【智慧化徵才時代來臨!MAYO鼎恒整合AI技術與多項關鍵指標】
MAYO鼎恒數位科技透過創新 HR SaaS 服務模式重新定義人力資源之價值,首創「Lasso招募與測評工具」,結合「AI錄影面試」與「CAT職能測評」,從設計、面試、評分到管理4階段助企業網羅人才,其打破傳統面試時間與場域的限制,讓企業在最短時間內大量邀請並觸及最多人才,同時內建結構式面談題庫,透過「先面試再篩選」的方式加速企業初次面試效率,並整合七個面向的AI演算分數協助企業做出更客觀的判斷,憑多項關鍵指標協助企業建立專屬人才庫💪
https://www.techbang.com/posts/85503-mayo-integrate-ai-technology-and-multiple-key-indicators
【「走路」也能賺點數?鉅碼科技結合消費與運動,結合商家打造健康生態圈】
會員經濟並不是什麼新模式,不過它的爆發與取得新顧客的難度逐年攀升,然而經營會員關係也並非易事——我們對於傳單、廣告、官方 Line 的促銷訊息已經逐漸麻痺甚至厭倦,但是這些其實都是企業或商家維持顧客關係的管道。鉅碼科技(Gimmatek)提供了另一種會員經濟的可能性:結合運動生活與消費,讓企業資訊不再顯得死板。這樣新穎的方式,鉅碼科技的 Hahago App 成為 Google Play、App Sore 連續三十天總榜前三名的熱門應用程式🔥
https://www.bnext.com.tw/article/61763/gimmatek
【為電商業者推 MarTech 方案,awoo 開發 3 大 AI 技術攻日本重點市場】
awoo 在 2015 年成立,最初以 SEO 顧問服務為核心,提供 SEO 健檢模組工具協助企業網站提升搜尋體驗,取得自然流量;近年來持續轉型升級,以 AI 技術來完善消費者進入網站後的所有數位體驗,提供智能電商解決方案平台,整合出「Traffic Engine」、「Recommendation Engine」、「Retention Engine」3 大 AI 技術引擎,針對電商網站的商品進行顯性特徵提取,並結合外站資訊找出這些商品的隱性特徵,進而發掘消費者點擊這個商品有何意圖,最終幫助達成銷售😁
https://technews.tw/2021/03/25/awoo-rebranding/
#新北創力坊 #InnoSquare
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅やまもとゆな,也在其Youtube影片中提到,今日の企画HA!!(あえてWAにしない) ジブリ映画のあの部分に書いてあるキャッチコピーを当てるゲームをやってみました~~ 結構むずかしい、ってかめっちゃ難しかった!!笑 皆さんもぜひ動画を見ながら一緒にやってみてね(*‘∀‘) ・高評価 ・チャンネル登録 ・コメント よろしくお願いします...
「結構式面談」的推薦目錄:
- 關於結構式面談 在 新北創力坊 InnoSquare Facebook 的最佳解答
- 關於結構式面談 在 孫弘岳-人力資源管理的世界 Facebook 的精選貼文
- 關於結構式面談 在 苦命的人力資源主管 Facebook 的精選貼文
- 關於結構式面談 在 やまもとゆな Youtube 的最佳解答
- 關於結構式面談 在 Re: [發問] 請問結構式面談表格設計- 精華區HRM - 批踢踢實業坊 的評價
- 關於結構式面談 在 面談選才|結構式目標選才面談技巧|林素琴老師 - YouTube 的評價
- 關於結構式面談 在 【高成長企業線上管理課程】結構式目標選才面談技巧 - YouTube 的評價
- 關於結構式面談 在 人資小週末社群社企/ 點亮分享集思薪傳 - Facebook 的評價
結構式面談 在 孫弘岳-人力資源管理的世界 Facebook 的精選貼文
關於AI面試的假神準
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我們實驗室透過產學合作與鳯凰互動以及震旦雲合力開發的AI面試系統,最近在工商/經濟/數位時代/天下雜誌Cheers/經理人/能力雜誌等媒體陸續報導,當然就開始引起許多質疑的聲音,這幾乎是所有產品創新與實驗都會面臨的挑戰。其中有一點,就是我們的AI面試模型,是否有"過度擬合"的問題,而造成"假神準"。我的答案是,”不排除這個可能性”。
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所謂過度擬合 (Overfitting),簡單說就是在機器學習或統計相關的過程中,把原本不相關的兩件事在大量數據中,建立出假性相關的結果,當我們把這個訓練好的預測模型用到下一批不同數據中,就會失準。例如,我們想預測什麼樣的學生適合當HR,找了一批當HR的履歷來分析並訓練AI模型,結果這批HR大多都來自北部,就會得到住在北部的學生比較適合當HR的假相關。
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要降低過度擬合的可能,在技術上有一些方式,例如進行更多不同樣本的交叉驗證、去掉不相關的特徵值(例如: 來自北中南東)、在模型訓練過程中進行批歸一化 (Batch Normalization)與正則化(Dropout)。但以上都是只是表面的技術層次,更重要的是模型背後有沒有理論基礎,也就是變項與變項之間的關係詮釋。
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表情除了反應情緒,可否反應一個人在特定情境下的行為傾向或社交印象,背後有透鏡模型(Lens Model)、 信號理論(Signaling Theory)的支持,結合電腦視覺與深度學習,形成另一支性格運算(Personality Computing)的跨域理論。筆者之前也發文分享,現代社會心理學家,已發現表情其實不盡然反應情緒,而是行為傾向或社交技巧,這背後的理論叫行為生態論 (Behavioral ecology view of facial displays, BECV)。缺乏理論的數據分析或機器學習的結果,有可能會誤導真實性。但缺乏實證數據的理論,終究只是個假設。理論與實證數據缺一不可,我們才能有較高的信心來”參考”這些數據結果與理論。
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過去研究人類表情的大宗師是心理學教授Paul Ekman,他結合電腦視覺技術,捕捉人類肉眼難以察覺的微表情 - 學術界定義是五分之一秒以下,突然呈現的面部肌肉變化。早期是用臉部68個移動點(不含額頭),現在有些學者會抓到86點到120個點以上不定(含額頭),而這些微表情大都是由人類下意識情緒所觸動,最常被用來測謊,因為微表情反應當事人”可能”在說謊的情緒,且不易被當事人控制或破解。但這終究是間接的關係,就跟心跳測謊儀一樣,它測出來的是緊張,而緊張不一定等於說謊。即便如此,運用電腦視覺的AI,推估一個人是否在說謊的正確”機率”,雖然不是絕對答案,但仍比人類肉眼判斷還高。這解釋縱然Paul Ekman的基本情緒論一直備受挑戰,在學界也仍無共識,但這類技術仍被廣泛應用的原因。
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屆至今日,我們都相信眼見為憑,也相信面試除了透過結構式面談問出應徵者過去的行為外,也能在過程中,讓面試官根據回答之外的非口語信息”判斷”一個人的性格或溝通技巧,起碼可以篩選掉一些”看起來”或”感覺”怪怪的人。但你問面試官,他們也說不出個所以然。重點是,許多相關研究發現,這類面談答案以外的弦外之音,常常被人類面試官誤判。倘若有一個工具,它的性格/溝通技巧是經過當事人自己、主管、同事、下屬、甚至客戶,以科學檢驗過的量表或工具在適當的實驗環境下進行測評,運用AI發現與當事人在真實面試中的微表情出現某種相關性,且這個模型再去測試另一批不同的應徵者也能得到不錯的預測結果,或者同一個人經過一段時間再進行一次測試,也能得到相似的結果。我們也只能說,這只是一種一致性與且正確機率較高的測評參考工具,在深度學習黑盒子下,也沒有辦法解釋什麼樣的微表情會有什麼的性格或行為傾向,這個技術仍在發展中,不代表真實答案。
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那什麼是真實答案? 或許連當事人自己都不一定知道。 但運用在人力甄選中,雇主可能更在意的是當事人在職場環境中展現出的行為以及利害關係人對當事人的評價,至於當事人內心世界在想什麼? 或真實的他/她是什麼樣的人?使用者大多不是太在意!
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https://www.ithome.com.tw/news/143000
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AI面試是一個仍在發展中的技術,除了微表情,接下來我們會結合聲律、音質、上半身肢體動作,研究與測試這個測評工具對於性格、印象管理(包括自我包裝/欺騙/隱瞞)的信效度,以及應徵者在不同AI面試介面下的不同行為反應。關於我們的相關研究,除了專利技術外,都公開發表在SCI的期刊中,歡迎大家指教,讓這個工具可以更客觀更準確地被大眾使用:
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https://doi.org/10.1007/s11554-021-01071-5
https://doi.org/10.1186/s13673-020-0208-3
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2902863
結構式面談 在 苦命的人力資源主管 Facebook 的精選貼文
精準決策讀後感
「有時候我們以為自己很理性,但其實我們常常被自己的情緒或觀感而影響了自己的決定。」
管理公司會面臨許多決策。而HR最常碰到的場景是招募決策。而很多HR的書籍都告訴我們人的決策常是因為情緒或當時的觀感所造成的。而這些決策都不夠理性而精準。所以在人資領域才會發展出結構式面談和行為事例面談等方法。希望透過理性的機制或設計。避開決策上的錯誤。
這本書用了七種防錯機制與數學公式,在探討如何讓你在生活和工作的選擇上,避開這些決策的錯誤。
通常我們在處理一個問題大概會運用到以下6個步驟:
1. 定義問題
2. 確立決策的準則
3. 權衡準則的重要性
4. 產生備選方案找出可能的行動方案
5. 用各個準則來評估每一個備選方案
6. 計算最佳的決策
推薦閱讀
#招募與甄選
#高鐵上的讀書會
博客來購書連結
http://bit.ly/2kPIov5
結構式面談 在 やまもとゆな Youtube 的最佳解答
今日の企画HA!!(あえてWAにしない)
ジブリ映画のあの部分に書いてあるキャッチコピーを当てるゲームをやってみました~~
結構むずかしい、ってかめっちゃ難しかった!!笑
皆さんもぜひ動画を見ながら一緒にやってみてね(*‘∀‘)
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よろしくお願いします!
【なんきんペッパーイベント情報】
《10月21日(日)「なんきんペッパー緊急記者会見~渋谷チェルシーホテル~」開催!》
当イベントは、なんきんペッパーから皆様へとある発表をさせていただくイベントになります。 (という感じのオフ会的な?ファンミーティング的な?イベントです。ライブもやります!)
◆タイトル:なんきんペッパー緊急記者会見~渋谷チェルシーホテル~
◆日程:10月21日(日)
◆場所:渋谷チェルシーホテル
◆時間:17時半開場/18時開演
◆料金:2000円(ドリンク代別)
◆チケット:
一般発売 10月6日(土)10:00~
※3歳以上のお客様はチケットが必要となります。
チケット購入URL→ http://eplus.jp/nankinpepper/
※詳細は後日発表。
※終演後特典会あり。
《11月3日(土)「北里大学 北里祭」出演!》
◆タイトル:北里大学 北里祭
◆日程:11月3日(土)
◆場所:北里大学 相模原キャンパス 野外ステージ
◆時間:11:20頃~ LIVE出演
◆料金:入場無料
◆詳細:https://www.kitasato-u.ac.jp/jp/news/20180912-03.html
※特典会の開催は、イベントの都合上ございません。
《11月3日(土)「日本大学 三崎祭」出演!》
◆タイトル:日本大学 経済学部 三崎祭 閉会式
◆日程:11月3日(土)
◆場所:日本大学経済学部本館7階大講堂
◆時間:15時45分開場/15時55分開演 LIVE出演
◆料金:入場無料
◆詳細:https://ameblo.jp/mrmisscon-misaki201...
