履歷 OUT!聯合利華用 AI 找人才優選率增 6 成
作者:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
本文重點:
1. AI 可加快人才篩選的速度和規模,節省成本,並改善求職者的經驗。
2. 根據職位量身打造演算法,僅納入被證明可預測工作績效的數據點,並考量文化差異。
3. 垃圾進垃圾出。需靠嚴謹的審查過程,消除演算法中的偏見,讓人才招募更公平。
人對了,事就對了。說的簡單,但對全球最大的雇主之一,聯合利華 Unilever 要如何從每年180萬份的履歷汪洋中,挑出那萬中選一的員工呢?
「我們去大學招募人才的方式,就跟我 20 年前被招募時一樣,這感覺有點不太對勁,」聯合利華北美人力資源副總裁 Mike Clementi 接受美國商業新聞網站《商業內幕》(Business Insider)訪問時說。
負責中亞市場的聯合利華人資副總裁瑪莉莎‧ 芝‧基(Melissa Gee Kee)則公開自嘲自家系統過時又冗長:「在 34 個國家,當我們要開始選人時,第一輪就有50%的申請人退出,連申請表都沒寫完。過時的技術耗了他們45分鐘,還不能在手機上填。」
她接著說:「所以我們化危機為轉機。 這轉機,不是翻新,而是真正具有破壞性的創新。」
與其派招募人員去菁英大學收集履歷,人工篩選,再一一安排電話面試,聯合利華和Pymetrics 與 HireVue 兩家科技新創攜手,用 AI 人工智慧來選員工!前三關由 AI 把關,過了才有機會跟真人面試。
結合社群活動,巧妙收集最佳 AI 訓練數據
第一步,履歷出局,演算法上場!
年輕人是網路的動物,與其進入校園,聯合利華改在臉書,LinkedIn 領英,與熱門人才招募網站 The Muse、WayUp 上進行精準行銷,申請人只需上傳其 LinkedIn 領英個人檔案的連結,時間最多不超過10分鐘。這個階段,演算法約刷掉一半,只留下符合職缺要求的求職者。
下一關,玩線上遊戲!
申請人將在20分鐘內玩12款Pymetrics開發的腦神經科學遊戲。這些小遊戲考驗受試者在高壓下專注力、短期記憶力、風險的評估能力、以及對情緒和情境脈絡的解讀能力。
「(答案的)光譜沒有對錯,這可不是為了讓你感覺良好而編出來的,光譜兩端可能適合非常不同的職缺,」Pymetrics 執行長芙烈達·波莉(Frida Polli)說。
至於適合什麼工作,聯合利華讓公司內各種職缺的優秀員工玩這些小遊戲,他們的結果就是衡量求職者的基準。每場遊戲結束,求職者就會得到立即的回饋,若結果符合基準,就晉級至下一關:透過HireVue系統線上面試。
HireVue的科技長羅倫‧拉森(Loren Larsen)稱之為「隨選面試」(On demand interview)。求職者可以用手機、平板電腦或裝有攝影機的桌機,在他們方便的時間,錄下對一系列問題的回應並上傳。
「觀看」這些影片的,不是真人,而是HireVue的AI。AI用自然語言處理(Natural Language Processing)和臉部辨識技術等,分析求職者的反應時間、用詞、聲調、說話速度、陳述方式、肢體語言和整體表達能力,並從聲音和表情分辨情緒,如對該主題的熱情程度。而這些訓練數據(AI Training Data Sets)成為讓 AI 變精準的最佳教材。
