3.500 vấn SIS đời xem bước tiến lớn ngành tuyển dụng nói chung FPT Telecom nói riêng Với doanh nghiệp lớn, nhu cầu tuyển dụng thường xun cao SIS giúp cơng việc tuyển dụng nhanh hiệu nhiều VietnamWorks với hệ thống gợi ý công việc thông minh YUSP Nếu tiếp cận theo hướng ngược lại, việc ứng dụng Big Data kết hợp với công nghệ máy học [8] (machine learning) công ty kỳ cựu ngành tuyển dụng VietnamWorks áp dụng giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi (tính theo lượt nộp hồ sơ cho tin tuyển dụng) tăng lên đến 29% Đây kết việc hợp tác VietnamWorks với hệ thống gợi ý YUSP Gravity R&D (một công ty có 10 năm kinh nghiệm với Big Data Machine Learning, cung cấp giải pháp gợi ý cá nhân hoá cho khách hàng) từ năm 2016 Với hệ thống gợi ý thơng minh YUSP, người tìm việc dễ dàng tìm cơng việc phù hợp dựa lịch sử tìm kiếm cá nhân hố hệ thống VietnamWorks Từ rút ngắn thời gian tìm việc giúp doanh nghiệp dễ dàng nhanh chóng tìm nhiều ứng viên phù hợp cho vị trí cần tuyển dụng Từ hai trường hợp đủ cho ta thấy, tổ chức Việt Nam ngày tiếp cận nhanh chóng cơng nghệ để nâng cao hiệu hoạt động thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0 Và minh chứng rõ để ngành nhân Việt Nam dám dấn thân, mạnh dạng đầu tư vào lĩnh vực nhân hoàn toàn - lĩnh vực tuyển dụng nhân dựa Big Data AI b Hạn chế * Góc nhìn doanh nghiệp - Các tổ chức thiếu người tài để tận dụng sức mạnh Big Data - Thiếu kiến thức thống kê, học máy, khai phá liệu (một phần vấn đề mang nặng tính nghiên cứu khoa học, nên nhân lực chủ yếu giáo sư, tiến sĩ trường CNTT) Những hạn chế phản ảnh thực tế khoa học khó hiểu khó sử dụng Cũng cơng nghệ khác, cơng nghệ phân tích Big Data cần thời gian để trường thành dễ sử dụng cho doanh nghiệp Tất ví dụ đề cập giá trị sinh nhờ việc phân tích Big Data, nhiên khơng phải [9] lúc tốt, thực tế việc phân tích Big Data khơng cách nảy sinh nhiều vấn đề: truy cập liệu, sách, bảo mật * Góc nhìn xã hội - Rất người nhận Big Data dùng để giải vấn đề xã hội, tạo tác động tích cực Hầu hết ví dụ thực tiễn không theo hướng tiếp cận Gạt sang bên khía cạnh riêng tư, Big Data khai thác để phục vụ hàng tỷ người tạo liệu, xã hội mà họ sống - Nhiều người chưa tiếp cận kịp thời đại cơng nghệ, khó sử dụng, thiếu kiến thức, thao tác khơng - Nhiều lúc ứng dụng bị lỗi, mạng không ổn định, xã hội phát triển dẫn đến tình trạng nhiều hacker ăn cắp bảo mật Vào năm 2012, diễn đàn kinh tế giới (WEF) xuất báo cáo với tiêu đề “Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development.” Báo cáo trình bày nhiều ý tưởng, hội, thách thức thời đại bùng nổ liệu, việc nhà nghiên cứu hoạch định sách bắt đầu nhận thấy tiềm việc khai thác Big Data để trích xuất kiến thức dùng cho cộng đồng, đặc biệt người dân có thu nhập thấp Xu hướng phát triển tương lai Ngày , lĩnh vực