Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи
20.8K subscribers
1.86K photos
267 videos
111 files
1.07K links
Канал Алексея Филатова, посвященный небанальным новостям профайлинга, верификации лжи и нейротехнологий.

Сайт www.ProProfiling.com
Чат канала: T.me/ProProfilingChat
Download Telegram
Вот такой отчет выдает наш модуль SearchInform ProfileCenter без каких бы то ни было тестов и исследований, просто анализируя активность человека в компьютере. Учитывается огромное количество параметров – вплоть до клавиатурного почерка. Человек не проходит никаких тестирований – мы определяем это все без тестов, как и должен работать профайлинг.

Ну и это еще не все: мы можем автоматически анализировать динамику таких профилей, определяя, как личность человека меняется со временем и в контексте той или иной ситуации. Мы умеем автоматически определять ключевые риски в области кадров и безопасности и профилактировать их наступление. Мы первые и пожалуй, единственные, кто смог решить проблему определения типового поведения пользователя для профилактики значимых для бизнеса инцидентов. Продукт имеет высокую достоверность и надежность.

#профайлинг, #автоматизация, #цифровойпрофайлинг, #SearchInform, #программы, #кадровыйпрофайлинг, #ИБ, #СБ, #HRtech, #HR_профайлинг, #Филатов, #ProProfiling
Искусственный интеллект и предиктивная аналитика.

На форумах уже второй месяц обсуждают статью, некоторое превью которой недавно опубликовал Коммерсант.

Интересным оказался метанализ того, насколько качественно искусственный интеллект (ИИ) может предсказывать будущее в отношении людей, т.е. выдавать предиктивную аналитику. По данным анализа, такая точность не превышает 25%.

Чтобы понять, насколько ИИ научился «предсказывать жизнь» людей, ученые из Принстона использовали помощь примерно 160 исследователей из разных стран. Они пытались спрогнозировать несколько вариантов будущего для членов около 4 тыс. семей на основании анализа примерно 13 тыс. условий их жизни и всевозможных факторов: уровня достатка, доступности образования и работы, размера семьи, психологических особенностей членов семьи, отношений между ними, экономической и политической ситуации и т. п. Эти данные были взяты из многолетней работы одного из авторов исследования, социолога Принстонского университета Сары Макланахан.

На протяжении 15 лет она исследовала жизни семей в США — от начала совместной жизни супругов, рождения детей до начала их учебы, карьеры их родителей, уровня материального положения и т. д. Исследование было начато в 2000 году и прослеживало все этапы жизни членов исследуемых семей. Принстонские ученые предоставили социологам, использующим предиктивные модели поведения людей при помощи ИИ, максимально полный набор факторов жизни этих семей, чтобы при помощи анализа этих данных ИИ смог предсказать, как повернулась жизнь членов этих семей.

Выяснилось, что, даже обладая обширными данными, предиктивный анализ ИИ дает невысокие результаты точности. Это, в частности, относилось к предсказанию изменения материального положения семьи, карьеры родителей, успеваемости детей в школе и т. п.

Статью, конечно, стоит прочитать и всесторонне проанализировать, но в целом она состыкуется с моим мнением. Дело в том, что ИИ – это некий «черный ящик», который по не всегда понятным правилам может что-то предсказывать. Ключевое слово здесь – по не всегда понятным.

Я, например, больше доверяю простой статистике без ИИ-наворотов. В частности, когда мы реализовывали свои предиктивные модели в SearchInform ProfileCenter, мы пробовали пойти путем использования ИИ, но вовремя отказались от него, пойдя путем сложных, но все-таки статистических взаимосвязей. При этом на рынке присутствует довольно много приложений, выдающих предиктивную аналитику, в том числе и кадровую, на основе ИИ.

#профайлинг, #ProfileCenter, #ИБ, #программы, #Skolkovo, #автоматизация, #цифровойпрофайлинг, #программы, #кадровыйпрофайлинг, #ИБ, #СБ, #HRtech, #HR_профайлинг, #Филатов, #ProProfiling
На удаленке автоматизированный профайлинг стал еще более актуальным.

Вот такой отчет выдает наш модуль SearchInform ProfileCenter просто анализируя активность человека в компьютере. Учитывается огромное количество параметров – вплоть до клавиатурного почерка. Человек не проходит никаких тестирований – мы определяем это все без тестов, как и должен работать профайлинг.