「機器會看 25,000 個不同的特徵和它們彼此間複雜的關係,」拉森說,但因為各職缺所需的條件殊異,「我們僅納入被證明可預測工作績效的數據點,而忽視無關緊要的特徵。 這消除了許多可能無意間影響人類招募者決策的特徵。」
此外,由於表達方式和情緒表現具有文化差異,拉森強調:「我們採用同一文化的人的數據來訓練模型。」
總言之,「我們分析面試(影片),並預測他們的未來表現。我們分析該職缺重視的特徵,並產生一個洞察分數(Insight Score),基本上那就是他在我們所見過的求職者中的排名。」
建立龐大對照 AI 數據庫,消除演算法的偏見
讓看不透的機器決定一個人的聘任與否,招致不少黑箱批評,然而不論是Pymetrics或HireVue都強調他們致力於消除機器的偏見。Pymetrics有一套嚴謹的方法,能找出並移除演算法中隱藏的偏見,「並非所有的演算法皆平等,它們不是一開始就客觀公平。 若你用存在偏見的訓練數據去訓練機器,它只是直接複製人類的偏見,並往往讓偏見更加惡化。」
他們建立了一套擁有上萬人資料的對照數據庫,用來檢證潛在的偏見,一旦發現問題,即降低其權重,直到消除演算法的偏見,服膺5分之4法則(註:根據美國公平就業機會委員會的《員工篩選程序統一指南》,任一群體的選擇率若低於選擇率最高的族群的80%,即顯示該族群受到不當歧視),「我們相信任何獨厚單一族群的演算法,只是反映噪音,不是反映信號,」Pymetrics官網說。
HireVue也反駁,人類面試官的判斷常會不自覺的受到性別、種族、美醜、身材等跟工作成功無關的因素左右,對勝任工作的定義也相對模糊,還往往靠「直覺」來做判斷,無視於偏見常躲在直覺的背後。
他們認為嚴格檢視機器產生的結果,反而能讓人才招募更公平。拉森舉例,機器可能會發現公司裡最優秀的技術客服工程師說話的速度比其他人慢。
而男性說話的速度可能也普遍比女性慢。這可能導致演算法認為男性優於女性。一旦在測試中發現這點,可忽略說話速度,以免性別導致結果偏差,並重新訓練和測試。
在這兩關,機器分別刷掉6至8成的人。通過AI這三關後,該是讓「人類面試官」上場了!求職者會受邀至聯合利華的辦公室進行一日生活體驗,當天面試官就會做出決斷。
從數據開始 AI 革命,讓企業運作更有人性
目前,AI已接手聯合利華在全球68個國家的基層人員招聘,精通15種語言,分析超過27萬份求職申請,節省75%的招聘人力,求職者5萬個小時的寶貴生命,並把招聘作業時間從4至6個月縮至2週,幫公司每省1百萬英鎊(約4千萬台幣)。
進到最後一關的求職者,有80%拿到工作,82%接受工作,皆高於過去63~64%的水平。不僅如此,員工的多樣性前所未有,非白人的比例提高,大學的來源從原本的840所增加到2600所。
「(在我們所有的客戶中,)聯合利華是唯一從零到百分百投入的公司,」波莉說。聯合利華在不到一年內,未先進行小規模測試,就直接運用在所有基層職缺的招募上。
任何的改變,當然並非一帆風順,「那把我們的招募人員和某些招聘經理嚇壞了,」領導這場AI革命的瑪莉莎說,「我向你保證,他們的心目中,他們當初經歷的招募過程顯然是最好的,所以只須照舊複製就好了,」
她調皮的豎起大拇指。這些不安和不信任,讓計畫延誤了5個月,「有人跟我們說這太荒唐了,幸好現在那些人已經不在了。」
其中最大的迷思,就是機器怎能取代人性?
