한국 고용서비스의 유형화 특성 분석 및 개선방안 연구
Profiling in the PES Programs of Korea and Policy Suggestions
2
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 고용서비스 주요 정책이 활용하는 유형화 특성을 분석하고 향후 유형화 활용에 대한 개선방안을 연구한다. 본 연구의 분석결과에 따르면 국민취업지원제도, 실업급여 및 직업훈련 등은 연령, 장애 여부, 설문지 점수 등을 활용한 규칙 기반 유형화나 면담 내용 등을 바탕으로 한 직업상담사 기반 유형화를 활용하고 있다. 하지만 데이터를 통계적 모형이나 인공지능(Artificial Intelligence:AI) 등으로 분석한 결과를 바탕으로 구직자의 특성을 식별해서 차별화된 정책을 제공하는 것을 의미하는 통계적 유형화는 활용하고 있지 않다. 최근 AI 기반 고용서비스가 활용되기 시작하면서 통계적 유형화를 도입할 필요성이 커지고 있다. 통계적 유형화 결과의 모니터링을 통해 통계적 유형화 결과를 점진적으로 활용하고 기존의 규칙 기반 유형화나 직업상담사 기반 유형화와 결합하여 활용할 필요가 있다.
Abstract
This study analyzes the characteristics of profiling used in the Public Employment Services (PES) programs and suggests the ways to improve the use of profiling in the future. According to the main results of this study, the National Employment Support System, unemployment benefits, and vocational training policies use rule-based or counselor-based profiling. However, statistical profiling in PES, which refers to providing a differentiated policy by identifying the characteristics of job seekers based on the results of analyzing data with statistical models or Artificial Intelligence (AI), is not used. With the recent development of AI-based services, the need to introduce statistical profiling is increasing. In addition, it is necessary to incrementally utilize the results of statistical profiling through thorough monitoring, and to use them in combination with existing rule-based or counselor-based profiling.