ngành nghề khác cải thiện nguồn lực , phát triển khả cách áp dụng phân tích liệu , tư đưa chiến lược phát triển sau Nhờ hiểu biết rộng rãi siêu trí tuệ ( Big data) cơng ty, doanh nghiệp có xu phát triển khơng ngừng lên [10] * Trong ứng dụng tuyển dụng : Big Data có khả thu hút nhân tài theo nghĩa rộng trình áp dụng quy trình quản lý nguồn nhân lực để tìm kiếm ứng viên nhằm lấp đầy khoảng cách lực doanh nghiệp Khơng giống quy trình tuyển dụng thơng thường, thu hút nhân tài chủ yếu tập trung vào mục tiêu chiến lược hoạt động tuyển dụng - Thu hút nhân tài tuyển dụng thông thường : Thu hút nhân tài khác với công việc tuyển dụng thông thường chỗ chủ yếu xem xét tài kỹ cấp/chứng Cách tiếp cận chiến lược tuyển dụng giúp chuyên gia thu hút nhân tài lựa chọn ứng viên phù hợp, đáp ứng nhu cầu kỹ cụ thể doanh nghiệp Tư việc nhân thông tin cần tiến nhân sự, với khả cập nhập, phân tích , nhận xét đưa kết luận Ững dụng dánh giá với khả nhận , với khả điểm yếu , điểm mạnh ngườ mà đưa kết luận duyệt hay ko duyệt , để phù hợp với tng vị trí cơng việc doanh nghiệp , từ nhân có cơng việc phù hợp đáp ứng khả để phát triển cơng ty Mặt khác, có khía cạnh tài liên quan đền việc tuyển dụng ứng viên chi phí tuyển dụng, hội nhập nhân viên mới, giới thiệu, đào tạo cho nghỉ việc Tất q trình làm tăng chi phí doanh nghiệp Do đó, điều quan trọng chuyên gia thu hút nhân tài phải tìm cách tiết kiệm chi phí để tuyển dụng nhân tài lúc mà nhiều khía cạnh của Big Data phát huy tác dụng Cùng với việc tu hút tuyển dụng nhân vào công ty , hệ thống ứng dụng Big Data rõ khả thời , năg xuất công việc nhân [11] hoạt động cơng ty, ứng dụng phân tích nguồn lực mà nhân có đáp ứng đủ yêu cầu cho cơng ty hay ko , có thực tốt vị trí hay khơng , từ đưa kết luộn có loại bỏ để thay đế nhân khác có khả phù hợp - Big Data thu hút nhân tài: Ảnh hưởng ngày tăng Big Data quy trình quản lý nhân đặt thực tế cho chuyên gia thu hút nhân tài, đưa định tuyển dụng tốt dựa phương pháp khoa học Ngày nay, ưu tiên hàng đầu doanh nghiệp lớn nhỏ áp dụng cơng cụ phân tích Big Data để tìm nguồn ứng viên, phân tích lực tài họ, chí dự đốn việc tuyển dụng tương lai Đối với chuyên gia săn đầu người, Big Data yếu tố thay đổi chơi lớn, đưa quy tắc cơng tác tuyển dụng Vai trị ngày tăng cơng cụ phân tích chuyển vai trò họ từ người tuyển dụng thành tuyển dụng chiến lược Ngày với phát triển không ngừng khoa học cơng nghệ doang nghiệp , muốn trở lên mạnh mẽ để đưa định đắn, chiến lược phát triển mạnh mẽ điều quan trọng sở hữu ứng dụng phân tích Big Data , nhờ nhớ khủng , với tư nhanh nhậy , ứng dụng đưa chiến lược tương lai cách hoàn hảo đầy tiềm phát triển Trong thực tế có nhiều cơng ty ứng dụng , khai thác Big Data để thu hút nhân tài Các công ty lớn nhận thông tin chi tiết từ Big Data thị trường việc