瑪莉莎的回應很簡單:今天,68%的求職申請根本石沉大海。但透過AI,聯合利華所有的求職者在每個階段,都會獲得寶貴的回饋,「至少有一頁A4,詳述你為什麼適合與否,需要加強什麼能力,有何強項……Pymetrics也會幫忙找到他們在公司裡找到更適合的職位。」
「這是AI讓我們更有人性的例子,」聯合利華首席人資長琳娜·拿爾(Leena Nair)說。
附圖:圖說:聯合利華的基層人員招募流程。AI 為前三關關主,最後一關才真人面試。
Pymetrics的小遊戲,求職者每打一次氣,就會獲得0.5美元,但氣球破掉則歸零。測試受試者的風險評估能力。 來源:Pymetrics
HireVue的AI會分析求職者影片中的25000個特徵,並依此預測其未來的工作表現。來源:HireVue
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/how-unilever-uses-artificial-intelligence-to-recruit-train-thousands-of-employees
審查資料上傳測試 在 吳玉琴 Facebook 的最讚貼文
為了加速長照特約單位的申報與審核作業,衛福部十月一日啟動"長照2.0服務費用支付審核系統",但卻造成部分特約單位無法順利上傳,以及無法通過的申報案件量偏高等情況。
經過溝通,衛福部長照司已經有明確的對策和作法。
衞福部一定要站在特約單位及受服務失能者的角度來因應。
📌回應支審系統說明
衛福部於今年建置「長照2.0服務費用支付審核系統」(以下稱支審系統),並於10月1日上線,該系統介接照管平台之申報資料,透過系統進行電腦檢核費用作業,目的是加速縣市政府審核長照服務費用之作業。
支審系統上線前,衛福部已先就六個縣市政府進行功能測試,並召開系統操作說明會,相關操作說明文件及影片亦公告於系統;系統上線後也已於10/7、10/8辦理服務特約單位之系統操作說明會,後續已安排於10/15-10/23再辦五場分區說明會,以確保長照費用申報及核撥作業順利進行。
有關上線初期部分服務特約單位無法順利上傳申報資料一事,目前衛福部已於10/9通函各地方政府放寬費用申報與核銷期限,於今年9月至12月之申報,不受次月10前提出服務費用申報之限制,並擴大費用審核作業之彈性,於近日完成合理化的系統檢核條件,對於有疑義之檢核結果列為觀察指標,同步優化系統介面,便利服務單位申報,預計10月16日前完成調整後,重新開放服務單位查詢審核結果,衛福部正督促資訊廠商立即妥適處理,以維護特約服務單位與長照服務個案之權益。
本司每天透過系統監控,電腦審查狀況,從上線初無法通過案件約申報案件的20%,至14日中午已降至9.29%,16號之前我們要求系統廠商放寬查核作業完成,相信符合給支付基準案件都能通過。
屆時如仍有服務端出現申報不過異常問題,我們會進行個別輔導
審查資料上傳測試 在 Joe's investment Facebook 的精選貼文
Joe:「未來美國面對中國企業的相關資訊人員,我看全面性的防範勢在必行,很多時候不是硬體設備到底安不安全,而是雇用有風險的員工或合作對象,怎麼防都防不住,不怕神一樣的競爭對手,只怕內神通外鬼,不是所有中國人都這樣,但是比例太高,高到寧可全面封殺,也不要賭運氣。」
Apple公司一名硬體工程師竊取公司自駕車機密,遭美國當局控告。這是2018年7月以來,第2起類似事件,2019年1月11日,同儕看到陳紀中(Jizhong Chen,譯音)在保密的工作區內用廣角鏡頭拍攝照片。根據加州聖荷西聯邦法院的刑事訴狀,他受雇於事發的半年前,到職時曾簽下嚴格保密協議。
檢方表示,陳紀中坦承拍攝並備份自駕計畫的手冊和原理圖等約莫2000個檔案到自己的硬碟中,但並未告訴Apple他應徵了一家總部在中國的自駕車公司。
Apple表示,陳紀中拍攝的資料如果公開,會帶來「巨大傷害」。政府取得的照片裡,有一張日期標誌2018年12月19日,拍攝Apple自駕車構造圖,另一張2018年6月的照片,則拍攝自駕車線束組裝圖。
陳紀中告訴Apple調查員,因為主管要他進入績效改善計畫,他才拍照,想用於申請公司內部其他工作;Apple得知陳紀中應徵了中國對手公司之後,將他停職,陳紀中後來告訴Apple,他想回中國探視生病的父親。上週他準備搭上直航班機前,遭美國當局逮捕,1月25日,他以50萬美元現金和財產作為擔保後獲釋。
Apple在2015年左右開始自駕車計畫,目標是開發能與特斯拉競爭的全自駕電動車。
