農曆年後往往會有一波轉職潮，工研院透過人工智慧（AI），利用大數據分析，可以辨識出有離職風險的員工，進一步幫助企業留才。

員工轉職潮經常讓企業人資部門手忙腳亂，造成管理上的困擾。隨著人員流失，企業過去投入的教育訓練等投資也付諸流水，不僅用人成本升高，內部經驗傳承也受到影響。

為解決轉職潮問題，有企業找上工研院，透過「AIdea 人工智慧共創平台」尋求解方，利用AI人工智慧擔任「人資管理師」，以大數據分析，辨識出有離職風險的員工，進而設法留才。

工研院巨量資訊科技中心資深工程師周嘉政指出，包括年齡、資歷、學歷、出差數、請假狀況與績效等，都是可能影響員工離職傾向的因素。

業界考核潛規則，恐逼退資淺員工

AI 人工智慧輔助預測員工離職的原理，就是將可能影響離職傾向的因素數位化，導入分析模型，並調整演算法來最佳化模型。周嘉政說，AI 人工智慧這樣就能透過機器學習的結果，辨識出有離職風險的員工。

例如資歷淺、同時出差數又多，可能使得資淺的員工因工作量過於沉重，成為具高離職風險的族群。 工研院表示，企業若能及時發現，並派員分擔工作負荷，或許可以減緩資淺員工的壓力，解除離職危機。

工研院指出，業界常有讓「菜鳥」績效墊底的潛規則，這很可能讓新進員工有「待不下去」的感覺。企業若發現績效不佳的多數是資淺員工，可能要深入了解，設法協助或檢討是否應調整績效考核辦法。

工研院表示，員工離職因素複雜，未來將持續強化分析資料的廣度與深度，如增加各類型的員工滿意度調查，讓AI人工智慧越來越聰明，成為企業留才的好幫手。

（本文轉自中央社）