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승진 적합도 예측 업무 성과 예측 핵심인재 이탈 예측 부서 이동 적합도 추천 연수 과정 추천

핵심인재 이탈 예측 시스템 활용 사례

⚠️ 기존 퇴직 예측 프로그램의 문제점
HR 부서는 퇴직자 예측 프로그램을 보유하고 있으나, 사용도가 떨어지는 문제점이 있었음.
1. 예측 확률이 낮아 HR 실무자가 활용 필요성을 느끼지 못함.
2. 코딩 등 코딩 스킬이 없으면 해당 프로그램을 자유자재로 활용할 수가 없어 사용 장벽이 존재.
3. 본사 정보 외에 사업부에서 중요하게 생각하는 변수들은 반영되지 않아 지역별, 사업부별 적합도가 떨어지는 상황.
⛳ 인공지능을 활용한 핵심인재 이탈 예측 시스템 도입 목표
기존에 보유한 프로그램의 문제점을 해결하고 퇴직 가능성이 높은 퇴직 고위험군을 예측하는 목적
1. 현재 퇴직 고위험군에 대한 예측 프로그램을 보유하고 있으나, 예측변수가 사업부별 특성을 반영하고 있지 않아 예측률이 높지 않음.
2. 더욱이 코딩에 대한 전문성이 없이는 퇴직예측이 어려워 본사를 통하지 않고는 프로그램의 활용이 거의 불가능함.
3. 프로그램 개선을 위해 매번 수작업으로 변수를 조절하는 등 시간이 많이 걸리고, 개선이 미미하여 잘 활용되지 않고 있음.
이에 따라 사업부별 특성이 포함되고, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 퇴직 고위험군 예측 모델 개발을 통해 HR 부서에서 퇴직 예측 프로그램을 적극 활용하여 퇴사율을 감소시키고자 함.
👍 핵심인재 이탈 예측 시스템 활용 효과
사업부의 OO, OO 교육여건 등 사업부별 특성이 반영된 퇴직 고 위험군 예측 모델을 구축함으로써, 사업부 특성에 맞는 퇴직자 예측이 가능해짐. 이에 따라 사업부 HR부서에서는 개인 맞춤형 인사관리 서비스가 가능해질 것임.
이를 통해 사업부 퇴직률을 감소시킬 수 있음. 실제로 2020년 OO %인 퇴직률 목표치를 2021년 OO %로 낮춰 잡았음.
퇴직률 감소는 구성원 퇴직에 따른 비용 증가를 막을 수 있고, 핵심인재의 지속 유지는 핵심인재의 네트워크 및 업무 역량 축적에서 Learning Curve 효과가 발생해, 점차적인 성과의 증가가 이뤄지는 효과가 있음.

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