2018年7月,Apple前員工張曉郎(Xiaolang Zhang)被控竊取Apple自駕車機密文件,試圖投奔中國新創公司「小鵬汽車」。當時他對Apple調查員的說詞如出一轍,也是表示打算回中國看家人。
另外,美國檢方對中國華為集團及其美國子公司華為設備美國公司(Huawei Device USA Inc.)提出10項指控,指其涉嫌盜竊T-Mobile的商業機密、企圖盜竊商業機密、七項電匯詐騙,以及一項妨礙司法公正。
根據美國檢方1月28日公布的起訴書,還原華為竊取T-Mobile公司Tappy手機測試機器人技術的事件經過,堪比好萊塢大片,兩次偷帶非工作人員進入實驗室、肆意拍照竊取美企機密技術、甚至將機器人手臂裝入包中私帶出門,華為竊取T-Mobile機器人的內幕被一一揭開。
華為從2010年6月成為美國電訊商T-Mobile的手機供應商,這是華為進入美國市場的第一步,T-Mobile合作的電話供應商都提供測試、進入實驗室的機會,但同時,它也跟所有的供應商約法三章,不可拍攝Tappy機器人照片或影片;僅限於每家供應商的少數員工使用Tappy機器人;僅限於員工在規定時間內測試預定的電話新機。
華為美國子公司代表華為總部與T-Mobile簽署了上述保密合約,除非執行與T-Mobile的合同,華為不會使用T-Mobile的機密資訊,但T-Mobile不知道的是,幾乎在它跟華為開始合作的同時,華為已開發自己的手機測試機器人(xDeviceRobot)項目,並想從T-Mobile的Tappy機器人身上找到能為其所用的關鍵技術。
隨著華為自行研發的機器人項目陷入瓶頸,總部更不斷地要求美國子公司配合、去偷竊T-Mobile的技術,於是,華為美國公司的技術主任再次建議華為總部派人自己去接觸機器人,華為美國公司兩名持有T-Mobile實驗室門禁卡的工程師,擅自帶人到實驗室,違反了當初與T-Mobile簽訂的保密協定。
在被T-Mobile的員工發現後,他被要求離開實驗室,但誰能想到,第二天一名華為的工程師再次進入該實驗室,對機器人拍照、搜集技術資訊,直到被T-Mobile的員工發現、請他離開實驗室,然後他在美國境內向華為中國總部以及美國子公司發送多封電子郵件,包括照片、實驗器材等。
而T-Mobile發現華為的不當行為後,通知華為暫停其進入實驗室,並要求退回所有發給華為的門卡,但T-Mobile仍同意留一個門卡給指定的華為工程師,規定只能為華為即將發布的新機、到實驗室進行有限的測試,不過,華為總部繼續指示這名工程師進一步獲取T-Mobile機器人的資訊,華為美國工程師用門禁卡進入T-Mobile Tappy實驗室,在他準備離開時,他偷偷地將一個Tappy機器人手臂放入他的筆記本電腦包中,並秘密將其帶出實驗室。
T-Mobile員工當天稍晚發現機器人手臂被盜,聯絡了當天進入的華為工程師。最初,工程師否認自己拿走機器人手臂,後來他聲稱在他的包裹找到了,他說這是一個錯誤,並表示他會歸還手臂。
根據起訴書,華無工程師偷回的機器人手臂進行了各個測量,包括導體棒的末端(最關鍵的核心部分),並仔細、精準拍攝了機器人手臂的各種細節照。隨後,他通過電子郵件將這些照片作為附件發送給華為中國總部的工程師。
2013年7月10日,華為的美國子公司內部轉發華為中國母公司的一項正式獎勵政策,這套政策允許華為獎勵從競爭對手手中竊取機密資訊的華為員工,華為員工被指示在公司內網上傳從其它公司獲得的機密資訊,若是特別敏感的資訊,則需將電子郵件加密後發送到指定的電子信箱,同時,華為成立競爭管理小組,任務是審查員工提交的機密內容,並對提供最有價值情報資訊的員工頒發月度獎。
此外,華為還設置了兩年一度的大獎,提供最有價值資訊的前三名(地區)都能獲得這一獎勵。該政策亦強調,任何員工都不會因按照政策采取行動而受到懲罰。
華為2001年進入美國市場,不到兩年的時間就捲入竊取美國企業商業秘密的糾紛,引來美國監管單位的注意;而華為創始人任正非的中共軍方背景更令美國國會及國安部門擔憂其對美國構成的國家安全威脅。
https://www.cna.com.tw/news/ait/201901310093.aspx
https://zh.wenxuecity.com/news/2019/01/30/8049552.html
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請問一下,有人遇過MYSOS護照審核的部分一直沒辦法通過嗎?
