ارائه مدل استخدام مبتنی بر رویکرد شایسته‌سالاری با استفاده از هوش مصنوعی (مورد مطالعه: مدیران و کارکنان بانک صادرات)

نویسندگان

    فاطمه پرماسی گروه مدیریت‌ دولتی‌، واحد اردبیل‌، دانشگاه آزاد اسلامی‌، اردبیل‌ ، ایران.
    شهرام بگ زاده * گروه مدیریت‌ دولتی‌، واحد اردبیل‌، دانشگاه آزاد اسلامی‌، اردبیل‌، ایران. shahram.begzadeh@iau.ac.ir
    مجید احمدلو گروه مدیریت‌ ، واحد اردبیل‌، دانشگاه آزاد اسلامی‌، اردبیل‌، ایران.
    بابک‌ نوری مقدم‌ گروه مهندسی کامپیوتر، واحد اردبیل‌، دانشگاه آزاد اسلامی‌، اردبیل‌، ایران.

کلمات کلیدی:

استخدام, هوش مصنوعی, شایسته سالاری

چکیده

هدف از پژوهش حاضر، طراحی و ارائه مدلی برای استخدام مبتنی بر شایسته‌سالاری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی به‌منظور بهبود فرآیند انتخاب نیروی انسانی در بانک صادرات ایران است. این پژوهش از نوع کاربردی و به روش توصیفی-تحلیلی انجام شده است. جامعه آماری شامل بیش از 4000 نفر از کارکنان بانک صادرات در تهران بود که بر اساس فرمول کوکران، نمونه‌ای به حجم 350 نفر انتخاب گردید. داده‌ها از طریق منابع کتابخانه‌ای و آرشیوهای بانکی (شامل اطلاعات آزمون‌های استخدامی، ارزیابی عملکرد، و ارتقای شغلی) گردآوری شد. در تحلیل داده‌ها، از چهار الگوریتم هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی عمیق (DNN)، رگرسیون Ridge، XGBoost و SVM-RBF استفاده گردید. مدل شبکه عصبی بازگشتی LSTM برای تحلیل وابستگی‌های زمانی و شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها به کار رفت. نتایج تحلیل نشان داد که در تمامی مدل‌ها، چهار مؤلفه مشترک شامل تعهد سازمانی، مهارت ارتباطی، مشتری‌مداری و کار تیمی به عنوان مهم‌ترین پیش‌بین‌های شایسته‌سالاری شناسایی شدند. همچنین متغیرهایی مانند نمره ارزیابی عملکرد، گواهینامه‌های تخصصی و ارتقای شغلی در رتبه‌های بعدی اهمیت قرار گرفتند. در مقابل، متغیرهایی نظیر قومیت و گرایش سیاسی، کمترین تأثیر را در پیش‌بینی شایستگی استخدامی داشتند. این هم‌گرایی میان مدل‌ها، پایداری الگوهای شناسایی‌شده را تأیید می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در فرآیند استخدام می‌تواند به شفافیت، دقت، و عدالت در گزینش نیروی انسانی کمک کند و با تمرکز بر شاخص‌های رفتاری و عملکردی، شایسته‌سالاری واقعی را در سازمان‌ها محقق سازد. بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی LSTM و مدل‌های یادگیری ماشین، امکان بهبود تصمیم‌گیری منابع انسانی را در مقیاس کلان فراهم می‌کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abdulameer, M., Mansoor, M. M., Alchuban, M., Rashed, A., Al-Showaikh, F., & Hamdan, A. (2022). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on the Development of Accounting and Auditing Profession. In A. Hamdan, A. E. Hassanien, T. Mescon, & B. Alareeni (Eds.), Technologies, Artificial Intelligence and the Future of Learning Post-COVID-19: The Crucial Role of International Accreditation (pp. 201-213). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93921-2_12

