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1. 소개
ㅇ 빅데이터 기반 AI기술을 활용한 서류평가제도를 도입하여 합격자 자기소개서를 딥러닝(deep learning)한 AI가 자기소개서를 정량평가하여 평가의 객관성 제고
ㅇ 웹(Web)상 공개문서 DB기반 자기소개서 표절검사와 편견요소(학력, 성별 등) 자동 블라인드 처리로 공정채용 구현
2. 추진 배경
ㅇ 채용 지원자 수 증가에 따른 서류평가 인력소요 및 인적오류 발생 가능성 증가
- 경쟁률 증가추이 : ’18년(226:1) → ’19년(248:1) → ’20년(222:1)
- 평가위원 1인당 1일 약 100건 심사로 객관성 저하 및 인적오류 발생 가능성 상존
* 서류 1건 × 약 3분 = 300분(5시간) 소요
ㅇ 채용 서류평가 소요예산 증가 및 입사 지원서류에 대한 인적검증 한계
- ’20년 기준 서류평가 위원(48명*) 수당 : 약 4천만원 소요(30만원/1일,1인)
* 48명 = 12개 모집분야 × 평가위원 4명(내부2, 외부2)
- 인적검증을 통한 블라인드 채용정책 위반(학교명, 부모직업 등 표기) 시 검출이 곤란하며, 자기소개서 표절 및 허위기재 사례 발생 시 검증이 불가함
3. 추진 성과(경과)
ㅇ COVID-19 확산방지 및 이후의 변화된 환경에 적합한 채용절차 개선
기존 |
| 개선 |
· 서류평가 미시행 → 공간적 제약 발생 - 적·부 판정을 통해 불성실 기재재만 탈락 - 지원자의 대부분이 필기시험 응시 - COVID-19 확산방지 관련 정책 준수 애로 | ▶ | · AI 서류평가 시행 → 공간적 제약 최소화 - 최종 채용예정 인원의 30배수 선발 - 상대적 소규모 인원이 필기시험 응시 - COVID-19 확산방지 관련 정책 준수 가능 |