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.