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.

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.

Автор: Юлия Кошкина

Источник: https://www.rbc.ru/finances/18/10/2019/5da8a01c9a79473da5aff893