應用案例
知名資訊科技業利用 AI 分析人資數據
制定完善留才策略
該企業為台灣知名資訊科技業，全球擁有超過 3 萬名員工，在世界各地皆設生產基地和銷售通路。
19%
留任比率提升
300 萬
人事成本節省
挑戰
員工是企業重要的資產，因此員工離職事件是困擾企業各部門的棘手問題，該企業在解決人員離職的問題遇到以下困難：大量履歷篩選費工費時、無法找出離職原因、招募與訓資源浪費。高科技製造業旺季產線需要招募大量人力，然而產線人員流動率高加上招募成本高昂，優秀人損失將造成缺工、產線停擺，間接導致交期延宕。
解決方案
透過 Decanter AI，協助企業增進適才適性、改善勞資雙方落差。以 No-Code AI 分析人才數據，制定出完善的留才策略，進而避免人才損失問題。
Decanter AI 建立模型作為離職預測參考
- 員工相關之資料探索性分析
- 找出員工離職重要因素
- 預測高風險離職員工
結果分析
- 員工離職重要因子分析
- 高風險離職員工名單
商務應用
- 提前採取留才，避免人才損失
- 完善留才政策
成效
以 AI 預測分析人才數據，準確命中近 8 成高風險離職員工預測名單，制定出完善的留才策略，進而避免人才損失問題，達到 19% 留任比率提升，進而避免產線延宕違約風險，推估可為公司減少因資深員工離職所造成的業績損失近 300 萬。此外，透過模型特徵重要性找到影響員工流質與否的因素，像是：累積年資、員工年齡、過去薪資調整幅度、獎金薪資比可作為後續決策依據。
