Neuauflage von Infor Talent Science ab jetzt verfügbar

September 20, 2018
Infor ermöglicht Unternehmen, mithilfe von Daten und Algorithmen Leistung, Engagement und Fluktuation genauer vorherzusagen

Infor, stellt ab sofort ein umfangreiches Update zu seiner Lösung Infor Talent Science bereit. Die neue Version nutzt Machine-Learning-Technologien, um Bewerbern eine komplett überarbeitete Interaktion und Arbeitgebern bessere Vorhersagemöglichkeiten zuu bieten. Infor Talent Science ist eine patentierte, Cloud-basierte Lösung für Predictive Talent Analytics™, die Recruiting-Spezialisten und Personalverantwortlichen hilft, Positionen mit den richtigen Mitarbeiter zu besetzen, um Unternehmensziele konsequent zu erreichen. Die Anwendung wertet große Mengen an Verhaltens- und Leistungsdaten aus und nutzt die Ergebnisse, um Faktoren für den tatsächlichen Erfolg innerhalb eines Unternehmens zu bestimmen. Damit erleichtert sie die externe und interne Auswahl von Talenten, indem sie Kandidaten identifiziert, die diese Faktoren auszeichnen.

Eine aktualisierte Benutzeroberfläche und modernste Technologie sorgen dafür, dass die neue Version von Infor Talent Science in Sachen Vorhersagbarkeit und Interaktion mit der Lösung noch besser wird. Das Portal verfügt auch über das neue Infor Personality Inventory, das die Zeit für die Bewertung von Kandidaten halbiert. Im Rahmen dieses Upgrades steht in Infor Talent Science eine neue Version eines Profilerstellungssystems bereit, das auf Machine Learning basiert und die Vorhersagemodelle noch präziser und aussagekräftiger macht. Basierend auf riesigen Datenmengen können Unternehmen Einstellungsbenchmarks erstellen. Hier kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, um dynamisch Vorhersagemodelle mit maximaler Aussagekraft zu identifizieren. So können Unternehmen mehr passende Mitarbeiter einstellen sowie Hunderte von Modellen für die gesamte Belegschaft simulieren, um die Gültigkeit, Fairness und Nutzen des gewählten Modells fortlaufend zu gewährleisten. Darüber hinaus stellt ein kontinuierlicher Datenvergleich und eine anschließende Analyse sicher, dass die Profile mit maximaler Kapazität arbeiten.

„Jedes Unternehmen strebt danach, mit weniger mehr zu erreichen. Wir sind begeistert, dass wir genau das erreicht haben. Mit unserer neuen Benutzeroberfläche und Plattform sammeln wir in der Hälfte der Zeit die Informationen, die wir von den Kandidaten benötigen, treiben eine moderne und reibungslose Interaktion mit Kandidaten und Mitarbeiter voran und liefern unseren Kunden durch genauere Prognosen in unseren Modellen deutlich mehr Wert”, sagte Patrick McKittrick, Vice President und General Manager, Infor Talent Science.

Die Neuerungen in Infor Talent Science sorgen für weitere Verbesserungen: Erstens nutzt das System zur Erstellung neuer Profile Machine Learning, um die dabei verwendeten Vorhersagealgorithmen zu verbessern. Anstatt ein Vorhersagemodell nur aus den Daten eines Unternehmens zu erstellen, greift Infor Talent Science anonymisiert auf die zehn Millionen Bewerber in der Infor Talent-Science-Datenbank zu. Damit lässt sich ein Modell erstellen, das genauer auf eine potenzielle weltweite Belegschaft abgestimmt ist, während gleichzeitig das hohe Maß an Validität, die genaue Vorhersage von Fluktuation, die rechtliche Vertretbarkeit und die Unbefangenheit, die für Personalentscheidungen entscheidend sind, erhalten bleiben. Darüber hinaus ist es bei einer historisch niedrigen Arbeitslosigkeit von entscheidender Bedeutung, dass den Bewerbern eine straff organisierte, moderne Bewerbungserfahrung geboten wird. Die neue Bewertung und Benutzererfahrung ermöglicht es Unternehmen, die nötigen Informationen diskret von den Kandidaten abzufragen und gleichzeitig ihre Arbeitgebermarke zu präsentieren.

„Diese Änderungen werden einen großen Einfluss darauf haben, wie die Kandidaten mit unserem System interagieren und wie wir unsere Vorhersagemodelle in Zukunft entwickeln. Unsere Modelle können sich dynamisch an veränderte Bedingungen innerhalb der Belegschaft und des Unternehmens anpassen, was letztendlich zu weniger Fluktuation und höherer Leistung führt”, sagt Dr. Jill Strange, Vice President Infor HCM Science Applications. „Mit der verbesserten Bewerbererfahrung und der gezielten Beurteilung sind wir in der Lage, Erfolg noch genauer zu prognostizieren und sicherzustellen, dass die Bewerber während des gesamten Einstellungsprozesses zufrieden und engagiert sind.”

Seit 17 Jahren steht Infor Talent Science dafür, die ‘Verhaltens-DNS’ eines Kandidaten mit der eines Unternehmens abzugleichen und Stellen erfolgreich so zu besetzen, dass Mitarbeiter länger im Unternehmen verbleiben, bessere Leistungen erbringen und die Unternehmenskultur unterstützen. Weitere Informationen finden sich unter: https://www.infor.com/product-summary/hcm/talent-science/.

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