我有交叉測試過用不同手機拍我的護照
用我的手機拍不同人的護照
用掃描的
結果最後都只有我的護照顯示讀取錯誤
別人的護照都通過
這可能是甚麼問題呢?
這樣是不是只能去當場查驗護照了?(就不會變藍色?)
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行政院衛生署疾病管制局101年度科技研究發展計畫 執行機構:國立成功大學醫學院
發展「網路約會(炮)文化」之網路意見領袖介入策略及成效評估 https://goo.gl/ieKlxl
背景:男同性性行為(men sex with men, MSM)是台灣HIV感染首要的危險因素,網路的
隱密性、方便性及快速連結社群的特質成為男同志社群社交及尋求性伴侶的新興媒介,亦
成為MSM傳播及感染性病及HIV的危險環境。本研究為描述男同志網路社群之「網路約會(
炮)文化」
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.228.107.51 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Japan_Travel/M.1665579606.A.B76.html
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:00:26
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:01:38
然後我突然發覺
我的簽名欄有簽>沒過
另外兩個人的簽名欄都沒簽>過了
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:02:29
然後我的護照是2015年辦的,效期十年
另外兩個人的,是這兩年內辦的
會不會是舊格式讀不到?
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:03:16
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:03:28
好奇怪QQ
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:05:40
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:05:50
12歲以上就要自己拿手機
12歲這個歲數不確定
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:07:04
測試讓旁邊沒白邊
或是只有有護照的那一面
目前都失敗
現在測試掃有白邊(A4大小)測試中
我老婆跟小孩的護照隨便拍一張就過了QQ
都只有拍護照的那一面
我的已經用各種角度(怕反光)、掃描
拍了10幾張,全部都失敗
太莫名其妙了QQ
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:19:02
掃描有白邊一樣失敗QQ
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:21:22
想確認一下,相片頁的掃描檔是甚麼?
是不是只能先點略過,去現場查驗護照了?
另外小孩掛在老婆那邊
老婆藍,小孩黃(3歲沒有打疫苗)
MYSOS頁面變成黃色
這樣應該也可以入境吧?
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:36:27
我放棄了,掃描好幾次也都失敗
先選護照的地方PASS
看看會怎麼樣好了
※ 編輯: RandyMarsh (61.228.107.51 臺灣), 10/12/2022 21:43:58
也有用掃描
掃描機掃描更不會有反光
是指mysos頁面
還是那個頁面點進去有qrcode那個頁面?
我現在是mysos頁面是綠色
點進去是藍色寫審查完畢
這樣是能入境的嗎?
好的
感謝
這樣我就稍微放心的按略過了
請問您入境了嗎?
有跟同事變成不一樣的入境流程嗎?
※ 編輯: RandyMarsh (223.137.73.208 臺灣), 10/12/2022 22:04:36
變綠之後
隔幾分鐘後有變藍
※ 編輯: RandyMarsh (223.140.17.61 臺灣), 10/12/2022 22:59:14
※ 編輯: RandyMarsh (223.140.17.61 臺灣), 10/12/2022 23:01:57
... <看更多>