儘管出生地點、教育背景和工作經驗都一致

但無意識的偏見依然存在。因此，許多組織用數字取代簡歷上的名字。這使您可以只專注於技能和資格，而不是姓名、位置、性別和其他個人資訊。這可以增強組織的多樣性。此外，基於人工智慧的工具也被證明可以自動化整個篩選過程，以消除招募偏見並提高多樣性。意識培訓人腦處理的大量數據為招募中無意識的偏見留下了巨大的空白。提供意識培訓可以幫助您的招募團隊將工作場所中的各種類型的偏見暴露出來。此外，意識培訓也有助於在訪談中識別主題思維。因此，透過多元化和無意識偏見意識培訓，您可以輕鬆識別並消除招募過程中的無意識偏見。基於人工智慧的數位面試軟體如何幫助促進多元化？儘管採取了各種措施來促進多元化，但面試和招募偏見仍在穩步增長。



每天遇到超過萬條數據，我們的大腦每秒鐘只能有意識地處理則數據。因此，人腦在決策時無法有意識地分析和利用大數據。《富比士》指出，人工智慧可以幫助招募人員管理這種資 馬來西亞 電話號碼 訊過載，從而做出準確且無偏見的決策。利用人工智慧和數據分析可以幫助從大量數據中創建模型，以實現成功預測優化。透過資料收集和使用的明確透明度，招募人員可以識別偏見並有效消除它們。此外，招募人必須盡力抑制與候選人的表現和潛力無關員可以自訂和重新調整定性部分的模型。除此之外，人工智慧也經過盲目篩選。借助智能且強大的演算法，根據資格和過去的經驗而不是個人資訊對簡歷進行評分。







因此，人工智慧可以讓候選人憑藉自己的優點和潛力登上招募的階梯。這最終有助於組織選擇能夠為其成長和成功做出貢獻的候選人。憑藉著人工智慧和高級分析的力量，因在盡可能短的時間內增強候選人選擇而贏得了巨大聲譽。以最合乎程中的個人偏見。更好的績效預測發現第一參考點通常會影響我們對候選人的看法。由於這些數據包含在我們收集的第一批數據中。像這樣不相關的績效預測因素會在多元化方面極大影響招募過程。儘管已被證明是一個中等的績效預測指標，但即使在今天，仍然對主要組織的招募決策產生負面影響。因此，您的引發招聘偏見的信息。道德的方式獨立篩選和麵試候選人，讓您能夠專注於其他重要業務。看看全球主要產業在實施後所取得的成果！還是不滿意？獲得免費試用並體驗人工智慧為您的組織帶來好處的力量。