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인사에 적용되는 머신러닝, 직원별 맞춤 관리 기능으로 확장
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인사에 적용되는 머신러닝, 직원별 맞춤 관리 기능으로 확장
  • 오은지 기자
  • 승인 2020.07.08 12:16
  • 댓글 0
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기업용 인사 및 재무 관리 솔루션 업체 워크데이는 직원들이 인사 담당자와 직접적으로 소통하고 정보를 공유할 수 있는 서비스 '워크데이 헬프(Workday Help)'와 직원별 맞춤형 가이드 제공 서비스 ‘워크데이 저니(Workday Journeys)’를 출시했다고 7일 밝혔다.

두 솔루션은 워크데이의 머신러닝 기반 인사 시스템 ‘워크데이 피플 익스피리언스(Workday People Experience)’의 기능을 확장한 것으로, 증강 분석 애플리케이션인 ‘워크데이 피플 애널리틱스(Workday People Analytics)’, 워크데이 HCM (Human Capital Management), 워크데이 재무관리(Workday Financial Management), 워크데이 어댑티브 플래닝(Workday Adaptive Planning) 등 이 회사 애플리케이션을 보완 해준다. 

워크데이 헬프는 인사 지식관리 및 케이스 관리 애플리케이션으로 직원들이 자주하는 질문에 대한 답을 얻을 수 있고 인사정책에 대한 이해가 충분하지 않을 경우 인사 담당자와 연결하여 필요한 지원을 받도록 해 준다.

직원이 병에 걸리거나 코로나로 피해를 입었을 때 먼저 각자의 업무영역별, 지역별 새로운 휴가 및 수당 정책을 정리한 지식글(knowledge article)을 읽고 개인별로 선택 가능한 수당 종류를 확인해 볼 수 있다. 구체적 사례를 열람해 휴가 신청 절차에 관한 질문을 할 수 있다. 이런 문의는 안전하고 보안이 유지된 상태로 인사팀에 전달되고, 인사팀은 사안을 추적 관리하면서 해당 직원을 지원할 수 있다.

특히 해당 사례 담당자들이 워크데이 시스템에 있는 과거의 대화 및 맥락 정보에 대한 인사이트를 확보할 수 있어 사례 해결까지 소요되는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있으며 관련 비용도 절감할 수 있다.

'워크데이 헬프' 화면. 

워크데이 저니를 이용해 기업은 전환기 및 중요 시점에 직원에게 가이드를 제공하는 개인별 맞춤 경험을 구현할 수 있다. 인사 담당자는 워크데이 및 기타 기업용 애플리케이션의 데이터를 이용한 코딩이 거의 필요 없는 접근법으로 쉽고 빠르게 이런 경험을 선별하고 근무지, 직무, 관리 레벨 등을 기준으로 대상자를 설정할 수 있다.

기업이 위기 대응, 온보딩(신규 입사자의 조직적응), 직무 변경, 건강, 복지, 다양성 및 포용 정책 등 광범위한 분야에 관해 직원 경험을 만들수 있도록 지원한다. 가령 관리자를 대상으로 보다 다양성이 크고 연결된 팀을 구성하는 방법에 대해 가이드를 제공하는 직원 저니를 만들 수 있다. 교육 과정, 공정한 면접 관련 지식글, 포용성을 높이는 방안에 대한 교육 비디오 등의 태스크를 포함시킬 수 있다.

워크데이 피플 익스피리언스는 데스크탑과 모바일에서 누릴 수 있는 새로운 직원 경험으로 설계 단계부터 직원 커리어 관리를  지원하기 위해 개발됐다. 머신러닝을 이용해 업무에 유의미한 지식 제공, 추천 서비스 등을 제공한다. 개인의 역할, 자주 이용하는 태스크, 근속연수 등 워크데이 시스템 내의 데이터를 독창적으로 활용해 직원이 필요로 하는 정보와 함께 처리해야 할 태스크를 알려준다. 따라서 보다 직관적인 셀프서비스가 가능하며 직원들은 언제 어디서나 즉각적으로 필요한 답을 얻을 수 있고 인사팀은 보다 전략적 업무에 집중할 수 있다.

피트 쉴램프(Pete Schlampp) 워크데이 제품 개발 수석부사장은 “직원들은 개인별 맞춤 경험을 원하며, 자신의 질문에 대한 답을 얻는 단계를 생략할 수 있길 바라고 있다. 연결된 디지털 경험으로 직원들의 업무 참여와 연계를 강화할 수 있고 특히 요즘 같은 시기에 이것은 무엇보다 중요하다”며 “머신러닝을 워크데이의 기저 플랫폼에 결합하여 이 같은 초개인화 경험을 가능하게 하고 중요한 순간에 직관적 인사 케이스 관리 및 셀프서비스 가이드를 제공한다. 결과적으로 직원들의 업무 역량을 강화하고 생산성 제고를 통한 비즈니스 성장을 기대할 수 있다”고 설명했다.


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