ПРИМЕНЕНИЕ СКОРИНГОВЫХ КАРТ ПРИ ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА Канева И.Ю.

Московский государственный университет приборостроения и информатики


Номер: 4-1
Год: 2015
Страницы: 212-215
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

скоринговые карты, подбор персонала, построение скоринговой модели, scorecard, recruiting, building the scoring models

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В статье рассматриваются возможности использования скоринговых карт при оценке кандидатов специалистами по подбору персонала, а также основные подходы и порядок их разработки в соответствии с целями предприятия.

Текст научной статьи

При подборе персонала на вакантные должности компании (особенно в массовом подборе) специалисты сталкиваются с большим количеством рисков. Эти риски связаны с ошибочным отсевом кандидатов и как следствие с принятием на работу не профессионалов, что в дальнейшем может порождать все новые и новые цепочки рисков. Следовательно специалисту по подбору персонала важно располагать инструментами, помогающими быстро и по универсальным параметрам оценить степень риска при рассмотрении того или иного кандидата. «Скоринг» (от англ. Scoring) - дословно подсчет очков в игре. В бизнесе скоринг активно используют в маркетинге, страховании, у сотовых операторов в телекоммуникационной сфере и наиболее широко - при кредитовании физических лиц. В общем виде скоринговая модель представляет собой математическую модель, описывающую зависимость степени риска от набора входных факторов. Реализацию данная модель находит в скоринговых картах. Например, применительно к кредитованию - это некоторый набор основных характеристик заемщика, таких как возраст, доход, профессия, стаж работы, наличие имущества и т.д. и соответствующих весовых коэффициентов, выраженных в баллах. Потенциальный заемщик заполняет анкету, сообщая таким образом необходимые для анализа сведения о себе. В результате функционирования скоринговой модели для каждого потенциального заемщика получают интегральный показатель, представляющий собой взвешенную сумму определенных признаков. Надежность клиента можно оценить по уровню данного значения. В зависимости от суммы набранных скоринг-баллов банк определяет класс риска и рассчитывает максимальную сумма кредита, уточняет процентную ставку и срок. Основными критериями банковского скоринга физических лиц являются значения следующих параметров: возраст, пол, совокупный доход (как заемщика, так и поручителей), количество иждивенцев, место жительства и работы и т.п. Каждый из этих параметров переводится в стандартные балы. Подобный подход логично использовать и в процессе принятия решения по отбору кандидатов как при отборе на открытые вакансии или при отборе кандидатов в кадровый резерв. Модель скоринговой оценки строится на основе накопленных данных о зависимости дефолта (увольнения, несоответствия занимаемой должности и т.п.) потенциального кандидата от определенных характеристик. После чего используя статистический аппарат и приемы математического моделирования, составляется скоринговая карта. В процессе моделирования разрабатывается несколько скоринговых карт, каждая из которых будет зависеть от типа вакансии и ряда других признаков. При анализе, сопоставив конкретные анкетные данные о потенциальном или действующем кандидате на вакансию со скоринговой картой, получают соответствующий результат. Для построения эффективной скоринговой модели необходимо решить следующие задачи. На первом этапе необходимо определить ключевую цель, т.е. для чего конкретно будет использоваться скоринг (оценка кандидата, определение оптимальной стратегии по кандидатам на испытательном сроке и т.п.). На втором этапе выделяют показатели, которые будут использованы для моделирования, а также источники их получения. Например, знания кадровых специалистов о требованиях вакансии и компетенциях соискателей, статистика по уже работающему персоналу, учитывающая «успешных» и «плохих» кандидатов. На третьем этапе проводится предварительный анализ данных, их очистку и подготовку, ведь каждый соискатель обладает своим уникальным набором параметров. Для такого анализа необходима унификация данных и специализированное программное обеспечение бизнес-анализа класса Business Intelligence (BI). Система должна предоставлять возможность обработки данных: просмотра, фильтрации, поиска, ручной и автоматической замены. Часто для лучшего понимания данных и для определения их целостности необходимо проводить экспресс-анализ, который осуществляется на основе базовых статистик распределений. Следовательно, система