詠鋐智能透過定義不同參數、建立AI模型，對潛在離職員工進行離職動機分析。僅為示意圖。pexels
疫後產業界出現廣泛的缺工現象。企業該如何從履歷大海中找到對的人才，並且提前留才？
針對企業招募、留才的人才議題，除了改善企業文化、調整薪酬結構等作為，有許多企業開始採用更科學化的AI技術。
詠鋐智能（ChimesAI）創辦人謝宗震表示，透過定義不同的參數，像是通勤距離、自評職務契合度等，建立AI模型、預測離職率，即可對潛在離職員工進行離職動機分析，提早做關懷措施。
身為清華大學統計博士的謝宗震，過去以資料分析的專業背景，為不同產業的客戶，提供AI技術的解決方案。詠鋐智能是他二度創業的題目，主要透過自家研發的AI建模與應用管理平台Tukey，來解決傳統AI應用導入門檻高的問題。
人才流失、缺工，成為製造業的痛點
成2年的詠鋐智能服務的客戶，有國內石化、鋼鐵、半導體大廠等業者。備受青睞的關鍵有二：第一，Tukey可應用的場景相當多元。像是，從生產參數最佳化、設備性能異常預警，再到原料產品供需評估等，都相較傳統解決方案避免檢修人力的浪費、縮短維修時間等成本。
第二，不需要懂程式也能讓一線人員直接建立、管理AI。企業內部的資訊團隊產能往往十分吃緊，倒不如由具備know how的人資團隊直接建立AI模型，更能夠給出合理的推論與解釋。使用Tukey的第一線現場人員分享，「過去自己都聽不懂AI在講什麼、以為距離AI很遙遠，」在沒有AI相關背景下，他們實際操作Tukey都很上手，也都讓他們感受到AI所帶來的價值。
但為什麼詠鋐智能會從傳統製造業跨界到人力資源領域？謝宗震分享，「我們服務的客戶主要是傳統製造業者，但近年來發現產業界的人才流動、缺工問題蠻嚴重的。」
循著「實現AI庶民化，讓產業使用AI技術像用水用電一樣自然」的初衷，也讓他們開始思考，可以如何讓AI扮演要角，解決缺工等人力資源問題，為企業做到科學化的選、育、用、留才。
用AI把對的人找進來、留下來
「年輕工作者轉換工作的意願高！」除了產業界面臨迫切的缺工問題外，謝宗震觀察，現在比較少聽到有年輕員工會願意待在一家公司超過5年、10年以上。這也成為企業在招募、留住人才上的一大痛點。
他舉國內半導體大廠為例，每年的招募成本好幾億，如果將員工流失率約10%，光是人才流失所造成的損失就相當於好幾千萬。這還不包含需要重新招募、人才空缺等成本。
因此，他們同樣使用Tukey，只是場景換到人力資源中。不一樣的是，他們針對通勤距離、職務契合度、距離上次升遷多久、加班時數、加薪幅度等可能導致離職的因素設定參數，並建立分類器，來預測員工的離職率，進一步針對員工的離職動機進行分析。
一間企業人資長，也分享了Tukey平台實際應用的回饋。人資長對於Tukey印象深刻的地方是，可以根據不同員工所屬的部門、職級等條件，提供員工去留的拉力、推力分數。像是，研發工程師對於工作內容契合度、職等升遷特別敏感；廠務工程師則對於是否長期加班特別在意。
人資長進一步解釋，這樣的觀察，過去在離職訪談中有隱約觀察到這樣的現象，但這現象直到透過AI可以更加明確量化。
除了預測員工的離職率外，同樣也能運用在人才招募上，譬如分析哪些管道可以為公司找到頂尖人才、如何從組織內部徵選合適人才、如何協助新人有效入職。
謝宗震解釋，一家企業每次招募可能從各種管道收到上萬封的履歷，但人資不可能每封都看，所以要透過AI能在短時間找出適合公司職位、最有可能會來面試的人選。
透過科學化的AI演算法、數據分析的方式，能幫助人資在人才的選、育、用、留的資源投入上更有效率，讓企業更具備競爭力。