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觉得年终奖发放不公平?别怕!机器学习技术会客观评价你的业绩

北京pk10西红柿:”杨宏浩介绍,香港是半年内游客可无理由退货,且对登记在内的店铺实行记分管理并公示。

编者按:本文作者 Kris Duggan 是硅谷员工激励管理平台 BetterWorks 公司联合创始人见首席执行官,该公司旨在帮助企业、管理人员、以及员工提供有效的激励措施,让人们在工作中获得更多动力。

如今,机器学习已经快速渗透到了很多行业工作领域里,各种规模的企业都开始尝试应用机器学习技术来提升工作效率,为业务带来创新。事实上,在即将过去的 2016 年里,已经有超过 200 家专注于人工智能技术的公司获得了融资,总融资金额达到了 15 亿美元。此外,2011 年获得股权交易的人工智能初创公司数量只有 70 家,而到了 2015 年,这一数字已经变成了近 400 家。

像谷歌、微软、亚马逊这些大公司已经开始构建自己专属的机器学习技术,帮助他们处理海量数据和识别数据/业务类型。不过,目前似乎还有一个行业领域尚未被机器学习技术完全渗透——那就是人事管理。有报道称,现在依然有超过 55% 的企业无法有效使用人力资源数据来预测、改善员工绩效,最终导致很多有价值的人事数据被“浪费”。

不过,随着越来越多的企业开始尝试机器学习,想必在不远的将来,他们肯定会利用这个先进的技术颠覆当前低效的人事管理流程。机器学习技术应用在人事管理领域有两方面好处:第一,机器学习有能力消除固有的职场偏见问题;第二,它可以帮助人事经理获得正确、客观的反馈,维护积极的企业文化,识别、并留住优秀的员工。

如今企业人事管理存在的问题

超过一半的企业高管认为,当前的绩效管理方法无法有效驱动员工的工作能力和敬业度。而且,对于一家公司的业务部门管理人员来说,能够有效管理 70% 的手下员工就已经算是不错的成绩了。

除了这些挑战之外,与性别、年龄、喜好相关的固有职场偏见,也一直是个非常严重的问题。今年初,有报道称某些美国科技公司被要求优先和女性员工续约,之所以会出现这个问题,主要是因为在科技行业里,有 56% 的女性会因为到了所谓的“中级”点之后,便难以继续在职场上得到继续发展,有些人甚至会被变相要求辞退。不仅如此,相比于男性员工,女性员工很少能够从管理层得到反馈,来帮助她们改善自己的工作(差距至少在 20%)。

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