Мы автоматически анализируем динамику таких профилей, определяя, как личность человека меняется со временем и в контексте конкретной ситуации. Мы первые и пожалуй, единственные, кто может определять типовое поведение пользователя и его ключевые кадровые риски, для профилактики значимых для бизнеса инцидентов.

Кстати, напомню, что у Сёрча есть свой телеграмм-канал по проблемам информационной безопасности, которые становятся все более актуальными. Рекомендую присоединиться T.me/Searchinform.

#профайлинг, #автоматизация, #цифровойпрофайлинг, #SearchInform, #программы, #кадровыйпрофайлинг, #ИБ, #СБ, #HRtech, #HR_профайлинг, #Филатов
Сейчас я редко провожу открытые очные тренинги. И вот такое все-таки случится, и на ближайших выходных я буду в Краснодаре с открытым тренингом «Профайлинг. Лучшее».

Кто хочет увидеть меня «живьем» приходите-приезжайте. Не скоро еще такое повторится, сами понимаете)). Ну а кто живет далеко или уже имеет планы на 7-8 ноября, подключайтесь онлайн: сделаем трансляцию.

По организационным вопросам пишите и звоните Ерохиной Елене (по контактам по ссылке), которой большое спасибо за приглашение.

http://tren23.ru/_filatov

#профайлинг, #поведенческийанализ, #детекциялжи, #лицо, #мимика, #эмоции, #невербалика, #психотипы, #HR_профайлинг, #обучение, #мероприятия, #ProProfiling, #Филатов, #профайлинг_филатов
Несколько интересных и перспективных HR-стартапов: от предиактивной аналитики и оценки видеорезюме до микрообучения и тренажеров.

Рынок HR-Tech интенсивно развивается. Сделал для вас подборку из 15 новых HR-стартапов этого года.
 
1. Success Finder. Идея стартапа в том, что для начала в ходе исследования создается и оценивается профиль эффективного сотрудника, а потом происходит сравнение с этим построенным идеальным профилем.

2. Sapia.ai. Чат-бот для оценки личности по моделе HEXACO, причем по ответам на открытые вопросы, а не просто выборам из закрытого списка. Модель валидизирована на огромной выборке в 633 тысяч человека.
 
3. Hymanyze. Анализ вовлеченности сотрудников на основе их переписки и цифрового следа. Идея не новая, но реализация интересна. Пожалуй, только ушедшая с российского рынка Yva Давида Яна стремилась серьезно этим заниматься.
 
4. Ferretly. Оценка благонадежности по социальным сетям. Многие этим занимаются, но Ferretly интересен тем, что продолжает парсить Фейсбук и другие «личные» соцсети и оценивает не личностные черты человека, как большинство других, а его благонадежность — склонности к насилию, нанесению себе вреда, приему ПАВ.
 
5. Staff&Teams - подбор, оценка и мэтчинг кандидата.

6. Beehive - платформа для автоматизации процессов адаптации, оценки и управления эффективностью сотрудников.

7. Перформер - оценка и подбор сотрудников на основе ценностей.

8. EveryTalent. Тестирование и оценка кандидатов с целью поиска талантов. Измеряет когнитивные и поведенческие навыки.

9. DAILO - речевые диалоги с виртуальными собеседником для решения задач адаптации и обучения персонала.

10. Рекрут помошник для подбора на массовые вакансии.

11. Планерка - сервис планирования онлайн-встреч и собеседований.

12. Skillrank - поиск кандидатов по базе резюме.

13. PsySave. Психологическая оценка персонала и руководителей для увеличения личной эффективности.

14. Crosslife. Well-being платформа – оценка благополучия сотрудников по большому количеству шкал.

15. Mind Format. Диагностика стресса и талантов на основе тестирования и оценки с помощью ИИ.

Наш SearchInform ProfileCenter, хоть мы уже далеко не стартап, - мы на основе оценке цифрового следа определяем большое количество личностных качеств пользователя, его ценности, эмоции, психотип, менеджерские и командные качества и многое другое.

#профайлинг, #автоматизация, #цифровойпрофайлинг, #SearchInform, #программы, #кадровыйпрофайлинг, #ИБ, #СБ, #HRtech, #HR_профайлинг, #Филатов, #ProProfiling