Альфа-Банк: оценка психоэмоционального состояния сотрудников по скорости кликов в приложении

Цель

Снизить отток специалистов и помочь им достигать лучших результатов в работе.

Контекст:

Альфа-Банк протестировал инновационную систему мониторинга психоэмоционального состояния, разработанную компанией Marketing Logic. Аналитики выяснили, как настроение и стресс-факторы влияют на статистику увольнений и продуктивность сотрудников. Результаты впечатляют настолько, что теперь систему выводят в прод и до конца года масштабируют на тысячи человек.

Решение

Как все крупные компании, Альфа-Банк периодически сталкивается с увольнением сотрудников массовых позиций: специалистов доставки, менеджеров по продажам, операторов контактного центра. Чтобы создавать комфортные условия труда и снижать текучесть, в банке изучают все подобные случаи.

Три года назад команда HR-аналитики решила пойти дальше и задумалась: «Что, если научиться предвидеть уход каждого сотрудника до того, как он примет решение об увольнении?». За основу взяли гипотезу о том, что в качестве индикатора в таких предсказаниях можно использовать оценку психоэмоционального состояния человека. И тогда же разработали первые модели для этой оценки.

Команда создала несколько инструментов на основе классических опросников. Сотрудникам предлагали оценить своё состояние по разным параметрам с помощью шкал, баллов и смайликов: например, как прошёл вчерашний день или насколько вы устали. Но существенных результатов те опыты не принесли. Участники опросов либо по-своему интерпретировали свои состояния, либо давали социально одобряемые ответы вместо реальных — в итоге собранные данные оказывались необъективными.

В чем суть новой системы

Теперь вместо опросов система предлагает участникам выполнить элементарные задания в мобильном приложении. На первый взгляд они никак не связаны с оценкой психоэмоционального состояния: например, решить несложные математические задачи, выбрать предмет определённого цвета, провести пальцем по лабиринту.

Идея в том, чтобы сами ответы не имели ключевого значения: своё состояние оценивают не сами участники, а система на базе искусственного интеллекта.

Чтобы интерпретировать полученные данные, алгоритмы сопоставляют множество микропараметров: время реакции, точность попадания при нажатии в нужную область экрана, характер движений — имеет значение даже непроизвольное дрожание руки. Значительная часть данных поступает с акселерометра, гироскопа и других датчиков смартфона.

Система адаптирует тесты под каждого отдельно взятого сотрудника — для этого сравнивает текущее состояние человека с его предыдущими показателями. Подход позволяет учитывать индивидуальные особенности: кто-то всегда медленно считает, а кто-то от природы более тревожен. Чем дольше человек участвует в проекте, тем точнее ИИ калибрует задачи и интерпретирует собранные данные.

Также результаты сопоставляются с релевантной группой коллег, которые проходят тест это же время. Так система отделяет индивидуальные показатели от массовых, которые могут возникать сразу у всех на фоне новостей и событий. Например, когда Центробанк объявил об изменении ключевой ставки, у участников пилота резко улучшилось настроение и выросла мотивация.

Результат

Тестирование системы было запущено по fast track (процесс быстрого запуска пилотов) с использованием сервисов Офиса инноваций. Пилот продолжался три месяца и завершился в конце 2024 года, в нём участвовали 309 менеджеров прямых продаж ММБ (блок «Малый и Микробизнес»).

Главный результат: сотрудники, задействованные в пилоте, увольнялись в два раза реже по сравнению с коллегами, которые работали в обычном режиме без тестов. И это при том, что во время эксперимента система не давала рекомендации, как справиться с негативными состояниями, — эту функцию добавили позже.

Также исследование выявило четкую корреляцию между психоэмоциональным состоянием и бизнес-результатами:

У сотрудников с низким скорингом психоэмоционального состояния показатели эффективности составляли менее 80 баллов; большинство из этих специалистов уволились.
Группа со средним скорингом психоэмоционального состояния демонстрировала «нормальный» уровень эффективности: от 80 до 120 баллов.
Работники с высоким скорингом показывали наивысшую результативность работы — на уровне 120 баллов.

После успешного пилота команда стала думать, как не просто отслеживать изменения, а помогать коллегам оставаться в ресурсном состоянии. Так приступили к работе над второй частью решения — библиотекой рекомендаций.

Для каждого выявленного состояния ИИ предлагает определённый набор действий, которые помогут сотруднику вернуться в продуктивную зону: от короткого перерыва между рабочими задачами до ухода в отпуск, чтобы избежать выгорания.

Условно рекомендации делятся на три сегмента:

1. Быстрые советы для самостоятельного использования. Пройтись, почитать книгу, выпить воды, помедитировать — простые вещи для поддержания тонуса, о которых мы часто забываем.

2. Необходимо участие руководителя. Например, если нужно изменить рабочие условия: график, нагрузку, способы оценки результатов.

3. Нужна помощь HR-специалиста. Например, чтобы обсудить перспективы профессионального развития. Кроме того, система показывает общую оценку психоэмоционального состояния: «отличное», «нормальное», «требующее внимания». Это тоже позволяет принять превентивные меры и отслеживать прогресс.

Планы по внедрению и масштабированию

Система готова к полноценному запуску — и скоро станет частью корпоративного мобильного приложения Alfa People. Раскатывать решение будут постепенно: к концу 2025 года к нему подключат около 5 000 сотрудников ММБ. Сначала в планах охватить специалистов массовых позиций, для которых традиционно характерна высокая текучесть кадров. Затем решение распространят на других сотрудников, от джунов до управленцев.

Источник: VC.ru