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運用算法管理人員



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富而德律師事務所亞洲人事及獎勵部門聯合主管Laura Chapman分享企業應如何在人與科技之間找到適當的平衡,以提高效率 ,並加快發展。

人力資源管理等每一方面的業務都越趨數據主導。科技和人工智能(AI)的進步,有助管理人員收集、處理和理解有關員工的數據,從而作出更快捷高效的人力資源決策及解決業務問題。

現時市場上有很多工具,可以指導人力資源管理人員運用複雜的算法來執行複雜的功能,例如在面試
過程中評估應徵者的誠實度和個性;閱讀電郵以識別團隊或員工的情緒波動;發現壓力、甚至預測潛在欺詐等。

人員分析數據有助管理人員工作,但亦引起法律方面的憂慮。隨著人工智能越趨普及,市場越發擔心用於分析員工數據的算法本身可能已存在偏見,從而加劇歧視。

儘管精心設計的算法實際上可以通過消除人為偏見,從而有助最大限度地減少歧視,但算法專注留意求職者的某些性格特徵或素質,可能會導致某些群體被忽視。

私隱是另一個憂慮。隨著越來越多企業依賴外部公司來收集和處理員工訊息,僱員如果未有就分享個人數據表示同意,又或者他們的數據以不符合其理想的方式進行處理,僱員可能會認為自己的私隱遭到侵犯。

數據收集技術的發展也帶來更大的安全挑戰。使用指紋和虹膜識別等生物識別技術,以代替傳統識別證來記錄出勤情況的新登入方法,一旦數據遭到黑客攻擊或濫用,會為個人和社會帶來嚴重的新潛在威脅。

企業應在人與科技應用之間找到適當的平衡,運用科技力量的同時,亦要培訓人類作出適當決策的技能。

此外,必須對軟件進行編程,以確保透明度並消除任意或歧視行為,尤其是在招聘過程中。

企業理應探索數據分析所帶來的機遇,以提高人力資源管理的公平性或效率。但亦應提高警惕,不能在毫無限制或保障下完全依賴數字。

《Human Resources》2018年6月號特刊訪問了12位具遠見的業界領袖,分享他們對行業未來的見解。

按此細閱今期「The Futurist」特稿或訂閱

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