Tērzēšanas roboti pašapkalpošanās personāla vadībā

by | May 27, 2021

Tērzēšanas roboti pašapkalpošanās cilvēkresursu pārvaldībā — JKU Linz studentu sagatavots vadības darbs

Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās — jaunā laikmeta modes vārds, kas arvien vairāk nonāk arī cilvēkresursu vadībā. Kopā ar mūsu sadarbības partneri TD Trusted Decisions, Vācijas/Austrijas konsultāciju uzņēmumu, kas īpaši koncentrējas uz uzņēmējdarbības lēmumiem no dažādām perspektīvām, kā arī vēlas ļaut AI un mašīnmācībai arvien vairāk ieplūst savās aktivitātēs ar laika pulsu, mēs esam mūsu veids ir izdevies izplatīt digitalizācijas šķipsniņu ar mākslīgo intelektu arī cilvēkresursu vadībā.

Projekta mērķis bija izstrādāt koncepciju čatbotu izmantošanai investīciju pieteikumu apstrādei, balstoties uz teorētiskajām jaunākajām un empīriskām aptaujām uzņēmumos, kā arī ieviest un novērtēt to kā prototipu.

Jaunā un atzītā dizaina zinātnes pētniecības pētījuma metode ar savu 6 soļu modeli (autors Gregors un Hevners, 2013) mūs pavadīja mūsu pētījumos efektīvam procesam un tā prototipiskajai ieviešanai, iesniedzot investīciju pieteikumus, fokusējoties uz datoriem/klēpjdatoriem.

Empīriskās aptaujas problēmu identificēšanai un no tām izrietošo mērķu noteikšanai

Balstoties uz vienpadsmit intervijām ar visdažādākajiem uzņēmumiem, mēs noskaidrojām dažādu investīciju pieteikumu pašreizējo procesu, vispārējo pieredzi ar tērzēšanas robotiem un attieksmi pret nākotnes tērzēšanas robotiem. Šobrīd daudzi investīciju pieteikumi vēl tiek iesniegti rakstiski – mēs redzam potenciālu un nepieciešamību šo procesu nākotnē digitalizēt ar čatbota palīdzību. Mūsu mērķis, kas ir īpaši definēts no šīm aptaujām, ir vērsts uz tērzēšanas robota prototipu investīciju lietojumprogrammu datoram/klēpjdatoram, kas gan digitalizē pašreizējo manuālo procesu, gan padara to efektīvāku.

Managementpaper_WiSe20_21

Chatbot apmācība ar Dialogflow

Tērzēšanas robota prototipa ieviešanai tika izmantots Google pakalpojumu sniedzējs Dialogflow, jo tas ir lietotājam draudzīgs un viegli apstrādājams pat sarežģītākām ieviešanām.

Qlik Select Solution Provider

Apmācības process

  1. Nodomu izveide (= lietotāja nodoms, apmācības komplekti)
  2. Entītiju izveide (atsauce uz atslēgvārdiem)
  3. Darbība un parametri reaģē uz entītijām (noteikti termini)
  4. Uzvednes aktivizēšana, ja entītijā nav jautājuma (pretjautājumi)
  5. Iespējamo atbilžu atgriešana no tērzēšanas robota
  6. Visu nolūku apvienošana vienā (nodomu vilcienu aģents)
  7. Integrācija citās ierīcēs (aģents atbilst lietojumprogrammām)
Managementpaper_WiSe20_21

Darba prototips

Lietotājs tiek vadīts pēc jautājumiem par nosaukumu, investīciju veidu (dators, portatīvais dators), ražotāju, uzglabāšanas ietilpību, iespējams, nepieciešamajām saskarnēm, monitora izmēru + izšķirtspēju. Beigās lietotāja atbildes tiek parādītas pārskatā un var tikt pārsūtītas atbildīgajai personai tālākai apstrādei.

Vadības rakstu veidoja Klaudija Hāsa, Sabīne Lindnere, Sameds Esens, Emre Karakuss, Ilkers Akceilans, Mustafa Bagdadi.

Pateicamies JKU Lincas studentiem par lielisko sadarbību.

Jūs varētu arī interesēt šis.

Jūsu finanšu datu spēks

Jūsu finanšu datu spēks

Pārredzamība likviditātes attīstībā

Pārredzamība likviditātes attīstībā

BI un datu tendences 2022. gadā

BI un datu tendences 2022. gadā

BARC BI un Analytics 2022 gada aptauja

BARC BI un Analytics 2022 gada aptauja

Sign up for our newsletter.

 

Get the latest information for your management and controlling, about our events and trainings, about product and partner news and much more.

Thank you. Please check your emails to confirm the registration.