Управление файлами cookie
Настройки файлов cookie
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены.
Другие файлы cookie можно настроить.
Другие файлы cookie можно настроить.
ИИ в найме: HR-завтрак
Selecty и Т-Банка
Крупные банки меняют рекрутмент с помощью алгоритмов ИИ: опыт лидеров государственного и частного сектора
Крупные банки меняют рекрутмент с помощью алгоритмов ИИ: опыт лидеров государственного и частного сектора
Примерное время чтения: 5 минут
Хотите всегда быть в курсе событий на рынке IT? Подписывайтесь на наш Telegram-канал!
- 10 сентября в московском офисе Т-Банка прошел HR-завтрак Selecty. HR-директора крупнейших банков страны собрались, чтобы обсудить, как искусственный интеллект меняет практику найма в ИТ-специальностях и профессиональном подборе, почему рекрутеры неизбежно будут работать в паре с ИИ-ассистентом, и как внедрять нововведения, не выходя за рамки правовых барьеров.
Внедрение ИИ в рекрутменте стало новой нормой, но оно происходит неравномерно. Чат-боты берут на себя скрининг-интервью с ИТ-специалистами, массовые вакансии закрываются без участия человека, но говорить о том, что алгоритмы смогут оценивать soft skills кандидатов, не приходится.
Представители Т-Банка, Сбера, ВТБ, ПСБ, Альфа-Банка, СДМ, Уралсиба, Транскапиталбанка, Точка-Банка и ЦБ РФ делились опытом и спорили о том, может ли аналитик заменить рекрутера, как обучить команду работе с алгоритмами и что делать с правовыми барьерами.
“
«Т-Банк — хэдлайнер в развитии ИИ. Весь вопрос в том, как технология влияет на конечный продукт. В некоторых направлениях процесс трудоустройства в компанию автоматизирован настолько, что человек не участвует в нем даже на этапе оффера, но это касается только массовых вакансий».
Команда Т-Банка поделилась системой выявления фрод-кандидатов (соискателей, которые намеренно приукрашивают резюме и обманывают потенциальных работодателей). Порядка 75% выдуманных резюме удается выявить уже в процессе рассмотрения резюме. Примерно в 10% случаев модели ошибаются, но компании будет и дальше обучать ассистентов, которые помогают рекрутерам работать эффективнее.
“
«Важное отличие ЦБ в том, что у нас нет массовых вакансий, за исключением стажировок для студентов. Именно поэтому мы концентрируемся на структуризации и качестве данных. Это первый приоритет, связанный с внедрением моделей. Кроме того, остро стоит вопрос с хранением и обработкой персональных данных соискателей».
“
«Мы активно тестируем внедрение ИИ на этапе подготовки офферов. Сейчас это скорее исследование и поиск направлений, где технологии показывают наибольший эффект. Роботы уже снимают часть рутины, а в следующем году мы планируем перейти к широкому внедрению. Мы используем и собственные разработки, и готовые решения с рынка. Во многих случаях покупка готового решения может обойтись в десятки или сотни раз дешевле, чем внутренняя разработка».
Особенно заметно влияние ИИ там, где традиционные инструменты найма и отбора кандидатов дают сбой: рекрутеры в крупных банках получают тысячи откликов кандидатов и физически не могут просмотреть все резюме и ответить каждому соискателю. Своим опытом поделился Виталий Евдокимов, руководитель команды «Исследования и аналитика» управления привлечения талантов, Сбер:
“
«Мы выстраиваем сквозную автоматизацию от подбора до оффера. Особенно заметный результат даёт использование ИИ в сорсинге: количество откликов исчисляется тысячами. Сейчас часть нагрузки закрывает чат-бот, который автоматически связывается с кандидатом и собирает ключевые данные: желаемый уровень зарплаты и базовую информацию для оценки профиля».
О другом способе разгрузить рекрутеров от монотонной работы и найти кандидатов, которые будут соответствовать духу и ценностям компании, рассказала Ирина Голубева, начальник отдела штатного подбора ИТ-персонала, Альфа-Банк:
“
«Мы обучили модель выбирать кандидатов из существующей базы Альфа-Банка, в которой уже находятся 3,5 млн резюме. Она умеет выделять ключевые требования и рекомендовать подходящих людей рекрутеру. На типовых банковских позициях, например, Java-разработчиках, результативность достигает 80% валидных рекомендаций. Мы внедрили этот подход во все команды рекрутмента и продолжаем обучать модель. При этом приоритет всегда за внутренней базой: сначала система проверяет ее, и только потом обращается к внешним источникам. Это сокращает время и снижает стоимость найма».
- Важность внедрения ИИ для ускорения бизнес-процессов отмечают и на государственном уровне.
“
«Статус государственного банка накладывает ограничения, но одновременно задает и вектор развития. На уровне директив у нас уже поставлена задача внедрить ИИ во все HR-функции. Пока мы на этапе подготовки, но в ближайшей перспективе планируем сократить нагрузку на рекрутеров и ускорить процесс подбора с помощью ИИ».
Участники встречи сошлись во мнении, что ИИ уже трансформирует найм настолько, что уже через 3−5 лет основная функция HR сместится от механического отбора к роли аналитика и карьерного консультанта, который умеет работать с данными, понимает возможности и ограничения технологий и задает стратегию взаимодействия с кандидатами.
Пока же ИИ сокращает издержки, разгружает команды и повышает скорость подбора. Но в долгосрочной перспективе его ценность сместится к более качественному найму, где человек и алгоритм работают в партнерстве.
Пока же ИИ сокращает издержки, разгружает команды и повышает скорость подбора. Но в долгосрочной перспективе его ценность сместится к более качественному найму, где человек и алгоритм работают в партнерстве.
Эльвира Масленникова
контент-менеджер