👍 승진 적합도 예측 시스템 활용 효과
1차적으로 OOOOO기업에서 제공된 데이터를 통해 승진에 요인을 미치는 중요 데이터 분석하고, 최종모델에서 당사의 승진요인에 적합한 승진적합자를 예측하고 제공함 (AUC정확도 89%이상, RECALL 73%). 이에 따라 회사에서 승진에 중요도가 높은 요인들을 제공하고 그에 맞는 개개인의
승진을 위한 요인을 포함한 프로파일링을 제공하여 상시 평가 및 확인이 가능해짐.
승진 적합도 예측 시스템을 활용하여 현 시스템을 유지 보수하고 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방향 제시
∙ 과도한 실적 경쟁을 막을수 있고 협업을 독려할수 있는 변수데이터를 찾아 고도화 모델링
∙ 회사 전체 발전에 얼마나 기여했는지 확인할수 있는 회사전반적인 변수 데이터를 찾아 고도화 모델링
∙ 해외 MS,Google 및 국내 SK텔레콤, 현대자동차 등등과 같이 인사평가의 절대평가제를 도입한 회사가 있지만 최근에는 이마저도 없애는 기업이 나오고 있음. 수시로 팀원들에게 끊임없이 조언해주고 과제를 내주고 피드백을 통해 팀원이 목표를 달성할수 있는 상시리뷰제를 추진하는 회사가 발생되고 있음. 즉 애자일(agile 민첩한) 평가시스템.
∙ 지속적인 고도화와 알고리즘랩스가 제공하는 실시간 모니터링을 통해 “연말 평가제도”가 아닌 “상시 평가 제도” 의 문화를 수립하여 회사의 전반적인 경쟁력을 고취할수 있음
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