众所周知，招聘人员在寻找和雇佣完美候选人时面临多重挑战。但无法克服这些障碍的代价是什么?忽视或未能实施最佳招聘做法会损害公司的收入、声誉、客户、利益相关者和员工。对于在包括医疗保健在内的高风险行业运营的企业来说，情况尤其如此。
随着就业岗位大规模流失的趋势，“大辞职”凸显了精简和高效的招聘实践的必要性，以遏制全球范围内的人员短缺。招聘人员面临许多障碍，如确定提交给工作申请的文件的真实性。它可能是写在简历上的东西，一份支持性文件，如工作经验证明或教育资格证书。寻找、筛选和雇用合适的候选人可能是昂贵、缓慢、消耗资源和有风险的。
以医疗保健为例，为这些高风险的职位寻找和雇用完美的候选人是至关重要的。一名员工的能力不仅会影响患者的护理和福祉，而且错误聘用的成本可能至少相当于该员工第一年工资的30%。当然，每个雇主的这种成本是不同的，但它对企业来说仍然是一种损失。此外，还应考虑花费在招聘广告、筛选求职者、多次面试、新员工入职培训、获得工作许可证以及签证、培训和医疗保险费用上的时间损失。这就是为什么在招聘的时候，公司的最佳利益是在第一时间就招到合适的人。
Garry Taylor, DataFlow Group首席技术官。
那么，我们如何降低招聘成本和风险，聘用合适的人才来填补职位空缺呢?答案是采用新兴技术，以安全和可靠的方式提高招聘过程的效率，降低风险，解决人员配备问题。目前，许多政府和监管机构根据专业人士的证书和工作经验向他们颁发执业执照。验证这些应用程序的准确性和有效性可能是一个消耗资源、耗时和具有挑战性的过程。为了处理这些许可证申请，实施了主要来源验证(PSV)等流程，在此过程中，由DataFlow Group等第三方验证直接从来源提供的信息的准确性。PSV等创新流程使雇主和政府机构能够高效地寻找和雇用合格的专业人员，激发各方的信心。
到目前为止，多个政府机构已经利用这些解决方案来验证求职者或许可证申请人提供的信息。为了开始筛选，考生首先将所需的文件上传到在线门户网站进行验证。这些包括支持申请的文件，包括教育证书和工作经验。一旦收到申请和文件，它会利用其迅速扩大的网络，由200多个国家的10万多个签发机构组成，从源头验证信息。
此外，复杂的基于区块链的职业中心，如DataFlow Group的TrueProfile。Io，旨在帮助医疗保健专业人员，同时提高招聘效率。当申请人的数据得到验证时，他们的验证将安全存储在以太坊区块链上，使其防篡改，并永远保存。在招聘方面，雇主可以使用这种尖端的区块链技术来验证候选人的文件。这个预先验证的TrueProfile池。在区块链上具有经过认证的凭证的IO成员在各方之间创建了一个值得信任的环境，减少了雇用时间和员工流失，加快了雇用决策，并帮助快速扩大劳动力规模。
为了安全地解决人员短缺问题，医疗保健雇主需要有源源不断的合格和经过认证的医疗保健专业人员。一个经过验证的人才库是很重要的，因为这些人随时准备在职位空缺时投入工作。这有可能大大缩短招聘时间，进一步节省成本。此外，在技术和客观审查的推动下，经过积极招聘过程的医疗保健从业人员的工作历史、经验和证书都得到了验证，这将激发患者对其医疗保健提供者和行业本身的信心。
此外，一支合格的工作队伍会鼓励信任，并为需要将信任和生命交到合格医疗专业人员手中的患者创造保障。
这就是为什么人工智能(AI)驱动的解决方案正在被实现，以提供对求职者的扩展概述，其中还包括他们的在线表现。招聘不仅仅是资历和经验。它还延伸到寻找良好的文化契合度。DataFlow集团的数字足迹验证(Digital Footprint Verification)是一种工具，可以扫描申请人在互联网、社交媒体渠道和暗网上的存在感，以确定他们的在线行为。这种复杂的技术还可以识别和追踪个人的笔名。这种类型的技术的好处是让组织对求职者有一个全面和透明的了解，从而做出正确的雇佣决定。这种验证生成一个历史和实时的数据报告，供雇主保护自己免受不必要的风险，因为它标记暴力、偏见和极端倾向。
虽然PSV尚未完全自动化，但人工人工输入的使用正在逐渐减少。人工智能在评估求职者是否适合某个职位方面发挥着越来越重要的作用，帮助医疗保健雇主进一步克服招聘挑战。按照技术和量子计算的发展速度，人工智能驱动的解决方案在不远的将来将能够独立处理工作申请。
Garry Taylor是DataFlow Group的首席技术官。
