随着全球经济一体化的加速，企业在海外市场的扩张已成为常态。然而，“招工” 这一 HR 议题近年来愈发火热，不仅因为员工流动率的显著提高，更因为企业在寻找和保留合适人才上面临更多困难。
海外市场，尤其是像越南这样的新兴市场，企业不仅要应对本土化的人才战略，还要面对文化差异、语言障碍以及对当地劳动法规的适应。企业在海外扩张时，如何复制本土的技术与经验，成为了一个关键问题。资深员工的离职不仅带来直接的招聘和培训成本，更可能导致企业内累积的经验与知识流失。
据美国人力资源管理协会（SHRM）统计，重新招募一位员工的成本约是原离职员工总年薪的 2/3；而美国进步中心（CAP）的研究报告则指出，对于资深或高技术员工，这一成本甚至可达总年薪的 213%。
值得庆幸的是，随着企业数字化转型的日趋成熟以及 AI 技术的快速发展，尤其是 "AutoML"——自动化机器学习技术的兴起，为企业在新时代遇到的难题提供了新的解决方案。通过智能化的人才管理工具，企业可以更高效地识别和吸引人才，同时通过数据分析优化员工的培训和发展路径，减少人才流失的风险。
AutoML 在 HR 领域的应用与效益
在 HR 领域应用 AutoML（自动化机器学习）不仅能够显著提升效率与精准度，还深刻影响着招募、留才、培训及决策等多个关键环节，其效益与优势可归纳如下：
招募与留才策略优化
▪精准预测与匹配：AutoML 通过深度分析历史数据，能够预测员工的留任率、留任时长及岗位适配度，帮助 HR 识别出哪些人才更有可能长期留任并为企业创造价值。同时，将焦点从单纯的招聘转向人才与岗位的深度匹配，优化人才布局，确保企业吸引并留住最合适的人才。
▪降低资深员工流失：针对资深员工离职率进行预测分析，AutoML 能揭示背后的驱动因素，如工作环境、薪酬福利、职业发展机会等，为 HR 提供定制化干预措施，有效减少关键人才流失，维护企业核心竞争力。
定制化培训与发展
▪关键人才识别与培养：借助 AutoML 模型，HR 能快速识别出具备成为关键人才或接班人的潜力员工，并深入分析这些人才成长的关键因素，如技能、经验、性格特质等。基于这些洞察，设计并实施个性化的培训计划，加速人才成长，为企业未来发展奠定坚实的人才基础。
▪培训效果评估与优化：AutoML 还能辅助评估培训项目的成效，通过数据分析识别哪些培训内容、方式对员工能力提升最为有效，进而持续优化培训体系，实现培训资源的精准投放和高效利用。
数据驱动的决策支持
▪科学决策依据：AutoML 将 HR 决策从依赖经验转向数据驱动，通过自动化生成的分析报告和预测模型，为 HR 提供客观、全面的决策支持。这不仅提高了决策的准确性和效率，还促进了决策过程的透明化和可追溯性。
▪持续优化决策流程：AutoML 具备持续学习的能力，能够不断从新的数据中学习并优化模型，帮助 HR 部门动态调整策略，快速适应市场变化和内部需求，实现决策的持续优化和迭代。
信息安全与自主掌控
▪保障敏感信息安全：鉴于 HR 数据的敏感性，AutoML 的引入使得 HR 部门能够自主掌握数据分析与建模的能力，减少了对外部供应商的依赖，从而有效保护企业敏感信息的安全性和隐私性。
▪提升自主创新能力：通过掌握 AutoML 技术，HR 部门不仅能够解决现有问题，还能在数据分析、人才预测等领域不断探索创新，为人才的选育用留提供有力支撑。
AutoML 在 HR 领域应用案例解析
案例一：招聘新员工的“留任率分析”
在工厂招聘现场员工的实践中，HR 部门常面临的一项严峻挑战是：即便历经职位发布、简历筛选、多层面试及精心培训等一系列繁琐流程后，新员工却往往在短期内离职，迫使整个招聘流程不得不重复启动，这无疑增加了企业的运营成本与人力资源负担。如果能在招聘决策初期便洞察每位潜在候选人对于留任意愿的预估——无论是期望的留任率还是预期的留任时长，都将极大地降低因员工快速流失而产生的额外成本与资源浪费。
