|
프리즘은 인사 전문가의 평가 방식 그대로를 자동화한 AI를 이용해 고역량자를 선별할 수 있는 HR 솔루션으로, 앞으로 채용뿐 아니라 인사 평가 등으로 이용폭이 넓어질 전망이다.
무하유는 2011년 표절 검사 서비스 ‘카피킬러’를 출시하며 자연어 처리(NLP) 노하우를 쌓아 ‘프리즘’, ‘CK PASS’ 등 HR 솔루션으로 확대한 인공지능(AI) 기업이다. 프리즘은 AI기술을 활용해 육안으로는 검출할 수 없는 표절이나 글자수 미달, 기업명 오기재 등 감점 사유를 빠르게 포착한다. 프리즘의 AI는 사람이 읽고 판단하는 기준 그대로 자동화했기 때문에 고역량자를 선별하는 정성평가도 가능하며 자기소개서 문장 내 구절을 포함한 단순 질문부터 자소서 내용을 수정한 학습 데이터를 구축해 딥러닝한 심층 질문도 만들 수 있다.
이러한 기술력을 인정받아 공공/민관 영역 270여 개사가 프리즘을 이용하고 있으며, 이 중 한 고객사가 승진 평가 제도에 프리즘의 기능을 활용하는 것을 희망했다.
정성평가는 RP 매칭과 BP 평가 두 가지로 나뉜다. 먼저 RP(Right Person) 매칭을 통해 작성한 역량이 직무에 적합한지 평가할 수 있다. 성과 문서에서도 실무 역량, 구체적인 직무 경험, 직무에 대한 이해도와 관심이 포함된 문장을 추출하고 해당 문장들이 회사 내부의 평가 역량 4가지와 관련되어 있는지 판단했다. 인사담당자는 프리즘에서 제공하는 역량별 평가 점수와 하이라이트 된 직무 관련 문장을 확인할 수 있다. 대상자별로 역량별 점수와 4가지 역량의 평균을 산출하고 상대평가한 점수도 제공했다.
BP(Best Person) 평가는 문항에서 요구하는 바가 무엇인지 이해하고, 그에 적합한 본인의 역량을 구체적으로 작성했는지를 본다. 직무별로 구축된 사전을 활용하기 때문에 단순 키워드 매칭 방식이 아니라, 문맥 분석을 통해 담당 업무와 자격 요건에 따라 평가한다. 특히 지원자 본인의 이야기를 중심으로 풀어나가는 것을 높이 중요시해, 일반적인 경험이나 생각과 구분해 점수를 매기는 것도 가능하다.
해당 기업에서는 올해 처음으로 내부 승진 평가에 프리즘을 도입한 만큼, 프리즘으로 완전히 대체하진 않고 프리즘과 담당자들의 점수를 각각 50%씩 반영했다. 결과적으로 사람이 평가한 점수와 프리즘이 평가한 점수 간 상관관계가 있는 것을 확인했으며, 회사는 향후 평가 대상 직무의 범위를 넓혀서 활용하는 것도 고려 중이다.
기존 프리즘의 용도였던 채용과 이번에 시범적으로 도입된 승진 평가는 목적과 문서 유형도 다르다. 하지만 프리즘은 평가 모델에 따라 별도의 학습 데이터를 구축하고, 개별 고객사마다 평가 결과를 최적화한다. 이번 사례는 프리즘이 성과와 역량을 수치화하여 평가한 결과가 전문성을 가진 인사담당자와 같다는 점을 잘 보여준 것으로, 앞으로 HR 전반에 프리즘을 이용하는 사례가 확장될 것으로 보인다.
신동호 무하유 대표는 “채용 시 프리즘을 사용해 ‘휴먼 에러’를 방지하고 효율적으로 평가한 만족도 높은 경험에, 내부 승진 평가까지 프리즘 사용을 희망하게 되었다”며 “사람의 눈으론 절대 알아볼 수 없는 요소까지 검출할 수 있는 무하유의 노하우를 접목해 굳이 사람들이 할 필요 없는 기존의 수고를 덜어주는 서비스들을 지속적으로 개발하고, 고도화해 나갈 것”이라고 말했다.