Сотрудники Санкт-Петербургского
Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) создали открытую
программную библиотеку OCEAN-AI, функционирующую на основе нейросетей,
которая позволяет по видео, аудио и текстовому резюме оценить пять основных
персональных качеств личности.
Поскольку эти параметры активно используются
HR-специалистами при подборе кадров на различные должности, разработка
направлена на повышение эффективности управления персоналом. Результаты
исследования опубликованы в международном научном журнале Expert Systems with Applications.
В условиях современной экономики, когда в любой
отрасли наибольшую эффективность и производительность работы в первую очередь
обеспечивают квалифицированные кадры, государственным и частным компаниям
требуется выстраивать грамотную политику подбора и управления персоналом (Human
resources (HR)). От успешности этой деятельности в конечном счёте зависит
прибыльность или результативность любого проекта, а в случае неудачного выбора
потенциального работника на должность, компании придется снова тратить время на
поиски нового сотрудника.
На сегодня сфера HR достаточно развита, и существует
значительное количество тестов по выявлению у соискателя нужных компетенций,
тактик для собеседования, способов раскрытия личностных характеристик. И если
количественные показатели работы работника можно оценить довольно быстро, то
анализ психологического портрета человека является сложной субъективной
аналитической задачей, которая зависит от опыта HR-специалиста и отнимает много
времени. Здесь ему на помощь может прийти искусственный интеллект.
«Мы разработали
библиотеку OCEAN-AI, которая с помощью использования нейросетевых моделей
позволяет оценить пять основных персональных качеств, характеризующих
психологический портрет человека. Сегодня они активно используются
HR-специалистами для оптимизации HR-процессов, а также для построения
образовательных траекторий, для персонализации интеллектуальных ассистентов и
других задач. Поэтому применение нашей библиотеки позволит улучшить процессы
набора персонала, минимизировать конфликты внутри коллектива, а также поможет
компаниям более эффективно адаптировать свою продукцию под потребительские
предпочтения. Библиотека также может быть модифицирована под решения других
практических задач, например мониторинга расстройств личности»,
— рассказывает младший научный сотрудник Лаборатории речевых и многомодальных
интерфейсов СПб ФИЦ РАН Елена Рюмина.
Система выстраивает свои прогнозы на основе
пятифакторной модели личности человека, именуемой OCEAN, которая включает пять
независимых качеств: открытость опыту, добросовестность, экстраверсия,
доброжелательность и невротизм. Библиотека на сегодняшний день предлагает
несколько практических применений оценок качеств личности: ранжирование
потенциальных кандидатов по профессиональным обязанностям, формирование
эффективных рабочих коллективов, прогнозирование потребительских предпочтений
по промышленным товаром. Решения основываются на корреляции между персональными
качествами и целевыми характеристиками решаемой практической задачи.
Библиотека находится в открытом доступе, для
её работы необходимо загрузить материалы от потенциальных кандидатов:
мультимодальную информацию (аудио, видео и текст) в соответствующие поле. Для
извлечения информации о личностных качествах ученые СПб ФИЦ РАН использовали
шесть нейросетевых моделей — по две на каждый тип данных. Ещё одна сеть
используется для комплексирования мультимодальной информации и комплексного
оценивания личностных качеств. Определение соответствия личностных качеств
целевым характеристикам выполняется на основе коэффициентов корреляции, которые
устанавливаются экспертом (например, HR-специалистом) или рекомендованы
библиотекой.
Обучение нейросетевых моделей проводилось на
международной открытой базе данных видео, аудио и текстовых резюме, которая
содержит 10 тысяч записей от более чем 3 тысяч людей разного пола,
возраста, национальности и с разным опытом работы в своей сфере. Дополнительно
учёные СПб ФИЦ РАН собрали свой небольшой корпус данных на русском языке для
обучения системы.
«Пока система делает прогнозы,
анализируя предварительно записанные материалы. Однако в перспективе мы
планируем сделать так, чтобы библиотека помогла принимать решения эксперту в
реальном времени, например, HR-специалисту в ходе онлайн-собеседования»,
— поясняет Елена Рюмина.
Данная разработка выполняется СПб ФИЦ РАН в рамках
Исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности»
Университета ИТМО, как составная часть работ по созданию программной библиотеки
открытых интеллектуальных решений.
Источник: пресс-служба СПб ФИЦ РАН.