làm, hành vi ứng viên biến số khác cần thiết để đưa định tuyển dụng hiệu Dưới vài ví dụ số công ty lớn sử dụng Big Data trình tuyển dụng họ: [12] + IBM mua lại Kenexa – công ty tư vấn, để có quyền truy cập vào liệu 40 triệu người lao động Dữ liệu bao gồm thông tin nhân viên cấp độ từ ứng cử viên xin việc đến cấp quản lý Với trợ giúp liệu có sẵn, IBM tìm đặc điểm tính cách tốt nhân viên bán hàng Cơng ty tìm kiên trì đặc điểm đánh giá cao nhân viên bán hàng + Juniper Networks sử dụng cơng cụ phân tích LinkedIn để theo dõi lộ trình nghề nghiệp nhân viên xuất sắc nơi họ đến sau rời công ty Dữ liệu thu giúp công ty xây dựng chiến lược tốt để giữ chân nhân viên Trong gã khổng lồ lớn tận dụng nhiều lợi ích Big Data việc săn nhân tài, đến lúc doanh nghiệp vừa nhỏ bắt đầu áp dụng phương pháp tiếp cận khoa học để tuyển dụng giữ chân ứng viên, với quy mô sử dụng Big Data với khả phân tích kỹ đặc điểm tính cánh họ: + Tự động hóa vấn đề nhân : Thu hút nhân tài công việc nhiều lớp liên quan đến việc thực nhiệm vụ khác cấp độ khác Trong môi trường định hướng liệu, đội ngũ thu hút nhân tài làm việc song song với trí tuệ nhân tạo để thực nhiệm vụ hàng ngày Với hệ thống quy trình hỗ trợ liệu, bạn đồng hóa trạng thái ứng tuyển ứng viên, lọc ứng viên, theo dõi đơn đăng ký, hội nhập nhân viên đưa định tương lai dựa liệu nhân viên trước Tất điều tiết kiệm lượng lớn thời gian bạn làm cho công việc bạn trở nên dễ dàng [13] + Sử dụng phân thích dự đốn để định tuyển dụng tốt cho tương lai: Ra định phần quan trọng trình tuyển dụng Để đưa định tốt hơn, điều quan trọng bạn phải có đầy đủ thơng tin tình hình Là chuyên gia tuyển dụng, bạn nên có thơng tin phù hợp để phân tích u cầu vốn nhân lực tình hình kinh doanh doanh nghiệp Với trợ giúp Big Data, bạn xác định khoảng cách kỹ lực lượng lao động mình, phân tích xu hướng thị trường, theo dõi KPI tài việc tuyển dụng đặc điểm nhân học Thông tin quan trọng để bạn thiết lập tiêu tuyển dụng ứng viên tương lai, đưa dự báo ngân sách nhận diện tài kỹ cần tìm kiếm ứng viên Có thơng tin phù hợp giúp bạn đưa định tuyển dụng kịp thời Điều giúp bạn thoát khỏi định nảy sinh yêu cầu vào phút cuối Với phân tích dự đốn, bạn đưa định tuyển dụng dựa mục tiêu chiến lược doanh nghiệp dựa áp lực kèm với tình khẩn cấp Giả sử công ty bạn nhà bán lẻ hàng may mặc cần tuyển nhà thiết kế thời trang vào doanh nghiệp Trong thời điểm trái vụ, hợp lý bạn khơng tuyển dụng nhân viên vào lúc điều làm trì hỗn q trình sáng tạo doanh nghiệp lâu dài Bên cạnh đó, bạn khơng thể đốn trước tương lai thị trường việc làm ln có nhiều biến động Trong quy trình tuyển dụng dựa liệu, bạn xem thơng tin để thấy trước nhu cầu công ty thời gian tới theo dõi xu hướng thị trường việc làm Vì vậy, thời gian đến, bạn không bị hoảng sợ vội vàng thuê người không phù hợp