Adillah, M. F. N., Suakanto, S., & Utama, N. I. (2025). Implementation of Machine Learning-Based Classification Model in Employee Recruitment Decision Prediction. Journal La Multiapp, 6(2), 328-339. https://doi.org/10.37899/journallamultiapp.v6i2.2050

Akbari, A. R., & Tahmasebi, R. (2023). Identifying the Applications and Requirements of Artificial Intelligence in the Recruitment and Hiring Process. Journal of Organizational Culture Management, 21(1), 75-88. https://jomc.ut.ac.ir/article_81648.html?lang=en

Ali, O., & Kallach, L. (2024). Artificial Intelligence Enabled Human Resources Recruitment Functionalities: A Scoping Review. Procedia Computer Science, 232, 3268-3277. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.02.142

Alrakhawi, H. A., Elqassas, R., Elsobeihi, M. M., Habil, B., Abunasser, B. S., & Abu-Naser, S. S. (2024). Transforming Human Resource Management: The Impact of Artificial Intelligence on Recruitment and Beyond. https://philpapers.org/rec/ALRTHR

Chen, Z. (2022). Collaboration Among Recruiters and Artificial Intelligence: Removing Human Prejudices in Employment. Cognition Technology & Work. https://doi.org/10.1007/s10111-022-00716-0

Chen, Z. (2023a). Collaboration among recruiters and artificial intelligence: removing human prejudices in employment. Cogn Tech Work, 25, 135-149. https://doi.org/10.1007/s10111-022-00716-0

Chen, Z. (2023b). Ethics and discrimination in artificial intelligence-enabled recruitment practices. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), 1-12. https://doi.org/10.1057/s41599-023-02079-x

Foster, C., Oster, R., Shrestha, S., & Hidalgo, B. (2025). Evaluation of Recruitment Methodologies for Under-Represented Adolescent Populations in Genetic and Epigenetic Studies of Type 2 Diabetes. Journal of Clinical and Translational Science, 9(s1), 95-95. https://doi.org/10.1017/cts.2024.944

Gunawan, W. B., Oktavia, Y. D., Budiman, A. H., & Diptawibowo, N. D. (2025). The Strategic Approach to Recruitment and Selection at WIKA Rekayasa Konstruksi: Implication and Recommendation. Contemporary Public Administration Review, 2(2), 120-142. https://doi.org/10.26593/copar.v2i2.8733.120-142

Horodyski, P. (2023). Applicants' perception of artificial intelligence in the recruitment process. Computers in Human Behavior Reports, 11, 100303. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100303

Hui, X., Reshef, O., & Zhou, L. (2024). The short-term effects of generative artificial intelligence on employment: Evidence from an online labor market. Organization Science. https://doi.org/10.1287/orsc.2023.18441

Karimi Moughari, Z., Nazifi Nainie, M., & Abbaspour, S. (2013). Evaluating the Economic factors affecting employment of women in Iran Using artificial neural network approach. Women's Studies Sociological and Psychological, 11(3), 53-80. https://doi.org/10.22051/jwsps.2014.1446

Kazemi, R., & Hosseini, S. H. (2024, May 20). A Model for Recruitment and Appointment of Managers in the Administrative System and Presentation of Successful Experiences (Case Study: Pars Airlines). 7th National Conference on Organizational and Management Research, Tehran. https://www.noormags.ir/view/en/articlepage/2148371/

Klincewicz, K., Jacobsen, L. F., Dębska, K., Gazdecki, M., Goryńska‐Goldmann, E., Król, K. E., Lähteenmäki, L., Wielicka‐Regulska, A., & Zatorska, M. (2024). Evolution of Motivation in Co‐creation: Recruit, Retain and Complete in a Project on New Food Product Co‐creation. Creativity and Innovation Management, 33(3), 312-337. https://doi.org/10.1111/caim.12589

Marinelli, L., Cioli, A., & Gregori, G. L. (2025). Training, Reskilling, Recruiting: The Future of Work in the Age of Generative AI. In The Generative AI Impact: Reframing Innovation in Society 5.0 (pp. 237-256). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-83549-105-820251013

