Page 81 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

BÁO CÁO VIETNAM CEO INSIGHT 2018 KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

từ Đại học Tokyo Edge Capital, Đại học Khoa học Quản
lý Đầu tư Tokyo và Keio Innovation Initiative. Những
khoản đầu tư này đã giúp IGS trở thành liên doanh
đầu tiên và duy nhất tại Nhật Bản được quỹ đầu tư
mạo hiểm của các trường đại học tài trợ và Fukuhara
đã xem điều này như là một chúc thư để ông phát
triển GROW với mục đích kép dành cho cả giới sinh
viên và các công ty.

Sau khi khoản tài trợ Series A chấm dứt, IGS tập
trung vào việc tìm kiếm khách hàng bằng cách tích cực
nhắm mục tiêu tới những người ra quyết định nhân sự
tại các công ty có tên tuổi và chứng minh năng lực kỹ
thuật của IGS đối với việc thực hiện các phân tích dữ
liệu phức tạp về các quy trình nhân sự của các công
ty. Nhiều hợp đồng khách hàng với các công ty lớn của
Nhật Bản và câu chuyện nổi cộm trên phương tiện
truyền thông (nỗi thất vọng đối với việc làm có thể làm HOw GROw wORKS
gia tăng số vụ tự tử và làm tăng gánh nặng, những
điều chắc chắn gây khó chịu trong xã hội Nhật Bản) Once a user created a GROW account and com-
giúp GROW tăng số lượng người dùng từ con số 2.000 pleted an in-app tutorial, she or he could evaluate the
người dùng vào tháng 12 năm 2016 lên 74.000 người competencies of another user (classmate, co-worker,
dùng vào tháng 6 năm 2017, một tỷ lệ tuy nhỏ nhưng acquaintance, etc.), complete a self- evaluation, or
có ý nghĩa đối với các sinh viên tốt nghiệp đại học complete the IAT. IGS used its AI algorithms to ana-
hàng năm của Nhật Bản (khoảng 650.000 sinh viên). lyze the resulting data, from both candidates and eval-
uators, in order to develop and customize HR-related
cÁcH GROw HOẠT ĐộNG services for clients and users.

Khi người dùng tạo tài khoản GROW và hoàn thành competencies
hướng dẫn trong ứng dụng, cô ấy/anh ấy có thể đánh giá
năng lực của người dùng khác (bạn học, đồng nghiệp, To power GROW’s AI, IGS first developed a list of
người quen, v.v.), hoàn thành bản tự đánh giá hoặc hoàn competencies and associated queries that met several
thành IAT. IGS sử dụng thuật toán AI của mình để phân specific criteria. Given the many ways a competency
tích dữ liệu kết quả, từ cả ứng viên lẫn người đánh giá, could be defined, each competency was initially
để phát triển và tùy chỉnh các dịch vụ liên quan đến nhân approached through six or seven questions (called
sự dành cho khách hàng và người dùng. queries). However, to increase the chances that eval-
uators would complete the assessment, IGS then used
các năng lực principal component analysis to reduce the number of
queries down to the most relevant and least redun-
Để hỗ trợ công cụ AI của GROW, IGS đầu tiên đã dant three. (Table 1)
phát triển danh sách các năng lực và các truy vấn liên
quan đáp ứng một số tiêu chí cụ thể. Vì một năng lực Evaluators were asked to answer each query
có thể được xác định theo nhiều cách khác nhau nên through a four-level rubric, preventing a neutral
mỗi năng lực được tiếp cận ban đầu thông qua 6 hoặc response. Generally, the four levels indicated whether
7 câu hỏi (được gọi là các truy vấn). Tuy nhiên, để the candidate (1) rarely, (2) sometimes, (3) frequent-
tăng cơ hội mà người đánh giá sẽ hoàn thành công ly, or (4) nearly always exhibited the actions or traits

100