عنوان فارسی مقاله:تحلیل ترک خدمت (تعدیل) کارکنان با استفاده از هوش مصنوعی قابل توضیح برای تصمیم گیری استراتژیک منابع انسانی

چکیده

ترک شغل و جابجایی بالای کارمندان به چالش‌های مهمی تبدیل شده است که بخش‌های مختلف در بازار کار رقابتی امروز با آن مواجه هستند. در پاسخ به این مسائل مبرم، سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به هوش مصنوعی (AI) روی می‌آورند تا ترک شغل کارکنان را پیش‌بینی کنند و استراتژی‌های ماندگاری مؤثر را اجرا کنند. این مقاله به کاربرد هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در شناسایی جابجایی کارکنان بالقوه و ابداع راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای رسیدگی به این مشکل پیچیده می‌پردازد. بخش اول مقاله به بررسی مشکل فزاینده ترک شغل کارکنان در صنایع خاص می‌پردازد و تأثیر مخرب آن بر بهره وری سازمانی، روحیه و ثبات مالی را تجزیه و تحلیل می‌کند. بخش دوم بر استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای پیش بینی ترک شغل کارکنان تمرکز دارد. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تاریخی، رفتار کارکنان و عوامل خارجی مختلف را برای پیش بینی احتمال خروج یک کارمند از سازمان تجزیه و تحلیل کند. با شناسایی علائم هشدار دهنده اولیه، کسب و کارها می‌توانند به طور فعال مداخله کنند و تلاش‌های شخصی سازی شده برای حفظ را اجرا کنند. بخش سوم تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح را معرفی می‌کند که شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. با گنجاندن این روش‌ها در سیستم‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها بینش عمیق‌تری در مورد عواملی که باعث جابجایی کارکنان می‌شوند به دست می‌آورند. این تفسیرپذیری، متخصصان و تصمیم گیرندگان منابع انسانی (HR) را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های مدل را درک کنند و توسعه استراتژی‌های حفظ و جذب هدفمند را که با نیازهای فردی کارکنان همسو می‌شوند، تسهیل می‌کند.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Analyzing Employee Attrition Using Explainable AI for Strategic HR Decision-Making

Abstract

Employee attrition and high turnover have become critical challenges faced by various sectors in today’s competitive job market. In response to these pressing issues, organizations are increasingly turning to artificial intelligence (AI) to predict employee attrition and implement effective retention strategies. This paper delves into the application of explainable AI (XAI) in identifying potential employee turnover and devising data-driven solutions to address this complex problem. The first part of the paper examines the escalating problem of employee attrition in specific industries, analyzing the detrimental impact on organizational productivity, morale, and financial stability. The second section focuses on the utilization of AI techniques to predict employee attrition. AI can analyze historical data, employee behavior, and various external factors to forecast the likelihood of an employee leaving an organization. By identifying early warning signs, businesses can intervene proactively and implement personalized retention efforts. The third part introduces explainable AI techniques which enhance the transparency and interpretability of AI models. By incorporating these methods into AI-based predictive systems, organizations gain deeper insights into the factors driving employee turnover. This interpretability enables human resources (HR) professionals and decision-makers to understand the model’s predictions and facilitates the development of targeted retention and recruitment strategies that align with individual employee needs.