với mục tiêu công ty bạn + Nắm nhiều thông tin mạng xã hội : [14] Một thách thức lớn chuyên gia thu hút nhân tài săn tìm người có kỹ tài phù hợp để đáp ứng yêu cầu công việc Đối với chuyên gia khao khát tài năng, mạng xã hội cánh cửa để săn số ứng viên giỏi Nhờ Big Data, doanh nghiệp tìm hiểu thơng tin quan trọng liên quan đến hành vi tìm kiếm ứng viên triển vọng Các trang web tuyển dụng trực tuyến Talent Bin sử dụng liệu cứng mạng xã hội để tìm hiểu ứng viên dựa thơng tin có sẵn hồ sơ họ Thông tin giúp công ty thu hút ứng viên phù hợp với tính chất cơng việc cụ thể + Đăng quảng cáo việc làm cho nhóm mục tiêu phù hợp : Ngày nay, tổ chức tạo mạng lưới nhân tài để thu hút ứng viên tiềm có khả trở thành nhân viên tương lai họ Bằng cách sử dụng phân tích sẵn có cộng đồng nhân tài, cơng ty tạo nhóm mục tiêu có khả bị thu hút quảng cáo tuyển dụng Ví dụ: Nếu cơng ty bạn cung cấp dịch vụ Marketing có mặt LinkedIn – nơi bạn tận hưởng mạng lưới nhân tài lớn Thì hội bạn để thu hút đối tượng mục tiêu cách đăng quảng cáo việc làm liên quan đến công việc cụ thể Marketing Big Data mở chương cho hoạt động thu hút nhân tài nhằm thu hút ứng viên có triển vọng dựa khoảng cách lực, yếu tố tài số liệu nhân học thị trường việc làm Các công cụ tài nguyên Big Data giúp họ dễ dàng việc lựa chọn ứng viên tiềm Với sức tăng trưởng Big Data văn hóa doanh nghiệp ngày nay, tương lai chắn đầy hứa hẹn chuyên gia thu hút nhân tài [15] - Đối với doanh nghiệp Big Data não lớn, vơi chiếm lược phát triển tương lai , khả phân tích , đánh giá đưa kết luộn phù hợp vơi đánh giá nhu cầu thiết yếu người dùng , doanh nghiệp kinh doanh đưa hướng phát triển sản phẩm phù hợp ,để đáp ứng nguồn cung cầu cho thi trường , không ngừng phát triển thân - Với não khủng Big Data với tư phát triển phân tính nhằm tạo ứng dụng tương tác với người dùng doanh nghiệp , thay nhân viên tìm tịi thơng tin khách hành cách phổ thông với đầy phiền phức , với ghi nhớ thông tin từ người dùng qua trang web não Big Data phân tích đánh giá tìm mặt hàng phù hợp yêu cầu khách hành từ doanh nghiệp ko cần thời gian tìm hiều khách hàng mà trực tiếp hệ thống thông minh tự tiếp cận khách hàng đưa sản phẩm phù hợp cho người tiêu dùng - Như ta sử dụng não Big Data vào doang nghiệp lợi ích vơ lớn : Phần mềm Nhân giúp doang nghiệp quản lý vấn đề nhân Đó cấu tổ chức, hồ sơ, lực, KPI, lương, đào tạo, tuyển dụng, phân tích, kế hoạch nhân sự, cổng thơng tin nhân sự… Phần mềm quản lý nhân cung cấp giải pháp đầy đủ, chuyên sâu quản lý nhân Phần mềm cung cấp thông tin liên quan đến quản lý nhân cho lãnh đạo doanh nghiệp thông qua phân hệ Phân tích nhân Báo cáo BI Chuỗi giá trị : Người dùng lựa chọn chuỗi giá trị mẫu theo lĩnh vực kinh doanh cơng ty Sau đó, điều chỉnh cho phù hợp với doanh nghiệp DN tạo mới, chỉnh sửa chức