Meherun Nisa Nipa, M., Fuad, M., & Hasanc, A. (2024). Recruitment and Selection: the Relationship between Recruitment and Selection with Organizational Performance in the bpo industry. BUSINESS, Organizations and Society (BOSOC), 2(1), 27-31. https://doi.org/10.26480/bosoc.01.2024.27.31

Odili, P. O. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Recruitment and Selection Processes in the Oil and Gas Industry: A Review. Engineering Science & Technology Journal, 5(2), 612-638. https://doi.org/10.51594/estj.v5i2.836

Okati, H. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Improving Recruitment and Selection Processes in Public Sector Organizations. Management Strategies and Engineering Sciences, 7(1), 15-23. https://doi.org/10.61838/msesj.7.1.3

Oliveira, M., Ferreira, D., & Da Silva, D. (2024). Recruitment and Selection of People: a Case Study in a Cement Artifacts Company in the City of Araguaína-to. ARACÊ, 6(3), 7267-7288. https://doi.org/10.56238/arev6n3-175

Ore, O., & Sposato, M. (2022). Opportunities and risks of artificial intelligence in recruitment and selection. International Journal of Organizational Analysis, 30(6), 1771-1782. https://doi.org/https://doi.org/10.1108/IJOA-07-2020-2291

Owolabi, O. R. (2024). Human Resources Management in Healthcare: Recruitment, Retention, and Workforce Development: A Review. World Journal of Advanced Research and Reviews, 21(2), 950-957. https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.2.0522

Pradita, D. N., Simanjuntak, E., Ritonga, I. L., & Lubis, S. P. S. (2024). Recruitment System for Human Resources in the Medical Records Units a Private Hospital's Medan City in 2024 Procedia of Engineering and Life Science, https://pels.umsida.ac.id/index.php/PELS/article/view/1935 https://pels.umsida.ac.id/index.php/PELS/article/view/1935

Salvetti, F., Bertagni, B., & Contardo, I. (2024). Fostering Inclusive Recruitment Interviews with Intelligent Digital Humans: A Diversity and Inclusion Training Initiative. International Journal of Advanced Corporate Learning, 17(3). https://doi.org/10.3991/ijac.v17i3.45431

Sen, S., Kadam, S., & Kumar, V. R. (2023). Role of Artificial Intelligence-Enabled Recruitment Processes in Sourcing Talent. 2023 6th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), https://doi.org/10.1109/ISCON57294.2023.10112009

Shenbhagavadivu, T., Poduval, K., & Vinitha, V. (2024). Artificial Intelligence in Human Resource: The Key to Successful Recruiting and Performance Management. Shodhkosh Journal of Visual and Performing Arts, 5(6). https://doi.org/10.29121/shodhkosh.v5.i6.2024.1351

Yang, C. H. (2022). How Artificial Intelligence Technology Affects Productivity and Employment: Firm-level Evidence from Taiwan. Research Policy, 51(6), 104536. https://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104536

Yoonesi, M., & Jafari, S. (2024). Designing the Framework of Specialization in the Recruitment of Non-Teaching Staff in Iran's Ministry of Education [Research Article]. Iranian Journal of Educational Sociology, 7(2), 85-97. https://doi.org/10.61838/kman.ijes.7.2.11

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۱۰/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۷

بازنگری

۱۴۰۴/۰۷/۲۸

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۰۴

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

پرماسی ف. .، بگ زاده ش.، احمدلو م. .، و نوری مقدم‌ ب. . (1404). ارائه مدل استخدام مبتنی بر رویکرد شایسته‌سالاری با استفاده از هوش مصنوعی (مورد مطالعه: مدیران و کارکنان بانک صادرات). آموزش، تربیت و توسعه پایدار، 1-18. https://www.journaltesd.com/index.php/tesd/article/view/257

مقالات مشابه

11-20 از 22

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.