Главное Авторские колонки Вакансии Образование
144 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

О проекте «Human Reader»

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции
ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

ПЕРСОНАЛЬНЫЙ РОБОТ “АЛЬФАБОТ” - встроенная интеллектуальная система HUMAN READER интегрируется в персонального робота помощника разработанного нашей компанией для взаимодействия с человеком близким к уровню живого общения “человек – человек”.

ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ МОБИЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА –приложение для Windows Phone, iOS, Mac OS, Android. Исключительное развлечение основанное на достоверном тестирования как самого себя так и своих друзей.
БАНКИ – приложение к скоринг-системам, с высокой точностью выявлять неблагонадежных кредит заемщиков и некомпетентных сотрудников за 20 минут. Без обращений в базы данных выявить правдивость анкет. Автоматизировать предоставление мини кредитов за счет приложения на сайтах банков.

АВТОПРОИЗВОДИТЕЛИ – встраиваемая в автомобиль система сканирования психо-физического состояния водителя позволит распознавать усталость и концентрацию внимания водителя. Предотвратить ДТП, а так же угон автомобиля с помощью аутентификации водителя перед движением.

СФЕРА НАЙМА (HR) – это hr агентства, малые, средние и крупные предприятия, банки, государственные учреждения, страховые агентства. Система призвана до 4 раз сократить время собеседования с точностью оценки соискателя до 93% а так же оградить компанию от ложных рекомендательных писем, «идеальных» резюме и людей с девиантным поведением.

HUMAN READER в сфере HR это валидация анкетных данных, выявление девиантности, бесконтактный детектор лжи, наблюдение и безопасность на рабочем месте, выявление потенциальных угроз, определение уровня компетенции и пригодности соискателя.

***
КАК ЭТО РАБОТАЕТ?
Ключевая особенность системы в том, что пользователь получает готовый продукт – ему не нужно обучаться работать со сложными психологическими методиками, не нужно нанимать штатного психолога и платить деньги за дополнительное обучение сотрудников – система всё делает автоматически. Экзаменатор просто смотрит график и видит что вот в этот момент испытуемый был согласен с тем что говорил, а вот на этот вопрос ответ вызвал у него затруднение, а вот тут он вообще согласился под давлением.
Электронная система считывает мимические реакции лица и глаз соискателя при заполнении анкеты и составляет полный психологический портрет на основе вербальных и невербальных данных. Система помогает расставить людей на рабочие места соответственно их компетенциям и личному потенциалу. За 20 минут определит психотип сотрудника, его поведение в экстремальных ситуациях, роль в команде, метод решения сложных задач и выхода из них.


АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ
- Потеря прибыли и компетенции HR – агентств из-за некачественной оценки соискателей.
- Много лишней информации, не используемой при принятии решения о найме специалистов.
- Большие затраты на отбор персонала.
- Использование сложных и трудоемких методов отбора.

ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СОИСКАТЕЛЯ
Оценка соискателя проводится в ходе:
- анализа анкет и психологических тестов;
- интервью с сотрудником;
- наблюдения за сотрудником в процессе прохождения специально организуемых для оценки модельных ситуаций.

НЕДОСТАТКИ СИСТЕМЫ ТЕСТОВ И АНКЕТ
При анализе анкет и тестов соискателя используется только вербальный канал – это 7% от общего информационного объема. Невербальный канал – 93% от общей информации не используется. В итоге погрешность оценки очень велика.

СОВРЕМЕННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ НОВОЕ РЕШЕНИЕ
Система считывает мимические реакции лица и глаз пользователя при заполнении анкеты и опросника и составляет полный психологический портрет на основе вербальных и невербальных данных.
Human Reader – является защищенной законом разработкой компании Альфа Смарт Системс в 2011 году.
0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.