Компания Blackstraw помогает AMN Healthcare успешно подбирать персонал с поддержкой Azure

15 июля 2024 г.

В сфере подбора персонала для организаций здравоохранения специалисты по подбору персонала сталкиваются с постоянной и насущной задачей: оценкой компетенций квалифицированных кандидатов для быстрого и точного сопоставления их с вакансиями. В случае специализированных должностей, таких как командировочные медсестры и врачи, когда быстрое заполнение вакансии имеет критически важное значение для удовлетворения неотложности и потребности на местах, решение этой задачи имеет главный приоритет. Однако именно эту задачу готова решать Blackstraw, консалтинговая фирма в сфере данных и искусственного интеллекта.

Являясь партнером Microsoft, коллектив которого насчитывает более 300 высококвалифицированных специалистов по обработке данных и инженеров, компания Blackstraw помогает организациям модернизировать их инфраструктуру обработки данных и операции с помощью Azure. Кроме того, эта компания может использовать данные для создания и развертывания решений на базе ИИ, адаптированных к бизнес-потребностям своих клиентов.

«Мы работаем в обеих областях: искусственный интеллект и инжиниринг данных. Это основа, опираясь на которую, мы помогаем клиентам собирать, обрабатывать и хранить необходимые им данные, — говорит Атул Арья (Atul Arya), основатель и исполнительный директор компании Blackstraw. — Но когда данные обработаны и сохранены, что необходимо, чтобы с пользой применить их? Как с помощью этих данных решать бизнес-задачи? Для этого мы используем ИИ».

Автоматизированная, точная система подбора соответствий

Учитывая опыт компании Blackstraw в качестве партнера по решениям в следующих областях: Данные и искусственный интеллект (Azure), Инновации в области цифровых инструментов и приложений (Azure) и Инфраструктура (Azure), компания AMN Healthcare обратилась к этому партнеру Microsoft за решением на базе ИИ, которое поможет оптимизировать деятельность компании, снизить нагрузку на специалистов по подбору персонала и внедрить профилактические меры для снижения предвзятости на всех этапах процессе подбора персонала.

После того как компания Blackstraw провела работу с AMN Healthcare для оценки существующей архитектуры данных компании, они использовали студию Машинное обучение Azure, чтобы разработать автоматизированную систему сопоставления, которая может работать с существующими источниками данных компании, включая локальные системы SQL Server и Azure CosmosDB. Система, включающая портал и мобильное приложение, которые могут использовать кандидаты на вакансии и специалисты по подбору персонала, состоит из четырех основных компонентов:

• Передовой мультимодельный обработчик сопоставления, использующий алгоритмы классификации и регрессии для учета таких факторов, как соответствие кандидата требованиям, вероятность выполнения задания и соответствие заказа опыту работы кандидата.
• Многофазный конвейер машинного обучения, прогнозирующий критически важные результаты, такие как успешная проверка аттестации и прохождение собеседования для допуска. После назначения определенных весовых коэффициентов индивидуальным оценкам вероятности процесс производит комплексную оценку соответствия с детальным и точным определением приоритетов.
• Инструменты подбора ресурсов, которые помогают сократить предвзятость за счет использования обработки естественного языка и машинного обучения для анализа резюме и сопроводительных писем, не опираясь лишь на ключевые слова и фразы, связанные с демографическими характеристиками. Эти инструменты также могут выполнять предварительный отбор кандидатов на основе объективных критериев (включая навыки, опыт работы и образование), не учитывая субъективные факторы (например, имя, пол, этническую принадлежность). 
• Панель мониторинга объяснимости сопоставления, предоставляющая комплексный анализ факторов, влияющих на решения модели, что способствует прозрачности и доверию.

Приложение может автоматически регистрировать и обрабатывать любые изменения в заказах в реальном времени и извлекать информацию из резюме для сопоставления с описаниями должностей. «Подумайте о нем как о приложении для свиданий: какова вероятность совпадения? У нас совершенно другая среда, но концепция та же самая. Вы хотите повысить вероятность совпадения кандидата с размещенной вакансией», — говорит г-н Арья.

Для повышения этой вероятности необходимо повышение точности и тонкости подбора — поэтому компания Blackstraw регулярно повторяет обучение моделей и выполняет строгое техническое обслуживание. «Мы не только обнаруживаем изменения с течением времени, но также предотвращаем какое-либо снижение точности с помощью студии Машинного обучения Azure», — говорит г-н Арья.

Компания Blackstraw насчитывает более 100 успешных проектов внедрения продуктов Azure, однако, когда дело касается искусственного интеллекта, их прагматичный взгляд позволяет им сохранять почву под ногами. «Мы уделяем внимание не только тому, что возможно, но и тому, что невозможно, и очень честны в этом плане, — говорит г-н Арья. — Существует крайне важный вопрос, на который необходимо ответить: как справляться с неточностями искусственного интеллекта? Это вопрос, который недостаточно часто задают и на который недостаточно часто отвечают, но мы его понимаем и обязательно решаем».

Совпадения находятся за считанные минуты

После того как компания AMN Healthcare развернула автоматизированную систему сопоставления с поддержкой ИИ, совпадения кандидатов находятся всего за минуту, когда в систему вносятся новые заказы. В целом, благодаря службе Azure Kubernetes и управляемой событиями архитектуре Kubernetes средняя продолжительность обработки сократилась до шести минут. Это замечательное улучшение по сравнению с тем, когда специалисты по подбору персонала тратили дни на анализ резюме.

Помимо оптимизации процесса сопоставления, решение компании Blackstraw позволяет AMN Healthcare принимать решения на основе данных и оптимизировать весь процесс подбора кадров. «Это решение предлагает ценные аналитические сведения об ожидаемых объемах заказов и ставках по разным дисциплинам и специальностям в предстоящие месяцы, что позволяет принимать информированные решения и выполнять стратегическое планирование, — сказал г-н Хэйган. — За счет предоставления наглядного доступа к сведениям о будущем спросе на кадры [это решение] повышает эффективность управления подбором кадров для здравоохранения, что способствует повышению эффективности и результативности процессов — более быстрому направлению медработников туда, где они необходимы для ухода за пациентами».

Заглядывая вперед, компании Blackstraw и AMN Healthcare планируют работать совместно для дальнейшего усовершенствования решения, чтобы оно развивались вместе с компанией. «Компания AMN Healthcare является крупной организацией, у которой есть много различных приложений, работающих и связанных с этой моделью, — объясняет г-н Арья. — Обеспечение ее интеграции со всеми приложениями, используемыми компанией, будет долгосрочной стратегией».

Благодаря огромному опыту и глубоким экспертным знаниям в области продуктов Azure компания Blackstraw создала решение, которое оказывает значительное влияние на работу поставщиков услуг по подбору кадров для здравоохранения, специалистов по подбору кадров и медицинских работников, а самое главное, на пациентов, которым необходим качественный уход.