kéo thả chức sẵn có từ sở liệu gợi ý hệ thống [16] Cơ cấu tổ chức hệ thống chức danh : Phần mềm cho phép doanh nghiệp xây dựng cơ cấu tổ chức, hệ thống chức danh Điều thực trực tiếp hệ thống nhập file theo mẫu nhằm tiết kiệm thời gian * Vận dụng ứng dung ngành khác : Với não khủng Big Data không việc phát triển doanh nghiệp mà cịn đáp ứng nhiều vào khả phát triển tương lai với hệ cơng nghệ hóa ngày Đáp ứng tiêu chuẩn y tế : Big Data (Dữ Liệu Lớn) thay đổi cách quản lý, phân tích tận dụng liệu ngành Một lĩnh vực đáng ý mà phân tích liệu tạo thay đổi lớn y tế Trên thực tế, phân tích y tế có khả giảm chi phí điều trị, dự đoán bùng phát dịch bệnh, tránh bệnh phịng ngừa cải thiện chất lượng sống Tuổi thọ trung bình người ngày tăng dân số giới, điều đặt thách thức phương pháp điều trị ngày Các chuyên gia y tế, giống doanh nhân kinh doanh, có khả thu thập lượng lớn liệu tìm kiếm chiến lược tốt để sử dụng số - Big Data y tế ? Big data y tế thuật ngữ sử dụng để mô tả khối lượng thông tin khổng lồ tạo từ việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số để thu thập hồ sơ bệnh nhân giúp quản lý hoạt động bệnh viện, khơng q lớn phức tạp công nghệ truyền thống [17] Việc áp dụng phân tích liệu lớn y tế mang lại nhiều kết tích cực cứu sống người Về chất, Big Data đề cập đến lượng thông tin khổng lồ tạo trình số hóa thứ, tổng hợp phân tích cơng nghệ cụ thể Được áp dụng cho y tế, sử dụng liệu sức khỏe cụ thể dân số (hoặc cá nhân cụ thể) có khả giúp ngăn ngừa dịch bệnh, chữa bệnh, cắt giảm chi phí, Bây người sống lâu hơn, mơ hình điều trị thay đổi nhiều thay đổi thúc đẩy liệu Các bác sĩ muốn hiểu nhiều tốt bệnh nhân sớm nhận dấu hiệu cảnh báo bệnh nghiêm trọng phát sinh Điều trị bệnh giai đoạn đầu đơn giản tốn Bằng cách sử dụng số hiệu suất phân tích liệu chăm sóc sức khỏe quản lý để vẽ tranh toàn diện bệnh nhân cho phép bảo hiểm cung cấp gói dịch vụ phù hợp Đây nỗ lực ngành nhằm giải vấn đề khó khăn liệu bệnh nhân Trong nhiều năm, việc thu thập lượng lớn liệu cho mục đích y tế tốn thời gian Với công nghệ cải tiến ngày nay, việc thu thập liệu trở nên dễ dàng hơn, tạo báo cáo chăm sóc sức khỏe tồn diện chuyển đổi chúng thành thông tin chi tiết quan trọng có liên quan, sau sử dụng để cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt Đây mục đích phân tích liệu y tế: sử dụng phát dựa liệu để dự đoán giải vấn đề trước muộn, đánh giá phương pháp điều trị nhanh hơn, theo dõi tốt hàng tồn kho, thu hút bệnh nhân nhiều sức khỏe họ trao quyền cho họ với công cụ để làm - Big Data dự đoán bệnh nhân để cải thiện nhân : [18] Đối với ví dụ liệu lớn y tế, xem xét vấn đề kinh điển mà người quản lý ca trực gặp phải: nên đưa người vào biên chế khoảng thời gian định Nếu đặt q nhiều nhân cơng, bạn có nguy bị cộng thêm chi phí lao động khơng cần thiết