ASSESSMENT OF THE LEVEL OF HUMAN CAPITAL MANAGEMENT USING THE HAMMING NEURAL NETWORK
Abstract
The article proposes a model for assessing the level of human capital management (HR). This model is based on the use of neural networks. There are existing shortcomings in assessing the level of LC. The methodological approach to the assessment of the level of LC management has been improved, which allows to accurately and reasonably determine its level by means of neural network technologies. The model is objective and at the same time takes into account the subjective assessments of experts, ie the results can easily change based on changes in expert assessments as changes in the company, goals, mission of the organization or its specific tasks at the moment. The model is also complex, because, using more than a dozen indicators, it generates a comprehensive assessment, the formation of which, along with economic indicators, takes into account the human factor, namely the data of motivation and satisfaction. The corresponding artificial neural network of Hemming was built with the help of the software complex: diagnostics was carried out, its weights were calculated, which allowed to quickly and accurately determine the level of human capital management of the enterprise. Existing methods of human capital management are imperfect, as they do not take into account a wide range of factors of this process, caused by the impact of both internal and external environment. This is due to their incompleteness, inaccuracy, lack of an automated approach to evaluation in human capital management and the inability to learn independently. Thus, the aim of the article is to assess the level of human capital management through mathematical and computer simulations. The conceptual approach proposed by the authors has a number of significant advantages over existing alternative methods: high estimation accuracy; taking into account a powerful set of different parameters of influence; high speed of decision making; ability to self-study. The main scientific result of the study is the development of conceptual foundations for the formalization of the process of assessing the level of human capital management by means of mathematical and computer modeling based on a systems approach and the Hemming neural network. The proposed approach has been successfully implemented to assess the level of human capital management at 9 domestic enterprises.
References
Лукіна М.М. Технологія автоматизованої системи управління кадрами з використанням моделі компетенцій. Інтернет-журнал «Науковедення». 2017. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-avtomatizirovannoy-sistemy-upravleniya-kadrami-s-ispolzovaniem-modeli-kompetentsiy/viewer
Болдирева Н.В., Тіхонова Я.М., Мішуніна Е., Храмцов Б.А. Сучасні технології і методи оцінки персоналу: плюси і мінуси. Вісник інституту світових цивілізацій. 2019. № 2(23). С. 46–57. URL: http://imc-i.ru/userfiles/ufiles/vestnik23.pdf
Романадзе Е.Л., Сьоміна А.П. Огляд методів оцінки персоналу у сучасних організаціях. Московський економічний журнал. 2019. № 1. C. 1–9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-otsenki-personala-v-sovremennyh-organizatsiyah
Ісмаїлова А.В. Сучасні методи оцінки персоналу. Вісті міжнародної академії аграрної освіти. 2016. № 28. C. 49–52. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26932220
Дончак Л.Г., Бойківська Г.М., Лисюк С.П. Методичний підхід до оцінювання рівня кадрового потенціалу підприємства. Збірник наукових праць Університету державної фіскальної служби України. 2021. № 1. C. 96–112. DOI: https://doi.org/10.33244/2617-5940.1.2021.96-112
Кричевський М.Л., Дмитрієва С.В., Мартинова Ю.А. Нейромережева оцінка компетенцій персоналу. Економіка праці. 2018. № 5. С. 1101–1118. DOI: https://doi.org/10.18334/et.5.4.39488
Панков Д.А., Бусигін Д.Ю. Концепція формування прогнозних оцінок вкладу інтелектуального капіталу в створення цінності компанії на основі штучних нейронних мереж. Бухгалтерський облік і аналіз. 2018. № 7. С. 32–38. URL: http://edoc.bseu.by:8080/bitstream/edoc/82521/1/Pankov_D._A..pdf
Гущин М.В., Кірєєв О.А., Катаєв О.С. Автоматизована система оцінки ефективності діяльності співробітників підрозділу. Молодий вчений. 2019. № 19. С. 119–124. URL: https://moluch.ru/archive/257/58853/
Побережний Р.О., Побережна Н.М. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. Економіко-математичне моделювання в управлінні персоналом сучасного підприємства. 2019. № 11. С. 153–155. URL: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/52610/3/Poberezhnyi_Ekonomiko-matematychne_2019.pdf
Федоренко І.А., Журба О.І., Сєрикова Ю.М. Оцінювання ефективності управління персоналом промислового підприємства. 2018. № 5. С. 89–90. URL: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/48283/1/Fedorenko_Otsiniuvannia_2018.pdf
Івашкова А.О. Модель оцінка інноваційних методів управління персоналом. Моделювання процесів інноваційного розвитку в економіці. 2021. № 8. С. 31–32. URL: http://www.confcontact.com/eim2021/8_Ivashkova.pdf
