管理学之父德鲁克曾说过，企业真正的资源只有一个，那就是人才。核心人才的流失可能会导致一系列的连锁问题。德勤的研究数据显示:
一个普通员工在中间岗位的流失，会给企业带来员工年薪的150%。
重要岗位核心员工的流失，会给企业带来高达此人年薪400%的损失。
然而，传统的人力资源业务决策往往依赖直觉或以往的管理实践，很容易产生决策偏差。用数据和事实来驱动决策已经被提上日程。谷歌的首席人才官曾经说过，“谷歌的HR决策从来不是来自任何最佳实践，而只是来自对内部数据的分析”。
科学的离职预测可以改变以往决策的模糊性，从定性或主观分析转向定量和客观分析，使决策者清楚地看到员工的离职风险和损失成本，管理者可以采取合理的措施解决问题。
大型制造商已经通过人员流动预测实现了人才保留:
“蓝色巨人”IBM的首席执行官弗吉尼亚·罗曼提(Virginia Romanti)曾说过，“如果你想留住一名员工，最好在他做出离开的决定之前抓紧时间。”利用IBM AI预测员工离职，及时发现员工离职想法，与员工讨论加薪、奖金、补贴，进而讨论双赢对策。“营业额预测”为IBM节省了近3亿美元。
在谷歌自己开发的“人才保留算法”的帮助下，它可以积极而成功地预测哪些员工可能会离开。这一举措允许经理在为时已晚之前采取行动，并为员工提供个性化解决方案的空间。
早在2012年，腾讯就开始用数据分析员工离职率。数据显示，入职三年的毕业生离职率是普通员工的三倍(毕业三年后，往往进入适婚年龄，但不断上涨的房价让买房无望)。为此腾讯推出了“安居计划”，帮助员工提前买房，参与安居计划的员工离职率不到1%。
为了帮助广大企业更科学、更便捷地进行离职预测，近日，青岛用友推出员工离职预测功能，帮助企业提前精准识别高离职风险员工，确保组织持续、健康、稳定发展，让员工离职预测不仅仅存在于大厂神话中。
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循证的
科学预测员工离职意向。
工作压力、职业发展规划、薪酬待遇、人际关系等因素都可以成为离职的导火索。青岛用友人力云通过员工基本情况、绩效数据、个人发展、薪酬福利、敬业度等洞察员工离职风险；还可以识别考勤变动等异常行为数据，以多维度数据预测员工离职，并基于离职概率的高、中、低风险等级和九宫格分析结果，为经营决策提供有力支持。
(员工离职预测示意图)如何更好的留住高离职风险的人才？系统支持DIY，一种离职预测模型。对于注重人才的人，你可以调整影响员工离职的关键因素，比如改变出差频率、调整加薪幅度、提供晋升空间等。，并探讨留住员工的最佳方案，以便于与员工进行后续谈话。
(营业额重新预测示意图)不同类型、不同发展阶段的企业对离职风险的敏感度不同。同样的离职概率，对于一个互联网公司来说可能是中等风险，但对于一个传统制造集团来说就是高风险。
在人云系统中，可以灵活配置高、中、低员工流失风险对应的阈值，从而给予企业管理者更符合企业现状的风险提示和分析结果。
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(风险等级配置示意图)
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整体洞察力
组织内更替风险概述
管理者不仅要知道具体员工的离职风险，还要掌握组织离职风险的全貌。青岛用友人力云通过环形图和九宫格的形式清晰呈现员工离职的预测概率和九宫格分布，全面展现高风险员工离职人数和比例。
(离职风险分布分析示意图)
(九宫格分析示意图)它可以系统地分析离职的影响因素，展示整个组织中样本离职的前15个影响因素，帮助管理者了解哪些因素是促进人才流失的关键点，并提前采取对策进行改进。
(分离相关性分析示意图)03
精确捕获
“高度稳定员工的画像”有助于招聘决策
很多行业都存在新员工离职率高的问题。如果入职不久就有大量员工离职，很可能是因为我们在招聘阶段没有准确定位合适的员工画像。哪里的基地更适合员工？哪些品质和经历比较稳定？在过去，这些决策只能依靠经验判断。
现在动动手指的是在员工离职预测的场景下，模拟高度稳定的员工画像，选择预期候选人的工作年限、工作地点、工作技能等数据。该系统可以基于虚拟员工画像给出离职风险预测，帮助HR合作伙伴快速捕捉高稳定员工画像。
将高稳定性的员工画像应用于后续招聘和内部晋升，可以实现更科学的选人和留人，提供有据可依的决策。
(基于虚拟员工画像的离职预测示意图)04
持续培训
提高员工离职预测的准确性。
营业额预测工具真的准确吗？如何提高预测的准确性？相信很多HR朋友在开始员工离职预测之前都会有类似的疑惑。青岛用友人力云的员工离职预测功能不仅支持随时检查预测效果，还支持企业通过不断的训练提高预测准确率。
在系统中，HR不仅可以知道当前离职预测的效果，还可以导入更多的员工入职和离职的数据，使离职预测系统更加符合企业管理的特点，从而更加准确地预测员工的离职概率。
青岛用友的员工离职预测功能，帮助企业科学预测离职风险概率，实现核心人才的留存，促进组织的持续健康发展。
