機器學習發掘員工的無限潛能
機器學習發掘員工的無限潛能
機械學習融合企業管理模型，助發掘員工的潛力。企業財務及人力資源雲端應用程式廠商 Workday (納斯達克證券交易所: WDAY) 於本月3日宣佈其人才技能雲端解決方案現已在市場推出。這個通用技能本體(ontology)解決方案能幫助機構清理、了解和關聯工作技能數據。這個人才技能雲端納入了 Workday 人力資本管理 (HCM) 的基礎架構內，並以服務方式提供；它通過機器學習來認知和識別相關技能、吸收新技能並不斷學習。這個人才技能雲端旨在幫助客戶易於物色機構內外的人才，是Workday HCM解決方案的基礎。
應對無窮無盡的浩瀚工作技能數據
現今的技能差距令每個企業領導者都費盡心機來構思如何進一步發展員工和重新培訓他們。然而，為了有效地將人才與機會配對起來，機構首先要解決其人力科技核心在處理人才技能數據時所遇到的基本挑戰：每種現存技能均有多種文字描述，令人無所適從；加上各種技能不斷變化，新技能不斷湧現，舊技能逐漸淘汰，根本無法跟上這種非結構化數據集的管理和協調。Workday發現一些共通技能甚至可以用超過二十個不同的同義詞來描述，而人才技能雲端可以合併和整理這些同義詞，從而突顯各項技能之間的關係， 例如顯示「病人管理」與護士的「緊急護理」和「臨床試驗」有關。
在人才技能雲端內，Workday已經成功將機器學習匹配功能應用於其自主的專有數據、客戶提供的數據以及來自美國政府機構O*NET的其他種子數據，從而將用戶輸入的一百萬技能減省為55,000個已驗證的技術技能，以便作進一步處理。Workday獲知了客戶社群內超過3,100萬名員工合共擁有的二億項技能，並擁有可以把這些數量驚人的技能整理和縮減為幾百個技能系列的強大機器學習算法，因此獨具優勢，能夠為招聘主管、經理和人力資源部門專業人士簡化了描述這些人才技能的語言。
以通用語言描述人才技能，發揮龐大力量
一旦客戶選擇採用技能雲端服務，系統便會為他們提供的數據去識別化(de-identified)，即是清除能夠識別用戶身份的部份，然後將之納入安全的聚合數據集之內。選擇加入後，用戶可以隨時進入管理技能本體，事半功倍地管理人才技能。人才技能雲端還可以根據每位員工在系統中輸入的內容來推薦合適技能，讓他們易於提升自己在職場上的吸引力。例如，一位招聘人員在系統內輸入了「羅致人才」的技能，系統可能會向他建議「物色人選」和「招聘品牌」。在適當時候，系統將根據個人的職銜或職位描述來推薦技能，並根據添加的數據來加上自動標記，或進行推斷。
這個人才技能雲端將推動Workday在人才優化方面的未來成果，以幫助機構清楚了解他們其員工技能的差距和短缺情況，以及更深入了解其團隊內尚未充分發揮的潛力。有了這個技術作為支撐基礎，Workday將可擴展人才市場功能，使客戶能夠更有效地把工作負責人與熟練人才互相配對，在以下範疇帶來一番新氣象：
- 完成和管理工作的方式──不久之後，這個技能雲端將可以提供更全面的人才配對和推薦。例如一位招聘經理在搜尋具有「網頁設計」專長的人才時，系統亦會提供懂得「圖像設計」、「網頁開發」及/或「Flash設計」技能的人選。
- 如何維繫現有員工並運用他們的技能和知識 ── 技能雲端可以幫助僱主將現有員工與更密切相關的學習和發展機會聯繫起來。例如，希望提升演講技巧的員工可以在演講或演示範疇內尋找針對性的學習內容，有助進一步發展這種技能。
- 如何隨時隨地立即部署人才以滿足所需──隨著機構開始部署新的羅致人才策略以迎合快速變化的業務需要，他們可以使用技能雲端來物色工作(合同)或者是外部人才來填補空缺。例如，一名市場推廣經理需要為一項活動物色影片編輯人員時，系統會提供多名外部人選以供考慮，他們全部都曾經為這間公司提供服務，並且熟悉這間公司，其工作能力已經得到證明。
Workday HCM產品副總裁Cristina Goldt 表示: 「幾乎每個機構都希望發展和重新培訓員工，以拓展其團隊和業務，但他們都缺乏了對員工所擁有和所需要技能的基本了解。人才技能雲端利用機器學習運算法來解決這個問題，克服了以語言描述人才技能的混亂情況。最終，這將幫助客戶以更有意義的方式把技能與人才聯繫起來，以改善他們完成工作的方式、培訓現有員工和分配人才，務求更有效地滿足不斷變化的業務需求。」
