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AI면접 이해와 준비전략-4

4. 비언적 분석. (인상, 표정, 웃음, 자세, 움직 등)
캠코더, 카메라에 보면 스마일지수가 있다. 캠코더나 카메라가 얼굴을 인식하여 웃음정도를 숫자로 표시하여 알려준다. 스마일 지수가 100이 되었을 때 셔터를 누르면 “ 김치” 나 “치즈“를 외치지 않아도 된다. 스마일 지수가 높으면 인상이 좋다 해석 될수 있다. 지금은 직무별 인상과 얼굴구조를 빅 데이터화하여 얼굴 인식만으로도 어느 직무에 적합한지 알 수 있을 정도로 발전되었다. 실제로 미국에선 범죄 인식 프로그램으로 뽑은 100여장의 사진중 80명이 실제로 전과경력이 있는 것으로 나타나기도 했다. 그러나 이런 프로그램 사용하기엔 많은 보완이 필요 한다. 기술 완성도, 신뢰도, 타당도 인권 문제등 넘어야 할부분이 많다. 그러나 응답시 음성 하나로도 건강, 기분, 건강 심리상태를 얼마든 파악 할수 있듯이 지원자 표정, 긴장도, 움직임 등 생체와 신체 신호는 프로파일링 되어 얼마든지 활용할 수 있다.

5. 역량성 분석
AI면접의 근본적인 목적은 역량 있는 인재 선발이다. 좋은 성과를 낸 입사자나 고성과자를 프로파일을 빅 데이터화하여 이를 기준으로 분석 평가하는 것이다. 이를테면 고성과자의 평소 언어습관, 행동패턴, 태도, 표정, 관심단어, 입사시 반응성이 높은 질문이나 단어등을 데이터화 유형별 비교 분석하는 것이다.


6. 기본 표현력 분석
지필평가에서 글씨를 알아볼 수 없거나 분명하지 않으면 감정을 받거나 0점 처리가 된다. 그렇듯 지원자의 발음이 분명하지 못하거나 어색한 단어를 사용하면 AI가 인식하지 못할수 있다. 또 한 대답이 만연하여 말의 논리적 구조가 명확히 못하거나, 부정확, 추상적, 증언부언하면 인식에 어려울 수 있다. 특히 말 줄임, 인터넷 용어, 말의속도, 액센트 등 이 분석에 영향을 줄수 있다.
이 밖에 기업이나 기관마다 다양하게 활용할 수 있겠으나 독립적인 평가보단 보완적인 방식으로 사용하기 쉽다.

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