Q nhân cơng, bạn có kết dịch vụ khách hàng - gây tử vong cho bệnh nhân ngành Dữ liệu lớn giúp giải vấn đề này, vài bệnh viện Paris Sách trắng Intel nêu chi tiết cách thức bốn bệnh viện thuộc Viện hỗ trợ Publique-Hôpitaux de Paris sử dụng liệu từ nhiều nguồn khác để đưa dự đoán hàng ngày hàng số lượng bệnh nhân dự kiến bệnh viện Một liệu quan trọng hồ sơ nhập viện trị giá 10 năm, nhà khoa học liệu thu thập kỹ thuật "phân tích chuỗi thời gian" Những phân tích cho phép nhà nghiên cứu thấy mơ hình liên quan tỷ lệ nhập viện Sau đó, họ sử dụng máy học để tìm thuật tốn xác dự đoán xu hướng nhập viện tương lai Tổng hợp sản phẩm tất công việc này, nhóm khoa học liệu phát triển giao diện người dùng dựa web dự báo lượng bệnh nhân giúp lập kế hoạch phân bổ nguồn lực cách sử dụng trực quan hóa liệu trực tuyến để đạt mục tiêu cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân tổng thể - Hồ sơ sức khỏe điện tử : Đây ứng dụng rộng rãi Big Data y học Mỗi bệnh nhân có hồ sơ kỹ thuật số riêng mình, bao gồm nhân học, lịch sử bệnh, dị ứng, kết xét nghiệm phịng thí nghiệm, Hồ sơ chia sẻ qua hệ thống thơng tin an tồn có sẵn cho nhà cung cấp từ khu vực công tư nhân Mọi hồ sơ bao gồm tệp sửa đổi, có nghĩa bác sĩ thực [19] thay đổi theo thời gian mà không cần thủ tục giấy tờ khơng có nguy chép liệu Hồ sơ sức khỏe điện tử kích hoạt cảnh báo nhắc nhở bệnh nhân nên làm xét nghiệm phịng thí nghiệm theo dõi đơn thuốc để xem liệu bệnh nhân có tuân theo định bác sĩ hay không - Cảnh báo thời gian thực : Các ví dụ khác phân tích liệu chăm sóc sức khỏe có chung chức quan trọng - cảnh báo thời gian thực Trong bệnh viện, phần mềm Hỗ trợ Quyết định Lâm sàng (CDS) phân tích liệu y tế chỗ, cung cấp cho bác sĩ y tế lời khuyên họ đưa định theo đơn Tuy nhiên, bác sĩ muốn bệnh nhân tránh xa bệnh viện để tránh việc điều trị nhà tốn Thiết bị đeo tay liên tục thu thập liệu sức khỏe bệnh nhân gửi liệu lên đám mây Ngoài ra, thông tin truy cập vào sở liệu tình trạng sức khỏe người dân, cho phép bác sĩ so sánh liệu bối cảnh kinh tế xã hội sửa đổi chiến lược phân phối cho phù hợp Các tổ chức nhà quản lý chăm sóc sử dụng cơng cụ tinh vi để theo dõi dịng liệu khổng lồ phản ứng lại kết bị xáo trộn Chăm sóc định bệnh nhân sinh hoạt cách , khả phân tích tư ứng dụng nhằm biết sức khỏe người dùng , đưa lời nhắc nhở chế độ ăn uống , sing hoạt rèn luyện sức khở , xếp thời gian lm việc phù hợp cho người dùng , nhắc nhở người dùng ăn ngủ quy định - Tăng cường tham gia bệnh nhân : [20] Nhiều bệnh nhân quan tâm đến thiết bị thông minh ghi lại bước họ thực hiện, nhịp tim, thói quen ngủ, họ cách thường xuyên Tất thông tin quan trọng kết hợp với liệu theo dõi khác để xác định nguy sức khỏe tiềm ẩn rình rập Ví dụ, ngủ mãn tính nhịp tim tăng cao báo hiệu nguy mắc bệnh tim tương lai Bệnh