Giáo dục
Phân loại hồ sơ tuyển sinh bằng mô hình ngôn ngữ
Một trung tâm đào tạo nhận vài nghìn hồ sơ mỗi mùa và phân loại thủ công. Tôi đưa mô hình vào quy trình, kèm bộ đo chất lượng và trần chi phí.
Tự động phân loại đúng 91% hồ sơ
- Khách hàng
- Khách hàng yêu cầu không nêu tên
- Thời gian
- 2 tháng
- Hình thức
- Giá cố định
Bối cảnh
Mỗi mùa tuyển sinh, hai nhân viên dành khoảng ba tuần để đọc và phân loại vài nghìn hồ sơ vào sáu nhóm. Công việc lặp lại, và tỷ lệ sai tăng dần về cuối đợt vì mệt.
Ban giám đốc đã thử một công cụ tự động có sẵn nhưng bỏ sau hai tuần: nó không nói được vì sao xếp một hồ sơ vào nhóm nào, nên không ai dám tin kết quả.
Giải pháp
Tôi bắt đầu bằng bộ đo, không bằng mô hình. Lấy 400 hồ sơ đã phân loại thủ công làm bộ chuẩn, rồi mới thử mô hình trên đó.
Mô hình trả về nhóm KÈM lý do và mức độ chắc chắn. Hồ sơ dưới ngưỡng chắc chắn được đẩy sang người xử lý thay vì đoán bừa. Chi phí gọi mô hình có trần cứng theo tháng; vượt trần thì hệ thống chuyển toàn bộ sang hàng đợi thủ công chứ không âm thầm tiêu tiền.
Phần nhập liệu chạy trên điện thoại, ngay tại chỗ phát sinh công việc. Người dùng thật của màn hình này đang đứng, đang bận và chỉ có một tay rảnh, nên nó chỉ có đúng những trường bắt buộc.
Kết quả
91% hồ sơ được phân loại đúng mà không cần người can thiệp, đo trên bộ chuẩn 400 hồ sơ chứ không phải trên dữ liệu mô hình đã thấy.
9% còn lại rơi vào hàng đợi thủ công, và đó là kết quả mong muốn: hệ thống nói "tôi không chắc" thay vì đoán. Ba tuần công việc mùa vụ rút còn khoảng bốn ngày.