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[IT뉴스]"왜 입사 1년도 안 돼 나가지?"....AI로 300만명 분석했더니
온카뱅크관리자
조회:
93
2025-04-30 08:57:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">플렉스 '인재 밀도 지키는 조직의 조건' 리포트 발행...산업군·구성원수 중요</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="feSGEOHEjB"> <p contents-hash="f82529c7c94da2597754f4a7f3eeabf9dfdb6ca3ca42f6f22da7240710a82d99" dmcf-pid="4dvHDIXDjq" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=백봉삼 기자)왜 우리 조직에 합류한 인재들은 1년도 안 돼 퇴사할까. 핵심 인재들을 조직에 오래 붙잡으려면 어떤 요인들을 더 잘 챙겨야할까.</p> <p contents-hash="37d99ff10bdb0eb5818d4c9cdb99f7b53eb716813153e0098e24f5a9d410c96e" dmcf-pid="8JTXwCZwjz" dmcf-ptype="general">데이터 기반으로 이 같은 궁금증을 풀어본 결과 높은 연봉도 중요했지만. 산업군과 구성원수가 인재 밀도를 지키는 조직의 최우선 조건으로 나타났다.</p> <p contents-hash="211fcc8a4ff197a7404f3cb077f75e60db5a7a5f9b573b1e4ca651be54cd893a" dmcf-pid="6iyZrh5rj7" dmcf-ptype="general">올인원 HR 플랫폼 플렉스(flex)가 '인재 밀도를 지키는 조직의 조건: 실제 데이터 기반으로 구성원 리텐션 요인을 도출하다'라는 제목의 HR 데이터 리포트를 30일 발행했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8bbeae93503e149881328a1a9ca8713713ca229a11c981a18792342a2f891e73" dmcf-pid="PnW5ml1mau" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="flex HR Data Report" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084714288sskq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XyfXwCZwou" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084714288sskq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> flex HR Data Report </figcaption> </figure> <p contents-hash="94cfeaa973cd0d56c5ec41032354c3c5be370800f3bf7fbf5c250d5d18f8643e" dmcf-pid="QIqV5pf5NU" dmcf-ptype="general">리포트는 플렉스에 축적된 방대한 데이터 중 특정 조건에 부합하는 데이터 287만2천607건을 가명화 처리 후 플렉스가 자체 개발한 AI 기반 '리텐션 예측 모델'로 분석했다.</p> <p contents-hash="a9a8f143f21555f741eb5b944815f21c8903a266f8735811e95a7d254f6ae88d" dmcf-pid="xCBf1U41jp" dmcf-ptype="general">'리텐션 예측 모델'은 퇴사 여부에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고, 각 요인의 리텐션 영향도를 파악하는 AI 기반 모델이다. 후보 요인 탐색을 위해 인사 정보, 인구통계적 정보, 회사 및 소속 부서의 특성, 근태 데이터 등 독립변수와 특정 기간 내 퇴사 여부의 패턴을 머신러닝 기법으로 학습시켰다. 여기에 '설명 가능한 AI'(XAI, eXplainable AI) 방법론을 적용해 구성원 리텐션에 영향을 미치는 주요 요인 및 각 요인 별 '리텐션 영향도 지수'(SHAP Value, Shapley Additive exPlanation)를 밝혀냈다.</p> <p contents-hash="3eaded8bef44a244a3a8425a44f1eaa6ce348238aa2a2fd6e94631d6e8044211" dmcf-pid="yfwCLAhLk0" dmcf-ptype="general">플렉스 HR 데이터 리포트는 응답자의 주관과 편향이 개입될 수 있는 설문조사 방식의 통계와 달리, 실제 기록된 데이터에 근거한 것이 가장 큰 차별점이다. 올인원 HR 플랫폼에 표준화된 형태로 실시간 수집·축적되는 양질의 데이터가 분석의 정확성과 신뢰를 뒷받침한다.</p> <p contents-hash="8ac22dc4b7cd72dcbeed68f663b77d86575bca4bd224acc78f83c5a31994d7b2" dmcf-pid="W4rhocloo3" dmcf-ptype="general">플렉스는 최근 2년 이상 정규직 입사자의 월별 퇴사율 분석 결과 ▲입사 1년 내 퇴사율이 29.1%에 이르는 점 ▲1년 중에서도 초기 3개월 내 퇴사 비중이 41.6%에 달하는 점에 주목했다. 초기 3개월 간 조직 경험이 근속 여부를 가르는 분수령이라 판단한 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1de83603e249d04d9400b7852f194a41f0a141f608f0b1563495ae1c42530457" dmcf-pid="Y8mlgkSgcF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="입사 후 1년 내 월별 퇴사율" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084715699sjkl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZsjbGtKGjU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084715699sjkl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 입사 후 1년 내 월별 퇴사율 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8680d0e93f526303069dceb820ef01aca972ffe54c0dfc102d0208312e1d4fe7" dmcf-pid="G6sSaEvaNt" dmcf-ptype="general">이에 플렉스는 입사 3개월을 기준으로 '리텐션 예측 모델'을 적용, ▲기업 구성원수 ▲산업군 ▲연봉 ▲연령 ▲평균 초과근무시간 ▲평균 원격근무시간 ▲평균 근속연수 ▲집-직장 간 거리 등의 각 요인 별 구성원 리텐션 영향도 지수를 도출했다.