nhân trực tiếp tham gia vào việc theo dõi sức khỏe họ ưu đãi từ bảo hiểm y tế thúc đẩy họ có lối sống lành mạnh (ví dụ: trả lại tiền cho người sử dụng đồng hồ thông minh) Các thiết bị đeo phát triển, theo dõi xu hướng sức khỏe cụ thể chuyển chúng lên đám mây nơi bác sĩ theo dõi Bệnh nhân bị hen suyễn huyết áp hưởng lợi từ nó, trở nên độc lập chút giảm chuyến thăm khám bác sĩ không cần thiết - Sử dụng liệu sức khỏe để lập kế hoạch chiến lược : Việc sử dụng Big Data chăm sóc sức khỏe cho phép lập kế hoạch chiến lược nhờ hiểu rõ động người Người quản lý chăm sóc phân tích kết kiểm tra người thuộc nhóm nhân học khác xác định yếu tố không khuyến khích người tiếp tục điều trị Đại học Florida sử dụng Google Maps liệu sức khỏe cộng đồng miễn phí để lập đồ nhiệt nhắm vào nhiều vấn đề, chẳng hạn tăng dân số bệnh mãn tính Sau đó, học giả so sánh liệu với sẵn có dịch vụ y tế hầu hết khu vực nóng Thơng tin chi tiết thu thập từ việc cho phép họ xem xét lại chiến lược phân phối bổ sung thêm đơn vị chăm sóc cho khu vực có vấn đề Bịg Data giáo dục : [21] - Cải thiện hệ thống đánh giá : Các trường theo dõi lực học viên thông qua nhiều môn học khác phương diện cá nhân tập thể, từ phát triển giải pháp phù hợp nhằm hỗ trợ học viên. Phân tích thống kê điểm số học viên qua môn học khác giúp định hướng tốt xây dựng lộ trình học tập phù hợp. Dựa vào thành tích mơn học tương ứng sở thích, giáo viên định hướng đường nghiệp tương lai Họ yếu tố ảnh hưởng đến thành tích học tập đưa giải pháp hiệu thơng qua phân tích - Định hướng nghề nghiệp cho học sinh : Như học sinh trung học khác, học kiến thức nghề nghiệp giới hạn việc trở thành Kỹ sư, Bác sĩ hay kế toán viên Học giỏi mơn Tốn tơi chí cịn khơng biết nghề nghiệp khác ngành kỹ thuật Tuy nhiên trường học khơng có hướng dẫn cụ thể định hướng cho nghề nghiệp tương lai Big Data giúp bạn giải tình khó xử thơng qua việc phân tích liệu học viên tạo báo cáo thành tích Nếu báo cáo bạn nhà văn sáng tạo, bạn khuyên nên theo đuổi nghề nghiệp liên quan đến lĩnh vực đó. Những tư vấn thường thực cố vấn thông qua buổi vấn ngắn đánh giá cho điểm Nhưng ngày với phát triển Big Data, trình cải thiện nhiều Qua việc phân tích Big Data, nhà phân tích liệu bên cạnh nhà văn sáng tạo, bạn giỏi khoa học Từ đó, giúp bạn đưa định nghề nghiệp đắn hơn. [22] - Đề xuất phương pháp học : Một số học viên thường học phương pháp đọc ghi nhớ, số nắm bắt thứ qua việc viết ra, hay số hiểu tốt việc xem video hay sử dụng phương pháp khác. Tuy nhiên học viên thường phải làm quen với phương pháp cụ thể mà phương pháp không phù hợp cản trở việc phát triển bạn Điều ảnh hưởng đến kết học học viên Vậy không thiết kế phương pháp học tập khác để học viên tự lựa chọn phương pháp học phù hợp. Đây lý Big Data trở nên quan trọng mảng giáo dục Thông qua phân tích