借助 Profet AI 的虚拟数据科学家平台，HR 仅需准备简单的数据与表格，轻点鼠标，即可轻松解决上述问题。在此我们依照 AutoML 的解题流程，提供一个简单的案例分享：
1、定义问题
在使用 AutoML 建模、解题前，最重要的事情就是定义好想要解决的问题。
在此，我们想要解决的问题可以定义为：提高新员工的留任率
解决方法：通过精准预测应征者的留任率，筛选出那些更可能长期留任的高质量候选人进行录用
2、准备相关数据
Profet AI 是一款专注于“结构化数据”的自动建模平台，HR 仅需将手中已有的历史数据整理为简单的表格，便可通过 AutoML 工具轻松启动自动化的建模与分析工作。
3、AutoML 自动建模
运用 Profet AI 平台，即便是在没有深厚统计学或数据科学背景的情况下，用户也能通过直观易用的界面和简单的几步操作，如滑动鼠标、点击按钮，轻松实现与资深数据科学家相媲美的建模效果。
结果运用
AI 与模型的应用核心在于“如何高效且精准地运用”。一旦我们利用 Profet AI 平台完成了建模工作，接下来便是将这一成果转化为实际操作的关键步骤。具体而言，对于有意向聘用的应征者，我们只需将他们的相关信息填入预设的表格中，系统随即会自动生成一个“留任率”预测结果。以下列表格数据为例，该预测结果表明，该员工在试用期结束后，有高达 80% 的概率会选择继续留任。
案例二：如何利用 AI 分析现有员工离职率
HR 在人力资源管理中面临的另一大挑战，是资深员工及高技术人才的流失问题。这类员工的培养成本高昂且耗时长久，然而他们一旦技能成熟，往往成为大型企业的猎取目标，导致中小企业不经意间沦为了“人才培训基地”。
针对这一难题，借助 AutoML 技术，我们完全有能力构建一个预测模型，旨在提前识别出那些可能离职或被挖角的员工，从而使 HR 能够更早地制定并实施应对策略。为了解决这一问题，我们可以遵循与前述案例类似的步骤：
1、定义问题
问题：降低现有员工的离职率
解决方法：利用预测模型提前识别出离职风险较高的员工，以便及时采取有效的应对措施
2、准备相关数据
3、AutoML 自动建模
运用 Profet AI 平台，即便是在没有深厚统计学或数据科学背景的情况下，用户也能通过直观易用的界面和简单的几步操作，如滑动鼠标、点击按钮，轻松实现与资深数据科学家相媲美的建模效果。
结果运用
建模完成后，针对现有员工，HR 可定期将相关信息录入预设表格中。系统随即会输出每位员工离职可能性的百分比，为 HR 提供直观的风险评估。对于离职率预测结果较高的员工，HR 可采取主动措施，如安排一对一的深入会谈，了解员工的具体需求和关切，或制定个性化的留才策略，有效降低员工的离职意愿，维护团队的稳定与凝聚力。
随着模型应用的日益成熟，我们可以不断地引入新的特征变量以优化预测模型的精准度。以“薪资”为例，除了考虑薪资的绝对值外，市场上同类职位的薪资水平同样是一个不可忽视的重要参考因素。这样的多维度考量能更全面地反映员工对于薪酬的满意度及离职倾向。当面对如何有效整合这些额外特征时，若存在不确定或疑问， Profet AI 的售后咨询服务将为您提供强有力的支持。
仍不确定如何开始，怎么办？
如果企业当前阶段直接实施上述内容存在难度， Profet AI 的专业顾问团队特别提供全面的 AI 通识教育、议题挖掘、以及动手建模课程。
这些课程旨在通过顾问与公司成员的互动，迅速普及 AI 知识，展示丰富的应用案例，更重要的是，深化对“数据应用”概念的理解。通过实践导向的学习，公司成员将学会如何运用预测模型，逐步在公司内部构建起以 AI 与数据为驱动的决策文化。这一过程不仅为数字化转型奠定了坚实的基础，更将促进这一转型成果的显著体现与持续发展。
