ATS 자격을 갖춘 후보자를 거부

검출 정확성

채용에 대한 잘못된 부정적은 지원자 추적 시스템이 실제로 해당 역할에 자격을 갖춘 후보자를 거부하는 경우입니다. 2021년 하버드 비즈니스 스쿨의 연구에 따르면 자동화된 키워드 필터는 미국에서 약 16백만 명의 자격을 갖춘 노동자를 고려하지 못하도록 해냈습니다. 혼자서는 일을 할 수 있지만, 그 자생물은 소프트웨어가 찾고 있는 정확한 용어와 일치하지 않는 사람들이었습니다. 문제는 더 많은 기업들이 ATS 검사를 통해 무엇을 놓치고 있는지 이해하지 못하고 성장했습니다.

스케일

문제는 얼마나 큰가요?

거짓 음수와 거짓 긍정

모든 스크린 시스템에서 두 가지 유형의 오류가 있습니다. 거짓 긍정 는 자격을 갖추지 못한 후보를 선보일 때, 인터뷰 단계에서 잡혀서 시간을 낭비하고 필터링을 당하면 됩니다. 짜증나는데 회복이 가능해

거짓 음성 는 실제로 자격을 갖춘 후보를 거부하는 것입니다. 이 오류는 보이지 않습니다. 당신은 그들을 인터뷰하지 않습니다, 그들이 기여할 수 있는 것을 배우지 않습니다, 역설을 볼 수 없습니다. 경쟁자에게 가서, 수영장에서 남긴 사람과 채우면 되죠.

대부분의 ATS 시스템은 거짓 음의 희생으로 거짓 긍정을 최소화하도록 조정됩니다. 좋은 사람들을 놓치는 것이 나쁜 사람들에게 시간을 낭비하는 것보다 낫다는 논리도 잘 들립니다. 하지만 잘못된 부정률이 충분히 높으면, 여러분은 스캐닝을 하지 않고, 재능을 무작위로 폐기하고 효율성을 말합니다.

근원 원인

왜 키워드 일치 가 거짓 음자를 생성하는

1. 어휘 부합성

다른 산업, 기업 및 지역은 동일한 기술과 책임을 다른 용어로 사용합니다. 한 회사는 "프로젝트 관리"라고 부르고 다른 하나는 "프로그램 전달"라고 부르고 세 번째는 "기본적 리더십"이라고 부르고 있습니다. ATS가 정확한 키워드 일치를 찾고 있다면, 동의어를 사용하는 완벽한 자격을 갖춘 후보자가 거부됩니다. 여기서 의 영향점점과 의 키워드 일치점의 차이점이 크다. 후보자는 일을 했습니다. 그냥 다른 방식으로 묘사했지

2 비전통 배경

하버드 연구에서는 주요 필터로서 엄격한 학위 요구 사항을 구체적으로 강조했습니다. 5년 생산 경험을 가진 자학 개발자는 CS 학위가 없기 때문에 거절당합니다. 2명에서 20명까지 팀을 구성한 마케팅 리더는 MBA가 없기 때문에 필터링됩니다. 키워드 필터는 누군가가 일을 할 수 있는지 여부를 평가할 수 없으며, 그들은 단지 자기소개서에 특정 문자열이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.

3. 형식 감수성

많은 ATS 패저들은 비표준적인 리후프레임 형식과 어려움을 겪고 있습니다. 기둥, 테이블, 헤더, 그래픽 및 비정상적인 파일 타입은 복사본의 전체 섹션들을 잘못 읽거나 생략하는 분석 오류를 유발할 수 있습니다. 자격을 갖춘 후보자, 자기소개서에서 잘못 분석된 후, 아무런 관련 경험이 없는 것처럼 점수를 받는다.

4. 과잉 필터

바이너리 노카우트 필터는 "X년 경험, Y 자격증을 갖춰야 한다" "Z 학위를 갖춰야 한다" "5년 이상의 경험"을 필요로 하는 역할은 4년 10개월의 직무적 인 경험을 가진 사람을 자동으로 거부합니다. 필터는 소소한 실수와 완전한 실수와 동일하게 처리합니다. 인간의 판단 방식은 아닙니다.