Big Data, trường xây dựng phương pháp học khác nhau, giúp việc học trở nên thú vị Qua giúp học viên hiểu thêm mạnh, điểm yếu thân cung cấp cho họ tài liệu học tập hữu ích Nếu muốn định hướng tương lai, phải định hình hệ thống giáo dục cách đắn Sự bùng nổ Big Data giúp trường học kiểm sốt thơng tin học viên Phương thức học giảng dạy thay đổi ứng dụng Big Data mảng giáo dục Chính thế, Big Data đường thay đổi xây dựng lại hệ thống giáo dục toàn cầu Đáp ứng nhu cầu người dùng : Với não khủng vủa Big Data ứng dụng thơng minh tự dộng phân tích người dùng ( suy nghĩ , cảm xúc ) để tự động thay người dùng làm việc cần thiết , tương tác với người dùng người bạn , tự động tìm hiểu , lưu trữ trơng tin tài liệu cần thiết người dùng , tự động tìm kiếm vị trí , trí cịn hỏi đáp tâm với người dùng Cung cấp đầy đủ nhu cầu mà người dùng cần , tìm đường đi, trả lười vấn đề cần giải đáp [23] Kết luận Thành công việc ứng dụng Big Data và AI không đến mà trình từ xây dựng chiến lược, thu thập, chuẩn hóa liệu, huấn luyện máy học đến sử dụng kiến thức thu từ liệu để định Chính vậy, địi hỏi nhận thức rõ ràng từ cấp lãnh đạo quản lý tầm quan trọng lợi ích việc ứng dụng Big Data và AI tuyển dụng nhân Để phát triển ứng dụng AI cần đến đồng thuận từ phía người tiêu dùng, bên cạnh đó, doanh nghiệp phải dựa vào tình trạng sức khỏe tài chính, sở hạ tầng, cơng nghệ… mình, để có lộ trình ứng dụng Big Data và AI vào hoạt động cách phù hợp tốt Big data ngày nhiều điều thần kì mà chưa hiểu đc hết Công nghệ dự đốn xu hướng tất yếu lĩnh vực phát công nghệ thông tin kĩ thuật mạng Việc biết đến ứng dụng công nghệ big data phục vụ nhiều cho sống người đặc biệt lĩnh vực tuyển dụng Ứng dụng không Big Data xu hướng toàn cầu AI (trí tuệ nhân tạo) thời đại cơng nghệ 4.0, cơng ty nhà tuyển dụng sàng lọc đánh giá lượng lớn hồ sơ ứng tuyển, tìm ứng viên đáp ứng tiêu chí phù hợp với cơng ty mà không nhiều thời gian Phần mềm công nghệ hỗ trợ khai thác Big Data, chuyên gia phân tích liệu giúp cơng ty thiết lập mục tiêu thích hợp cho dự án Big Data tích hợp kiến thức chun mơn phân tích vào phận, phịng ban chức tổ chức để mang lại lợi ích tối đa [24] ... Intelligence - trí tuệ nhân tạo) vào tự động hoá tuyển dụng nhân để rút ngắn thời gian nâng cao hiệu trình tuyển dụng Bài viết trình bày số vấn đề ứng dụng Big Data tự động hoá tuyển dụng nhân tương lai... hợp điển hình ứng dụng Big Data AI tự động hoá tuyển dụng Việt Nam Trực trạng a Thành tựu Quy trình tuyển dụng nhân sự tại doanh nghiệp hiệu thuận lợi Quá trình tuyển dụng tự động hóa, giúp tiết... áp dụng công nghệ việc tuyển dụng nhân sự sẽ thực cách đơn giản nhanh chóng * Thành tựu giới Tự động hoá tuyển dụng việc áp dụng công nghệ dựa Big Data AI để tự động thực công tác ngày nhà tuyển
Ngày đăng: 29/04/2022, 09:44
Xem thêm:
