Зачем и как крупный бизнес решает задачи HR с помощью искусственного интеллекта Sever.AI
Сегодня ни одна крупная компания не может эффективно работать без автоматизации. Исследование компании SilkRoad показало — 72% HR специалистов признали, что отсутствие автоматизации в отделе негативно влияет на эффективность и продуктивность работы предприятия. На российском рынке автоматизацией HR-процессов занимается компания TalentTech, создавшая экосистему из решений для управления персоналом и развития талантов. Один из флагманских продуктов — искусственный интеллект Sever.AI. В статье разберемся, что получают компании от внедрения решений на базе искусственного интеллекта, какие задачи в HR-процессе ему можно поручить, а также поделимся успешными кейсами.
Для чего нужен искусственный интеллект в HR?
Согласно результатам опроса HeadHunter, 33% представителей российских предприятий полагают, что к 2050 году AI-технологии изменят роль кадровой службы в компаниях. 63% респондентов считают, что к тому времени подбор персонала станет заботой роботов. 47% опрошенных заявили, что ИИ займется привлечением соискателей. Столько же человек заявили, что искусственный разум будут использовать для обучения сотрудников.
Сегодня в России с помощью ИИ-систем уже оптимизируют и автоматизируют различные процессы в сфере подбора и управления персоналом. Технологии нейросетей позволяют решать задачи HR практически на любом этапе цикла жизни сотрудника, включая подбор, формирование зарплат, обучение персонала, постановку целей и оценку эффективности, Talent Management, управление культурой и вовлеченностью.
Исследования показывают, что 99% компаний из списка Fortune 500 полагаются на ПО для отбора талантов. Российский рынок искусственного интеллекта также становится более зрелым. Как показало глобальное исследование Microsoft «Бизнес-лидеры в эпоху ИИ» (Business Leaders in the Age of AI), руководители отечественных компаний используют возможности ИИ сегодня активнее, чем их коллеги за рубежом. В среднем по миру ИИ внедряют 22,3% компаний, а в России – 30%. Несмотря на высокий спрос, решений на базе искусственного интеллекта не так много, особенно решений, которые способны помочь в комплексной цифровизации процесса и при этом смогут легко интегрироваться в существующие в компании бизнес-процессы.
Как работает Sever.AI
Sever.AI — облачный сервис на базе искусственного интеллекта для автоматизации процесса найма. Помогает сократить время и ресурсы на подбор сотрудников: находит релевантные резюме, обрабатывает отклики, может провести коммуникацию с кандидатом по заранее заданному сценарию. Sever.AI работает по определенному прописанному скрипту и обучается в процессе работы у человека.
В Sever.AI есть всё для омниканального общения с соискателем: чат-бот, автоматические звонки, смс и письма. Виртуальный рекрутер распознаёт речь, эмоции и смысл ответов, умеет переводить разговор в текст. Может провести телефонное интервью, оценить видео соискателя по системе BIG FIVE, а также проверить открытые ответы в exit-интервью. Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга
Прежде всего Sever.AI нацелен на автоматизацию самых рутинных и механических процессов в деятельности рекрутера и экономит до пяти часов ежедневно. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта включены в каждый этап работы платформы: поиск резюме, общение с кандидатом, видеоинтервью.
Это спасает HR-специалистов компаний любого масштаба — им не нужно тратить время, перелистывая десятки резюме и пытаясь дозвониться до подходящих кандидатов. При этом релевантность подбора равна 90%, для рекрутера отличным показателем принято считать 7 из 10. Кроме того, исчезает `человеческий фактор`, ведь робот не может упустить резюме из-за ошибки или забыть позвонить кандидату.
Что умеет искусственный интеллект Sever.AI:
- Общаться с соискателями и сотрудниками
- Оценивать кандидатов без участия человека (AI&ML)
- Автоматически продвигать кандидатов по воронке (Zero HR и Robotic Process Automation)
- Интегрироваться с системами для работы с кандидатами
- Собирать обратную связь в процессе адаптации с помощью бота
- Принимать все входящие звонки и отклики на вакансию
- Проводить опрос уволенных сотрудников без участия HR-специалистов
Ключевые особенности Sever.AI
1. Простая интеграция с существующими корпоративными системами в режиме одного окна
Sever.AI может бесшовно интегрироваться с существующими в компании решениями, независимо от того работает ли единая кадровая система, или присутствует `зоопарк` из разрозненных HR-инструментов. Так, у TalentTech есть готовые интеграции с SAP и 1C, а специальный интеграционный слой позволяет быстро создавать двусторонние интеграции и с автоматизированными системами рекрутмента для передачи данных в обе стороны.
2. Автоматизация процесса найма «под ключ»
Благодаря бесшовной интеграции Sever.AI и ATS-системы Potok, как одного из модулей HCM-платформы TalentTech, у компаний появляется возможность полностью автоматизировать процесс найма. Искусственный интеллект автоматически создает карточку кандидата в Potok и продвигает соискателей по воронке. Кроме того, Sever.AI самостоятельно найдет и оценит резюме соискателей, пригласит на видеоинтервью или собеседование, даст обратную связь.
3. Настройка под решение задач бизнеса
Успех кадрового инструмента зависит от многого: точности и полноты алгоритмов, простоты использования систем, но, что более важно, способности обеспечения принципов так называемого «узкого ИИ» (или специализированных решений, способных решить именно ваши задачи).
Этого можно достичь только если поставщик обладает большим объемом данных (для обучения системы) и получает большое количество отзывов на результаты работы системы. Здесь Sever.AI также выигрывает, так как HR-экспертиза TalentTech берет начало в «Северстали», где HR-направлению всегда уделялось стратегическое значение.
Как компании применяют Sever.AI
Автоматизация процесса найма персонала. Кейс «Свезы»
Автоматизация входящего потока кандидатов при массовом подборе — одна из самых востребованных задач в рекрутинге. Применение решения на базе искусственного интеллекта оптимально, особенно если предполагается, что основная доля соискателей будет откликаться и проходить первичное интервью по телефону, как было в компании «Свеза». Сбор и анализ анкет кандидатов ручную серьезно тормозил работу HR-специалистов и не мог гарантировать 100% обработку откликов.
Для автоматизации входящего потока кандидатов «Свеза» использовала HRTech-решения компании TalentTech: искусственный интеллект Sever.AI и ATS-платформу Potok. Sever.AI легко интегрировался с существующими корпоративными системами «Свезы», а также с ATS-системой Potok для ведения базы кандидатов и прозрачной аналитики по всем этапам подбора.
Как происходила обработка входящего потока кандидатов с помощью Sever.AI. Кандидат звонил на входящую линию, робот проводил опрос по сценарию: спрашивал ФИО, гражданство, желаемую вакансию и переводил все ответы в текст. После искусственный интеллект уточнял у кандидата, где тот живет, и в реальном времени предлагал ближайший к нему комбинат и день/время записи. После того, как кандидат выбрал время и место, Sever.AI передавал данные ATS Potok в соответствующую вакансию, а кандидат получал SMS с договоренностями о месте, времени и ссылку на онлайн-анкету, в которую можно было сразу вносить недостающие данные. После итогового заполнения анкеты Sever.AI дополнял данные в ранее созданной карточке соискателя в ATS Potok, и рекрутер мог видеть все данные по соискателю в режиме одного окна.
В результате робот не пропускал ни одного звонка, обработав 100% заявок. Так, за 6 месяцев в «Свезу» позвонили 3957 кандидатов: из них 3062 подошли по параметрам системы и 1820 были приглашены на собеседование с HR-специалистом после первичного скриннинга. В итоге удалось сократить время обработки входящих заявок в 2 раза, сэкономив HR-специалистам более 500 часов рабочего времени.
Найм на массовые вакансии с помощью омниканальных технологий, интеграция с chatme.ai. Кейс Fastzila
Компания Fastzila столкнулась с серьезной проблемой: call-центр тратил много времени на обработку входящего потока кандидатов. Важно было не только систематизировать входящие лиды, но и не упустить ни одного соискателя, дать ответ каждому. Чтобы ускорить процесс, компания внедрила решение Sever.AI в партнерстве с chatme.ai. Благодаря технологии удалось роботизировать этап первичного контакта с кандидатом, сократив трудозатраты call-центра на 32%, а сроки закрытия вакансии – на 18%.
Для компании специально была настроена омниканальная коммуникация, в едином окне системы объединили робота и текстового чат бота chatme.ai. Кандидат просто оставлял заявку, и робот сам перезванивал ему, чтобы провести интервью. Однако иногда соискатель не хочет беседовать голосом, в таком случае он мог в режиме реального времени пройти собеседование в чате с ботом.
После первичного собеседования данные автоматически попадали во внутреннюю CRM-систему с присвоенным статусом. Таким образом, выстраивался ранжированный список кандидатов: наверху оказываются те, кто подходят по требуемым параметрам. Это позволяет облегчить работу HR-специалистам, предоставляя сразу всю нужную информацию для последующей обработки заявки.
Решение Sever.AI помогло автоматизировать обработку лида: проделать первичный скриннинг резюме, определить подходит ли кандидат по параметрам, и тем самым сократить временной интервал обработки, полностью исключив его потерю. При этом удалось «прогреть» HR-воронку и улучшить конверсию данного этапа.
Всего благодаря решению Sever.AI за месяц было обработано 1 952 заявки, из них 123 – с помощью чат-бота. В итоге 716 кандидатов подтвердили интерес, прошли диалог до конца и оказались подходящими по всем параметрам. Технология позволила call-центру сэкономить 97 рабочих часов благодаря параллельности звонков (человек может выполнять 1 звонок в моменте времени, робот до 100).
Поиск кандидатов на специфические вакансии. Кейс ЦРБ Вологодской области
Современные решения на базе искусственного интеллекта интересны и тем, что они могут помогать не только при массовом подборе «синих» воротничков. Например, Sever.AI можно обучить и настроить на поиск специалиста узкого профиля, с нестандартным резюме и должностными обязанностями на вакансии руководителей, врачей, учителей.
Так, с помощью Sever.AI нашли подходящего кандидата на должность главного врача Центральной районный больницы Вологодской области. Впервые в России ИИ использовали для поиска и трудоустройства специалиста такой компетенции. Интересно, что кандидата нашли не в регионе размещения вакансии, а в соседнем, и наняли на работу. Это говорит о том, что при использовании решений на базе ИИ рекрутер не привязан к географии, возрастает вероятность найти подходящего кандидата за минимальный срок с минимум усилий.
На первом этапе проскринили 295 резюме, размещенных соискателями на работных сайтах из Вологодской области – подходящих не нашлось. На втором этапе – искали врача в соседних регионах. Робот звонил кандидатам и отсеивал их, если резюме совпадало менее чем на 75% с заявленными требованиями работодателя.
Специалист с релевантным опытом нашелся в Ярославле. Он прошел интервью и был утвержден на должность в департаменте здравоохранения области, после чего релоцировался и приступил к работе.
Искусственный интеллект используется также и для определения персоналий человека. Модель может определить характеристики «большой пятерки» (big5) гибких навыков, проводя с человеком видеоинтервью, а в будущем ИИ будет использоваться для этого еще активнее. Другими словами, в будущем искусственный интеллект также будет помогать формировать информацию не только о талантах, навыках и мотивации, но и о самом человеке, его soft skills.
Оценка видеоинтервью в процессе поиска и подбора кандидата. Кейс «Свезы»
Еще один кейс с компанией «Свеза», где искусственный интеллект помог закрыть в короткие сроки три критически важные вакансии руководителей производств end-2-end, используя анализ видеоинтервью кандидатов.
Сложность подбора руководителя в том, что управленец выбирается исходя из ряда требований: специфический опыт в отрасли, готовность к переезду в место работы комбината и удовлетворение личных амбиций. Если HR работает вручную, то поиск и отсев 100 резюме занимает 50 минут. Робот делает это за 5 секунд.
