面對動輒數以百計的履歷,如何從素不相識的應徵者中辨識出適才適所的人選?不難想見企業徵才部門的人員與主管負擔沉重,身膺艱鉅。現在,機器學習等AI技術可以幫上忙,根據歷年應徵者的資料,及錄取者入職後包括升遷與工作表現的員工檔案建立預測模型,評估每一位求職者的技能、經驗、人格特質在不同工作的勝任程度。倘若工具運用得宜,AI不僅能識別特定的專業,還能評估求職者的潛在能力和企業文化契合度,並預測其在求才機構中發展出成功職涯的機率。
新加坡星展銀行於2018年推出業界首個AI招募系統——JIM(Jobs Intelligence Maestro),專為儲備幹部的篩選和招募工作而設計。星展銀行前人力資源長盧方傑分享,在採用JIM系統之前,銀行平均需要面試7至8位應聘者才能選出一位合適人選,引入JIM系統後這一比例大幅提升,現在每面試2人就能找到1名適任者,不僅大幅提高了選拔效率,還縮短了面試所需時間。JIM系統的一大優勢是能夠全天候運作,為應聘者提供隨時提問的便利,並能精確回答涵蓋薪酬福利、職務內容等95%的常見問題,僅在必要時將問題轉交給招募專
企業數位轉型成為熱門趨勢,而且已不僅是IT、數位或行銷部門的專屬課題。隨著近年人工智慧(AI)的發展與功能越來越強大,AI的應用已逐漸擴散至企業各部門,在科技不斷轉型下,能善用AI工具的企業將能搶占先機。
近年來,AI人資系統如雨後春筍般湧現,已成大型企業招募新血、管理員工、進行內訓、撙節時間與成本的利器。越來越多美國、日本、韓國企業巨擘,採用AI人資系統徵才。
未來金融業的徵才場景將如同一場數據互換之旅。取代傳統面對面,以及必須存在既有空間與時間的限制,想像一下數年後的徵才畫面,人力資源(HR)主管透過智慧眼鏡即時瀏覽全球人才,在人工智慧(AI)助手協助下更靈敏地捕捉數據、分析潛力,迅速篩選出最適合公司需求的候選者。
金融機構徵才頻率劇烈變化,已成為近年業界顯著的趨勢。過去,金融機構通常每年進行1至2次的徵才活動,如今,因缺工常態、世代差異、產業結構變遷以及環境因素等影響,這一頻率急遽上升至每年3到5次,呈現出前所未見的密集度。「緊鑼密鼓的徵才頻率前所未見,卻也成常態。」台灣金融研訓院副院長林仲威對此巨變深深有感。
一個國家的金融實力強弱,在很大程度上影響著國家在世界版圖的地位。正因為看到許多國家都越來越看重金融業的發展,台灣有發展區域金融中心的藍圖,也有想要創新的企圖心,如果政府能再幫金融業從跑跳前進改成裝上翅膀飛行,就有機會前往更高的目標!
全球金融產業競爭越來越白熱化,多國都將建設金融中心列為重要施政目標,包括新加坡金管局、韓國金融監督委員會、日本金融廳等,背後都有政府政策的強大支持,為提升國際金融競爭力,出盡奇招,大顯神通。
FinTech日新月異,為因應加速出現的金融商品及服務態樣,美國證管會、日本金融廳、新加坡金融管理局都在思考因應對策。在我國,金融科技發展蓬勃,立委也認為應有行政組織專門處理,且獲行政院長陳建仁應允研議,期盼台灣早日站上金融新浪潮。
金融科技創新深刻體現一國的經濟競爭力和創新能力。美國、英國和新加坡均向世界展示了如何透過積極的政策支持、開放的創新環境及對人才的培養和吸引,來推動金融科技的快速發展。台灣應積極地從這些成功案例中學習,推升金融產業站上國際舞台。