※特典会の開催は、イベントの都合上ございません。
《11月8日(木)「Laz"World" ~Daikanyama LOOP 10th Anniversary~」にオープニングアクトとして反田葉月が出演!》
◆タイトル:「Laz"World" ~Daikanyama LOOP 10th Anniversary~」
◆日程:11月8日(木)
◆場所:代官山LOOP
◆時間:18時開場/18時半開演
◆出演:ラズワルド/Heavenstamp/GRANDSTAND/前田紘利TJ/OPENING ACT:反田葉月
◆料金:前売3200円(ドリンク代別)
◆チケット:
10月11日(木)12:00~ 一般発売
http://sort.eplus.jp/sys/T1U14P0010163P0108P002275961P0050001P006001P0030001
◆詳細:https://www.live-loop.com/daikanyama/3396/
※当イベントは反田葉月のみのライブ出演となります。
※物販・特典会の実施はございません。
《11月25日(日)「阿久津健太郎 Anniversary Live〜個人面談〜」に反田葉月が出演!》
◆タイトル:「阿久津健太郎 Anniversary Live〜個人面談〜」
◆日程:11月25日(日)
◆場所:六本木morph-Tokyo
◆時間:12時半開場/13時開演
◆出演:阿久津健太郎、根岸愛、森詩織、岩村捺未、反田葉月、and more…
◆料金:4000円(ドリンク代別)
◆チケット:
http://sort.eplus.jp/sys/T1U14P0010163P0108P002274702P0050001P006001P0030001
◆詳細:https://ameblo.jp/kentaroh-report/entry-12407681263.html
※当イベントは反田葉月のみのライブ出演となります。
※物販・特典会の実施はございません。
《12月29日(土)coming soon…》
〜〜なんきんペッパーについて〜〜
新ジャンル「iTuber(アイドル × YouTuber)」の女子高生4人組!
◆なんきんペッパー公式SNS
Twitter
https://twitter.com/nankinpepper
Tik Tok
ID:2155181772
http://vt.tiktok.com/XmwKQ/
Instagram
https://www.instagram.com/nankinpepper/
◆オンラインショップ
随時グッズ追加中!
https://passport.base.shop/
◆プロフィール
やぎちゃん(JK3)2000年11月10日生まれ
https://twitter.com/yagihinata
は〜ちゃん(JK3)2001年2月28日生まれ
https://twitter.com/tanda_hazuki?lang=ja
ゆーたん(JK3)2000年5月16日生まれ
https://twitter.com/yuka_0516_
ゆな(JK2)2001年10月21日生まれ
https://twitter.com/yamamoto_yuna
◆ファンレターの送り先
東京都渋谷区渋谷3-27-11 祐真ビル本館9F
株式会社プラチナム・パスポート
なんきんペッパー宛
◆お仕事のお問い合わせはこちらから
www.p-pp.co.jp
nankinpepper@gmail.com
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結構式面談 在 Re: [發問] 請問結構式面談表格設計- 精華區HRM - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《yvetteter (yvettet)》之銘言:
: 最近我的老闆要我修改面談表
: 他希望可以用"結構式面談表"的方式設計
: 請問要怎麼設計呢?還是哪裡有範本可以參考呢?
提供幾個方向給你參考,網路上應該有很多資料可以參考
結構式面談,一般包括3項要件:
1.面談情境的標準化
2.面談問題的標準化
3.面談計分方式的標準化
結構式面談 按種類,一般分 未來導向 跟 過去導向 的,
未來導向的通常叫做 "情境式面談"(Situational interview),
針對應徵者日後工作可能遇到的情況,來設計面試問題、決定計分標準。
也可以設計成問卷形式,叫做"情境式問卷"。
過去導向的叫做 "行為事件訪談法"(Behavioral Event interview,BEI),
針對應徵者過去行為設計面試問題跟計分,像DDI的"目標選才"(STAR) 就是這種形式
也可以設計成問卷形式如 "biodata" 這種的。
但基本上,不管是過去導向或未來導向的,都離不開前面講的三項特色。
而你老闆要的表格,應該就是把 "面談問題" 跟 "面談計分方式" 弄出來,
剛網路上隨便搜尋一下,像這篇就挺有參考價值的:
https://www.ncu.edu.tw/~hr/new/conferences/08th/pdf/05-1.pdf
總而言之,說白話點,就是把「面試問題設計出來、把計分標準弄出來」,就這麼簡單。
而計分標準的依據,得回到 "工作分析" 為基礎,
因為同樣的回答,在不同的工作可能得分情況是不一樣的,所以工作分析還是要做
以上,請針對有顏色的部分去搜尋網路上的資料看看,若有問題再來問 :)
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 125.224.4.58
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