在當今競爭激烈的市場環境中，如何有效留住人才已成為企業需面對的課題之一。一旦離職率上升，不僅增加招聘和培訓成本，還可能導致團隊效率的下降以及知識流失等隱性損失。
在這樣的情境下，善用數據分析來預測員工的離職風險，並提前採取主動干預措施，成為人資管理的重要策略。而透過AI工具的輔助，企業能更有效率與精準的面對這項挑戰，實現事半功倍的效果。
為什麼企業需要進行離職預測分析？
人才流失對企業的影響遠超招聘成本，失去關鍵人才往往需要數月甚至數年才能彌補。傳統上，企業多依賴經驗與主觀判斷來預測員工離職，但這樣的方式缺乏數據支持，準確性有限，讓HR部門經常處於被動補救的局面。這對企業穩定性與長期發展構成挑戰。
根據Statista在2024公布的統計數據，2022年美國員工離職的主要原因包括「薪資偏低」、「工作中感受不到尊重」以及「缺乏升遷機會」。若企業能在員工在職期間利用AI進行關鍵指標分析，例如每年績效優異員工的薪資增幅，便能提前預測並有效降低離職率，為企業留住核心人才。
使用Excel分析離職數據的常見挑戰
在過去，許多 HR 嘗試利用 Excel 進行離職預測分析，但經常面臨以下幾大挑戰：
- 數據整合困難：離職分析需要處理來自多個系統的數據來源，例如薪資系統、考勤紀錄、績效評估報告等。時常光檔案開啟就花上不少時間，不同數據格式的差異往往導致整合過程繁瑣，進一步增加了工作負擔。
- 公式設計複雜：使用Excel 時，常會遇到公式的設計邏輯複雜，尤其在進行交叉指標計算時，稍有設計不當可能出現錯誤，導致結果不準確。
- 指標選擇困惑：很多 HR 在做離職分析時常常不知道該從哪裡下手，對於要分析哪些指標感到困惑。是要看員工的工作年資？薪資調幅？還是團隊的工作壓力？沒有清楚的方向，很容易讓分析卡關，最後還可能影響決策的準確性。
- 資料即時性：Excel 的分析報表通常依賴「工人作業」，無法即時更新數據，也缺乏自動化的預警系統。當員工離職風險發生時，HR 往往無法及時獲知並採取應對措施，錯失挽留人才的關鍵時機。
這些挑戰說明了，光靠 Excel 做離職預測分析，真的很難滿足企業對數據精準度和效率的需求，因此善用AI數據工具，就能更有效率地進行離職預測。
善用AI數據工具，一鍵輕鬆加速分析流程
想要準確預測未來的離職率，通常需要建立複雜的統計模型，對於沒有數據分析專業背景的 HR 來說，這可能是一個相當棘手的挑戰。但透過 AI數據分析平台，不須懂複雜的技術，也能夠以視覺化的決策規則清單快速掌握員工的離職風險。
透過AI數據分析，找出高離職風險的人員輪廓
如上圖所示，我們將員工相關資料，倒入AI數據分析平台，例如：員工名冊、調薪紀錄表、年度績效考核表、出缺勤紀錄表、員工滿意度調查表等。
系統將自動生成一系列影響離職的關鍵規則，例如第一組規則「有請事假」、「近3年沒有調薪」，在這樣的組合之下，員工離職機率高達99%。或是第三組規則「年資介於1年到5年之間」、「沒有填寫員工滿意度調查」，員工離職機率高達88%。
這樣的分析結果不僅節省了大量的人工判斷時間，還能有效避免遺漏重要的離職風險因子。
運用AI數據分析，洞察員工離職的關鍵因素
AI數據平台，也能快速比較離職員工與對應資料的關聯性，進一步偵測出造成公司員工，可能的主要離職因素。
透過AI數據分析，預測每位員工未來一年離職風險
我們也可以將在職員工資料上傳，檢視該員工是否為離職的高風險群，如圖片當中的信賴度，即表示未來一年該員工的離職機率，並加以進行後續的關懷以及訪談，將低人員的離職率。
結論
透過 No-Code 平台，HR 不需要撰寫任何程式碼，就可以快速建立離職預測模型。這些工具能輕鬆整合多個數據來源，自動運算關鍵指標，並且生成即時的預測結果，幫助 HR 精準識別高風險員工並制定預防策略。不僅節省了大量時間，還降低了技術門檻，讓效率全面提升。
AI 的應用不僅對企業大有幫助，對員工來說也是一種福音。透過即時的員工關懷，企業能創造更健康、和諧的工作環境，進一步提高員工的歸屬感與滿意度。而員工感受到被重視後，則會更願意投入工作，形成正向循環。特別是在離職預測方面，AI 展現了顯著的價值，不僅幫助企業降低人才流失風險，還能打造更具吸引力的職場文化。
隨著 AI 技術的持續發展，我們正見證它如何逐步改變企業的人力資源管理方式，帶來更創新且高效的應用。未來，AI 有望在HR管理中發揮更大的作用，幫助企業保持競爭力。如果您希望進一步了解 AI 在 HR 管理中的實際應用，現在正是採取行動的最佳時機！
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