Офіційний сайт хмарного сервісу «Hurma System» для оцінювання управління персоналом. URL: https://hurma.work/
Лактіонов О.І. Інформаційне та програмне забезпечення в системі оцінки рівня професійної компетенції персоналу промислових підприємств. Вісник Хмельницького національного університету. 2016. № 4. С. 149–152. URL: http://journals.khnu.km.ua/vestnik/pdf/tech/pdfbase/2016/2016_4/(239)%20 2016-4-t.pdf
Lukina M.M (2017) Tekhnolohiya avtomatyzovanoyi systemy upravlinnya kadramy z vykorystannyam modeli kompetentsiy. [Technology of automated personnel management system using competency model]. Online journal "Naukovedennya" (electronic journal), vol 9, no. 2, pp. 1–9. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologiya-avtomatizirovannoy-sistemy-upravleniya-kadrami-s-ispolzovaniem-modeli-kompetentsiy/viewer
Boldyreva N.V., Tikhonova Y.M., Mishunina E., Khramtsov B.A. (2019) Suchasni tekhnolohiyi i metody otsinky personalu: plyusy i minusy [Modern technologies and methods of personnel evaluation: pros and cons]. Bulletin of the Institute of World Civilizations (electronic journal), vol. 2, no. 23, pp. 46–57. Available at: http://imc-i.ru/userfiles/ufiles/vestnik23.pdf
Romanadze E.L, Semina A.P. (2019) Ohlyad metodiv otsinky personalu u suchasnykh orhanizatsiyakh [Review of methods of personnel evaluation in modern organizations]. Moscow Economic Journal (electronic journal), vol. 9, no. 1, pp. 1–9. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-otsenki-personala-v-sovremennyh-organizatsiyah
Ismailova A.V. (2016) Suchasni metody otsinky personalu [Modern methods of personnel evaluation]. News of the International Academy of Agrarian Education (electronic journal), vol. 8, no. 28, pp. 49–52. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26932220
Donchak L.G., Boykivska G.M., Lysyuk S.P. (2021) Metodychnyy pidkhid do otsinyuvannya rivnya kadrovoho potentsialu pidpryyemstva [Methodical approach to assessing the level of human resources of the enterprise]. Collection of scientific works of the University of the State Fiscal Service of Ukraine (electronic journal), vol. 1, № 1, pp. 96–112. DOI: https://doi.org/10.33244/2617-5940.1.2021.96-112
Krichevsky M.L., Dmitrieva S.V., Martinova Y.A. (2018) Neyromerezheva otsinka kompetentsiy personalu [Neural network assessment of staff competencies]. Labor economics (electronic journal), vol. 7, № 5, pp. 1101–1118. DOI: https://doi.org/10.18334/et.5.4.39488
Pankov D.A., Busygin D.U. (2018) Kontseptsiya formuvannya prohnoznykh otsinok vkladu intelektualʹnoho kapitalu v stvorennya tsinnosti kompaniyi na osnovi shtuchnykh neyronnykh merezh [The concept of forming predictive estimates of the contribution of intellectual capital in creating company value based on artificial neural networks]. Accounting and analysis (electronic journal), vol. 4, № 7, pp. 32–38. Available at: http://edoc.bseu.by:8080/bitstream/edoc/82521/1/Pankov_D._A..pdf
Gushchin M.V., Kireev O.A., Kataev O.S. (2019) Avtomatyzovana systema otsinky efektyvnosti diyalʹnosti spivrobitnykiv pidrozdilu. Molodyy vchenyy [Automated system for assessing the effectiveness of employees of the unit]. Young scientist (electronic journal), vol. 257, № 19, pp. 119–244. Available at: https://moluch.ru/archive/257/58853/
Poberezhny R.O., Poberezhna N.M. (2019) Matematychni metody, modeli ta informatsiyni tekhnolohiyi v ekonomitsi [Mathematical methods, models and information technologies in economics]. Economic and mathematical modeling in personnel management of a modern enterprise (electronic journal), vol. 11, № 11, pp. 153–155. Available at: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/52610/3/Poberezhnyi_Ekonomiko-matematychne_2019.pdf
Fedorenko I.A., Zhurba O.I., Serikova Y.M. (2018) Otsinyuvannya efektyvnosti upravlinnya personalom promyslovoho pidpryyemstva [Evaluation of the effectiveness of personnel management of an industrial enterprise]. Conference NTU (electronic journal), vol. 8, № 5, pp. 89–90. Available at: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/48283/1/Fedorenko_Otsini-uvannia_2018.pdf
Ivashkova A.O. (2021) Modelʹ otsinka innovatsiynykh metodiv upravlinnya personalom [Model evaluation of innovative methods of personnel management]. Ekonomika i menedzhment (electronic journal), vol. 1, № 8, pp. 31–32. Available at: http://www.confcontact.com/eim2021/8_Ivashkova.pdf
Official site of the cloud service "Hurma System" for the assessment of personnel management. Available at: https://hurma.work/
Laktionov O.I. (2016) Informatsiyne ta prohramne zabezpechennya v systemi otsinky rivnya profesiynoyi kompetentsiyi personalu promyslovykh pidpryyemstv [Information and software in the system of assessment of the level of professional competence of the personnel of industrial enterprises]. Bulletin of Khmelnytsky National University (electronic journal), vol. 11, № 4, pp. 149–152. Available at: http://journals.khnu.km.ua/vestnik/pdf/tech/pdfbase/2016/2016_4/(239)%202016-4-t.pdf