</p> <p contents-hash="481f1786058299e493050bb891491b918537e1b8130b67f45aff224d77d5261c" dmcf-pid="HPOvNDTNN1" dmcf-ptype="general">일례로 '연봉'의 경우 높을수록 초기 리텐션과 긍정적인 상관관계가 뚜렷한 것으로 드러났다. 연봉이 4천만원 미만일 때 리텐션에 부정적인 영향을 미쳤으며, 7천만원대 이상으로 갈 수록 긍정적 영향이 가파르게 높아짐을 확인할 수 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d4437d894476add43ee8ac50fe36daa3a6488dffe569991c906c50f3befe400c" dmcf-pid="XQITjwyjA5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연봉 구간별 구성원 리텐션 영향도. 박스는 각 구성원의 리텐션 경향이 밀집된 영역으로, 데이터의 25%~75% 구간이 박스 내에 분포한다. 박스가 0 이상에 위치할 수록 긍정적 상관관계를, 0 이하에 위치할 수록 부정적 상관관계를 의미한다. 박스 위 아래의 세로선은 최댓값 및 최솟값을, 박스 내 가로선은 중앙값을 의미하는 보조지표다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084717022orxk.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5SBhocloop" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084717022orxk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연봉 구간별 구성원 리텐션 영향도. 박스는 각 구성원의 리텐션 경향이 밀집된 영역으로, 데이터의 25%~75% 구간이 박스 내에 분포한다. 박스가 0 이상에 위치할 수록 긍정적 상관관계를, 0 이하에 위치할 수록 부정적 상관관계를 의미한다. 박스 위 아래의 세로선은 최댓값 및 최솟값을, 박스 내 가로선은 중앙값을 의미하는 보조지표다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="3bd3fdc80e941dd512cb66ea31cfbba23d21ae01b002f81eb4883d08f0732722" dmcf-pid="ZxCyArWAcZ" dmcf-ptype="general"><span>각 요인의 상대적 중요도를 비교한 결과, 1·2위는 ‘산업군’ 및 ‘기업 구성원수’로 중요도가 무려 276%와 246%에 이르렀다. 다음으로는 연봉(193%), 연령(173%), 평균 원격근무시간(112%), 평균 근속연수(111%)가 100%를 상회하며 상당한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 평균 초과근무시간(61%) 및 집-직장 간 거리(28%)는 상대적으로 초기 리텐션에 영향을 덜 미치는 요인이었다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a8997c6fe0a8cdbf4ee98ccd9e68f35d65ed9a1c83ce956791351476d763e04d" dmcf-pid="5MhWcmYcNX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(그림3) 구성원 리텐션에 영향을 미치는 요인별 중요도" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084718350aife.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1LOQpBxpk0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/30/ZDNetKorea/20250430084718350aife.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (그림3) 구성원 리텐션에 영향을 미치는 요인별 중요도 </figcaption> </figure> <p contents-hash="eb05f4f0a24b5a25dda0831d283f71d344be44b223534ca66275c89153358338" dmcf-pid="1RlYksGkcH" dmcf-ptype="general">리포트는 그밖에도 각 요인의 구간별 퇴사율, 각 요인에 연령대 등 특정 조건을 교차한 퇴사율 등을 다각도로 분석한다.</p> <p contents-hash="798868a892e8bd5d9050f154eeee1cb9b3a350e612790df7e6b9f160da381a1f" dmcf-pid="teSGEOHENG" dmcf-ptype="general">플렉스는 이 같은 분석 결과에 따라 ▲초기 HR 경험 ▲보상 ▲위험 신호 발굴 ▲제도 설계 등 '리텐션 개선을 위한 조직 전략'을 제시한다. 각 전략에 따른 실질적인 액션 아이템들도 리포트에 상세히 담았다. 아울러 인재밀도 강화에 왜 채용보다 리텐션이 중요한지, 데이터 기반의 리텐션 전략이 왜 필요한지 등 HR 분야의 다각적 인사이트를 제공한다.</p> <p contents-hash="ac4171b2fc698d3355c1c0484da5c0498b764fb71ec47709b80723a7f7976abe" dmcf-pid="FdvHDIXDAY" dmcf-ptype="general">위 내용이 모두 담긴 플렉스의 첫 HR 데이터 리포트 '인재 밀도를 지키는 조직의 조건' 전문은 플렉스 공식 블로그에서 내려 받을 수 있다.</p> <p contents-hash="d846f0ec98ce4d27f3cda435f5eb4ebd4d304fa72cbcaa9cdfaf2938ef531369" dmcf-pid="37gkQJEQkW" dmcf-ptype="general">플렉스 관계자는 "불확실성 높은 오늘날의 사회경제적 환경에서는 인재밀도가 조직의 핵심 경쟁력"이라며 "정교한 데이터 기반의 이번 리포트가 인재밀도 강화 전략 수립에 기여하길 바란다"고 말했다.</p> <p contents-hash="90ff917ef9fd910b30fb6f0d05d2c6c4d99c99f262d3ca6180d36861dc3cbb7f" dmcf-pid="0zaExiDxjy" dmcf-ptype="general">플렉스는 채용부터 퇴직까지 구성원 생애주기 전반의 프로세스를 포괄하는 올인원 HR 플랫폼이다. 그간 축적해온 방대한 고품질 데이터와 AI·머신러닝 등 최신기술을 접목, 각종 HR 시그널을 선제 예측하는 인사이트를 제공하는 등 고도화된 문제해결 서비스로 진화해 나가는 중이다.</p> <p contents-hash="cc9c15a2c34ee98568ce4a2c5a0afda4118afcdf67d4b29d8e86c9b6c9c60d04" dmcf-pid="pqNDMnwMNT" dmcf-ptype="general">백봉삼 기자(paikshow@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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