Для того, чтобы быстро и эффективно закрыть подобные вакансии, необходимо обеспечить дополнительный поток релевантных кандидатов и при скрининге резюме не потерять ни одного кандидата, и здесь лучше всего подходят решения на базе искусственного интеллекта.
Как проходил процесс: Sever.AI обучили искать и отбирать резюме по необходимым параметрам и настроили на поиск релевантных CV по регионам присутствия комбинатов «Свезы». Уже на этом этапе программа с точностью до 90% могла определить подходящих соискателей.
После того, как релевантное резюме было найдено, робот звонил кандидату, рассказывал о вакансии, выявлял ответный интерес и отвечал на вопросы. Тех, кто соглашался общаться дальше, робот приглашал на видеоинтервью.
Как только соискатель прислал свое видео, искусственный интеллект приступал к его оценке. Sever.AI анализировал более 130 параметров, среди которых не только содержание ответов, но и тембр голоса, интонация, микромимика лица.
Затем все данные о кандидате передавались в ATS-систему Potok, где руководители и HR могли проследить путь соискателя по воронке рекрутинга.
Внедрение Server.AI позволило оценить 700 мастеров и сотрудников с высшим образованием и закрыть вакансии за 14 дней.
Сбор рекомендаций и обратной связи по кандидатам. Кейс «ДОМ.РФ»
«ДОМ.РФ» первой среди госкомпаний России включила в процесс рекрутмента систему подбора на базе Sever.AI. Применение искусственного интеллекта для компании стало необходимым после перехода HR-процессов в онлайн-формат.
«ДОМ.РФ» было необходимо решение, которое выполняло бы механическую работу по сбору рекомендаций и обратной связи за сотрудников HR-департамента. Это большие объемы информации, ручной сбор которых требует существенных временных и денежных затрат. Также существенную роль играет и человеческий фактор: возможны ошибки в работе рекрутера, необъективные оценки и просто неспособность качественно выполнить монотонную и объемную работу в короткие сроки. Именно поэтому в «ДОМ.РФ» было принято решение реализовать технологичное решение, которое помогает масштабно, качественно и с меньшими затратами выполнять задачи по рекрутменту.
Sever.AI работал следующим образом: при заполнении веб-анкеты соискатель указывал контакты нескольких людей, готовых рассказать о его личных и профессиональных качествах; при сканировании анкеты контактные данные этих людей считывались искусственным интеллектом и формировался базовый план обзвона; звонок совершается от имени департамента по персоналу и операционной эффективности «ДОМ.РФ»; полученные ответы автоматически преобразовывались в текст и передавались в ATS Potok, где их изучали HR-менеджеры компании.
Весь процесс работы искусственного интеллекта проходил автономно от рекрутеров, при этом в режиме реального времени им предоставлялась информация по статусам кандидатов. Автоматизированная система Sever.AI и ATS Potok.AI были взаимно интегрированы.
В итоге внедрение Sever.AI позволило сэкономить время HR-департамента, улучшить опыт кандидатов и усилить бренд работодателя в целом. Удалось минимизировать рутинные процессы, автоматизированная система сама вела коммуникацию с кандидатами, передавала все результаты во внутреннюю систему и предоставляла специалистам по подбору персонала возможность работать в едином окне.
Где ещё пригодится Sever.AI?
Технологию Sever.AI можно масштабировать и адаптировать для других HR-процессов. Например, платформу можно настроить на проведение exit-интервью, опрос сотрудников в процессе адаптации или вообще любых опросов. Робот позвонит, задаст вопросы, соберет обратную связь, проанализирует результаты и сформирует HR-специалисту отчет для работы. Освободив его от рутинной механической работы для более творческий и стратегически важной.
Познакомиться с опытом внедрения Sever.AI в российских компаниях и заказать демонстрацию системы Sever.AI можно здесь.
Продукты компании TalentTech легко интегрируются между собой, формируя полноценную HCM-платформу, которая состоит из нескольких IT-модулей. Они помогают компаниям автоматизировать подбор персонала, исследовать вовлеченность, адаптировать новичков в команде, обучать сотрудников по индивидуальным трекам и управлять целеполаганием.