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  Titel: Use of Neural Networks in the Hiring Process to Reduce Costs
  AutorIn: David Staudinger
  Typ: Bachelorarbeit
  ÖFOS 2012 Code: 102018 Künstliche Neuronale Netze
  Institution: Ferdinand Porsche FernFH, Wiener Neustadt, WIBA
  Betreuung: Eszter Geresics-Földi
  Datum: 2022
  Abstract (de):
Ziel dieser Arbeit ist es, die Frage zu beantworten, ob die Nutzung von neuralen Netzen bei der Personalanstellung zu einer Kostenreduktion im Bewerbungsverfahren führt. Um diese Frage zu beantworten, wird ein neurales Netzwerk mit historischen Daten trainiert, um zu testen, ob das Netzwerk in der Lage ist zu entscheiden ob Mitarbeiter angestellt werden hätten sollen oder nicht. Die Arbeit analysiert auch die Kosten der Entwicklung des Programms sowie die Reduzierung der Kosten durch die Nutzung von neuralen Netzen. Die Benutzung des neuralen Netzes hat gezeigt, dass frühzeitig erkannt werden konnte ob ein Mitarbeiter angestellt werden soll oder nicht bei einer Erfolgsquote von über 60% und mit wesentlich geringerem Zeitaufwand als bei einem ähnlichen manuell ausgeführtem Prozess was zu zusätzlicher Arbeitsersparnis in der Personalanstellung führt. Durch diese Erkentniss ist es zu empfehlen, die Software vollständig zu entwickeln und diese auch einzusetzen. Die Arbeit zeigt, dass der Einsatz der Software greifbare und echte Reduzierung der Personaleinstellungskosten herbeiführen kann.
  Abstract (en):
Aim of this thesis is to answer the question if the use of neural networks in the hiring process leads to a reduction in cost of the hiring process. To answer the question a neural network is trained on historical data to test the hypothesis if a neural network is able to predetermine if employees should've been hired or not. The thesis also analyses both the cost of developing such a program and also the cost reduction that would come by reducing employee turnover. The neural network did successfully recognize a majority of employees that shouldn't have been hired in the first place and did it within a margin of the time that personnel would have spent on such a task. Using the previously calculated cost of the software and possible cost reduction by using the software it can be seen that using the program will lead to reduced cost. Since the data shows that the reduced cost in hiring can be achieved it is highly recommended to fully develop the software and use it in the hiring process. There seem to be little to no drawbacks and the thesis shows that there is a fungible and real reduction in costs that can be achieved.
  Keywords (de): Einstellungsprozess, Neurale Netzwerke, Kostenreduktion im Anstellungsprozess, Künstliche Intelligenz, Mitarbeiterfluktuation, Neuanstellungskosten
  Keywords (en): Hiring Process, Employee Turnover, Neural Networks, Cost reduction in the hiring process, Artificial Intelligence, Cost of rehiring
 
PDF-Dokument Staudinger_David_2022.pdf