должна уметь проводить частотный анализ и строить распределения. Если очистка данных произведена, необходимо подготовить данные к моделированию. До начала построения модели следует рассчитать на основе функциональных зависимостей все возможные производные параметры, которые будут использованы для дальнейшего анализа. На четвертом этапе полученные признаки разбиваются на классы, выявляются их предиктивные характеристики. Большинство алгоритмов скорингового моделирования основываются на классификации элементов (соискателей), обладающих одинаковыми признаками. Кроме того, в процессе построения модели появляется необходимость разбиения некоторых признаков на классы. Основной принцип в данном случае - группировка соискателей с максимально похожим поведением в один класс. Такой подход основывается на экспертных данных. На основе проводимого анализа выделяются предиктивные характеристики, между значениями которых и вероятностью негативного события существует корреляция. Теоретически предиктивным может быть любой параметр, характеризующий соискателя. К ключевым характеристикам могут быть отнесены следующие: возраст, средний срок работы на одном месте, стаж работы, место жительства, наличие кредитов, количество детей/иждивенцев и т.п. Для каждой модели составляется свой перечень предиктивных характеристик. На основе статистических данных и экспертных оценок для каждой характеристики вводится свой весовой коэффициент, определяющий степень ее влияния на вероятность возникновения негативного события. Отобранные предиктивные характеристики анализируются в совокупности. Это связано с существованием возможных корреляций. Может оказаться, что ввод дополнительной характеристики в модель ухудшит ее качество. На пятом этапе строится нескольких вариантов моделей, из которых выбирается наиболее оптимальный с точки зрения соотношения «качество/ стабильность». На шестом этапе определяют уровень стабильности модели, т.е. ее способность сохранять точность в течение какого-либо будущего периода. Стабильность построенной модели определяется аналитиком на основе тестовых данных. Если на тестовых данных система показывает эффективность, схожую с эффективностью на обучающих данных, считается, что модель стабильна. На седьмом этапе формируют балл отсечения, который базируется на стратегии, используемой фирмой (массовый подбор или закрытие «уникальной» вакансии, поиск уникального специалиста и др.). Балл отсечения устанавливается в зависимости от выбранного приоритета. При внедрении скоринговой модели в практику работы, специалисту по кадрам необходимо определить коэффициенты для различных факторов-характеристик надежности соискателя. Следовательно, кадровый специалист должен быть в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке. В результате такой оценки получают набор факторов с весовыми коэффициентами и пороговое значение (балл отсечения), которые являются весьма субъективным мнением и зачастую являются статистически необоснованными. На последнем, восьмом этапе оценивают эффективность разработанной модели При использовании скоринговых карт в подборе персонала специалист по кадрам сможет быстро определять общий сводный бал кандидата и принимать решение о приеме/не приеме, а также прогнозировать успешность/неуспешность кандидата в работе. Преимуществом применения скоринговых карт при массовом подборе (когда обрабатываются данные о сотнях потенциальных соискателей) является возможность получения общего балла каждого кандидата, и автоматическое отсечение тех, кто не набирает «установленного достаточного минимума». Ценность применения скоринговой модели также и в том, что: - легко структурировать и визуализировать полученные данные при подборе на любую должность; - у специалиста по кадрам появляется четкое понимание, что необходимо узнать о соискателе и из какого источника; - оценки становятся стандартизированными, увеличивается прозрачность процедуры отбора в целом; - компания может легко проследить корреляцию между характеристиками нанятых сотрудников и их дальнейшей эффективностью Тем не менее, скоринговые карты не могут полностью заменить специалиста. Как и в банковском деле при нестандартных ситуациях (сложных вакансиях) окончательное решение должно приниматься не по набранным баллам, а по результатам дополнительного анализа соискателя и живого собеседования с ним. Применяя скоринговые карты предприятие оптимизирует бизнес-процессы подбора персонала, повысит эффективность, выбирая только лучших из кандидатов, и снизит риски текучести персонала.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.