AI phân tích người tìm việc để đề xuất chính sách hỗ trợ việc làm... Khung hỗ trợ việc làm tùy chỉnh từ Employment 24

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được đề xuất để phân tích khả năng tìm việc và nguy cơ thất nghiệp dài hạn của người tìm việc, từ đó đưa ra các chính sách hỗ trợ việc làm tùy chỉnh. Đề xuất này không chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm thông tin việc làm mà còn cần xây dựng một hệ thống liên kết các chương trình đào tạo nghề và dịch vụ tư vấn phù hợp với đặc điểm và nhu cầu của người tìm việc.

Cơ quan Thông tin Việc làm Hàn Quốc đã công bố báo cáo nghiên cứu vào ngày 10 tháng 6 về "Giải pháp hệ thống hóa công cụ chẩn đoán người tìm việc để hỗ trợ việc làm hiệu quả trên cả nền tảng trực tuyến và ngoại tuyến", trong đó đề xuất xây dựng một hệ thống chẩn đoán tích hợp nhằm cung cấp hỗ trợ việc làm tùy chỉnh thông qua việc phân tích tổng hợp khả năng tìm việc, ý chí tìm việc và các yếu tố cản trở việc làm của người tìm việc.

Trước đó, chính phủ đã ra mắt Employment 24 vào năm 2023, xây dựng một nền tảng dịch vụ việc làm tích hợp các dịch vụ như Worknet, bảo hiểm việc làm và HRD-Net. Người tìm việc có thể tìm kiếm thông tin tuyển dụng cũng như sử dụng nhiều dịch vụ khác như đào tạo nghề, trợ cấp thất nghiệp và các chương trình hỗ trợ việc làm tại một nơi.

Số lượng thành viên cá nhân của Employment 24 đã tăng từ 9,28 triệu vào tháng 10 năm 2024 lên 11,19 triệu vào tháng 5 năm ngoái, cho thấy quy mô sử dụng đang mở rộng. Hiện tại, hệ thống cũng cung cấp thông tin đào tạo và việc làm tùy chỉnh dựa trên đặc điểm của từng thành viên. Tuy nhiên, nhiều người dùng vẫn phải tự tìm kiếm các chính sách và dịch vụ cần thiết, dẫn đến yêu cầu về một chức năng gợi ý tùy chỉnh tinh vi hơn.

Cơ quan Thông tin Việc làm đã chỉ ra rằng các công cụ chẩn đoán đang được sử dụng trong các chương trình như trợ cấp thất nghiệp, hệ thống hỗ trợ việc làm quốc gia và gói bảo đảm nhảy vọt cho người tìm việc đang hoạt động phân tán. Mục đích chẩn đoán và phương pháp đo lường khác nhau khiến việc hiểu biết tổng thể về đặc điểm của người tìm việc và liên kết giữa các dịch vụ gặp khó khăn.

Do đó, cần thiết phải xây dựng một hệ thống chẩn đoán tích hợp để phân tích hệ thống hơn các đặc điểm của người tìm việc và liên kết các dịch vụ tùy chỉnh.

Theo đó, cũng đã nêu lên sự cần thiết phải áp dụng một hệ thống phân tích dữ liệu để sớm phát hiện và hỗ trợ tập trung những người tìm việc có nguy cơ thất nghiệp dài hạn.

Nhiều quốc gia như Mỹ, Úc và Đức đã triển khai hệ thống phân tích thống kê để phân loại và hỗ trợ tập trung những người tìm việc có nguy cơ thất nghiệp dài hạn. Đặc biệt, các quốc gia châu Âu như Đức duy trì dịch vụ việc làm tập trung vào tư vấn một đối một, đồng thời sử dụng phân tích thống kê để thực hiện chiến lược "phân loại và tập trung" nhằm tối ưu hóa ngân sách và nguồn nhân lực hạn chế.

Cơ quan Thông tin Việc làm nhấn mạnh rằng Hàn Quốc cũng cần chuyển đổi từ dịch vụ việc làm chỉ dựa trên việc kiểm tra điều kiện sang việc hiểu biết đặc điểm và yếu tố rủi ro của người tìm việc dựa trên dữ liệu, từ đó cung cấp các dịch vụ phù hợp.

Để thực hiện điều này, cần sử dụng cơ sở dữ liệu hành chính việc làm và trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI) để dự đoán khả năng tìm việc và phân bổ hiệu quả các nguồn lực dịch vụ việc làm hạn chế. Cung cấp dịch vụ tư vấn và đào tạo nghề tập trung cho những người tìm việc có nguy cơ thất nghiệp dài hạn, trong khi hỗ trợ nhanh chóng việc ghép nối việc làm cho những người tìm việc có khả năng tìm việc cao hơn.

Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một "hệ thống dịch vụ việc làm hợp tác với AI", trong đó AI phân tích đặc điểm và yếu tố rủi ro của người tìm việc, và các nhân viên tư vấn dựa trên đó thiết kế chiến lược hỗ trợ.

Ông Seo Hyun-joo, nghiên cứu viên cao cấp tại Cơ quan Thông tin Việc làm, cho biết: "Cần xây dựng một 'hệ thống dịch vụ việc làm hợp tác với AI', trong đó AI phân tích đặc điểm của người tìm việc và nhân viên tư vấn thiết kế dịch vụ tùy chỉnh dựa trên đó."