비교

키워드 일치와 신호 기반 점수

예제

거짓 음수 은 실제

시니어 엔지니어 학위 없는

ATS는 "컴퓨터 과학 학사 학위 또는 이에 준하는 학위"가 필요합니다. YC 스타트업 두개에서 8년간의 백엔드 엔지니어링, 12개의 오픈소스 기여 및 1K에서 100K 사용자까지의 확장 시스템 기록을 가진 후보자가 적용됩니다. 학위도 없어요 자동 거부

당신이 필요로 하는 경험과 같은 검증된 엔지니어, 이제 3명의 경쟁자에게 인터뷰를 하고 있습니다. 그 경쟁자들은 학위 필터를 가지고 있지 않거나 실제 기술력을 평가하는 스크린을 사용합니다.

마케팅 리더 다른 단어를 사용한

당신의 직업 포스팅은 "수요 생성 경험"을 요구합니다. 한 후보자는 "파이플라인 생성", "이익 마케팅" 및 "리드 엔진 최적화"에 대해 글을 쓰고, 모두 같은 작업을 설명합니다. 키워드 조화를 위한 ATS는 "수요 생성"을 찾지 못하고 낮은 점수를 얻습니다.

18개월 만에 2백만 달러에서 14백만 달러로 파이프라인을 성장시킨 사람이지만 당신의 회사 대신 이전 회사에서 사용하는 용어를 사용했습니다.

커리어 셔너 이식 효과

전직 군사 물류 공무원이 작전 관리자 역할에 신청합니다. 그들의 주력서는 "배포 조정", "제약 아래 자원 할당" 및 "기능 간 팀 리더십"을 언급합니다. 그 중 어느 것도 "수급 체인 관리" 또는 "수급자 관계"의 키워드와 일치하지 않습니다.

공급망보다 훨씬 복잡한 조건에서 3대륙에서 500명 이상의 직원을 위한 물류를 관리한 사람이 될 것입니다.

규제 차원

2024년에 시행된 EU AI 법은 고용 및 채용에 사용되는 AI 시스템을 고위험로 분류한다. 이것은 EU에서 작동하는 ATS 플랫폼이 투명성, 정확성, 인간 감독 및 편향 완화 요구 사항을 충족해야한다는 것을 의미합니다.

NIST 연구는 자동화된 검진 시스템에서 특히 인구 집단과 비전통적인 경력 경로를 둘러싼 상당한 공정성 격차를 기록했습니다. 높은 거짓 부정적 비율을 가진 키워드 일치 ATS를 사용하는 기업들에 대해서는, 이것은 컴플라이언스 노출을 만듭니다. 시스템이 특정 배경에서 자격을 갖춘 후보자를 체계적으로 검출한다면, 규제 검진을 직면할 수 있습니다.

규제 추세는 분명합니다. 여전히 원소 키워드 필터에 의존하는 기업들은 그들의 스크리닝 시스템이 정확하고 공정하다는 것을 증명하기 위해 점점 더 많은 압력을 받게 될 것입니다. 신호 기반 접근법 ( ) 으로 전환하여 어휘보다는 결과를 평가하는 것은 더 나은 스크리닝 방법뿐만 아니라 점점 더 준수 필요성이 증가하고 있습니다.

픽스

어떻게 거짓 부정적

단계 1: 콧프일터

ATS의 모든 바이너리 필터를 검토하세요. 각 사람에게는 질문하세요. 이 요구사항은 업무 성과를 예측하는가 아니면 단순히 재구성 포맷을 예측하는가? AI 고용 편향을 이해하면 이 그 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 자격증보다 기술이 중요하게 되는 학위 요구사항을 제거하십시오. 5년 이상 필요한"을 4.5년을 0으로 취급하기보다는 무게가 경험하는 비율을 점수를 통해 대체한다.

단계 2: 거부 풀

거부 스무 개의 서사진을 주기적으로 꺼내서 인간으로 검토하도록 한다. 만약 당신이 지속적으로 필터링된 자격을 갖춘 후보들을 발견한다면, 당신의 거짓 부정적 비율은 너무 높습니다. 이 간단한 감사는 1시간 정도 걸립니다. 그리고 다른 방법으로 보이지 않는 문제를 드러냅니다.

단계 3: 로 전환 결과 기반 점수

Curriculo ATS 임팩트 스코어링 은 후보자가 무엇을 성취했는지 평가하는 것이 아니라 어떤 단어를 사용하여 그것을 묘사했는지 평가합니다. 이 시스템은 수량적인 성취, 책임 범위, 경력 궤도 및 기술 조화를 찾고 있으며, 어휘 또는 배경에 관계없이 직무 성과를 예측하는 신호입니다.

"30%의 효율성 향상을 초래하는 "이끄는 상호 기능적 주도"을 작성한 후보자는 "프로젝트 관리", "프로그램 전달" 또는 "운영 개선"이라고 부르든 간에 좋은 점수를 얻습니다.