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比你早一步，鎖定留才關鍵
在缺工時代，每一次人員異動都可能帶來挑戰——從團隊士氣、專案進度，到招聘與培訓的額外成本。
NUEIP 留才雷達，透過 AI 分析，幫助人資在大量員工資料中，提前察覺風險信號，讓關懷與留才更早開始。
三等級風險預測
深入分析離職成因
留才行動建議
我們如何打造 AI 留才雷達
抗雜訊的 AI 預測核心
採用領先業界的 XGBoost 演算法，以獨特的正規化處理，有效應對雜訊數據。此模型能在多維度特徵下保持運算穩定性，並顯著提升離職風險預測的準確率。
政府統計數據可靠支撐
引用行政院主計總處公布的最新人力運用調查報告，讓 AI 學習就業者在何種情況下傾向另尋工作，作為模型的關鍵訓練依據，確保預測邏輯貼近勞動市場現況。
內外部因子交叉剖析
模型整合多個內外部特徵因子，內含請假、加班、薪資調整等資料，並引入產業流動率與市場趨勢，精準鎖定關鍵變數，建立個人化風險指標。
70%準確率背後，來自海量數據與嚴謹演算法，
70%準確率背後，來自海量數據與嚴謹演算法，
將 AI 留才決策化為可依賴的依據。
將 AI 留才決策化為可依賴的依據。
70%準確率背後，來自海量數據與嚴謹演算法，
將 AI 留才決策化為可依賴的依據。
不同背景與工作狀況，不同風險，馬上試試
離職風險預測會隨員工背景、工作狀況等不同而變化。選擇情境，即可查看 AI 預測的風險等級與行動建議。
背景
任職 2 年 / 行銷專員 / 全職 / 餐飲業
近期
事假次數：過去 90 天 7 次
薪資調整頻率：過去 2 年 0 次
背景
任職 3 年 / 財務經理 / 全職 / 製造業
近期
加班換錢時數：過去 90 天 10 小時
薪資調整頻率：過去 3 年 2 次
離職風險預測
高
你可能想知道的事
如果公司剛成立或員工人數很少，AI 預測會比較不準嗎？
不會。模型在開發階段已透過大量多元的資料樣本進行訓練，並結合外部統計數據，確保在不同規模與產業的企業中都能提供穩定的預測結果。
我可以在哪裡查看離職風險指標？
具備人資或管理者權限的使用者，可進入系統的「員工管理」頁面，點選員工資料，即可在「AI 留才雷達」欄位查看其關懷優先級與建議。
如何讓預測結果更準確？
若系統擁有更完整的員工資料（例如員工類型、職務、年資等），模型將能更精準地分析與預測，協助 HR 制定更有效的留才策略。
系統對不同關懷優先級有什麼處理建議？
對於關懷優先級高等的員工，建議立即制定具體留才策略並行動；中等的員工建議持續觀察並採取初步支持措施，例如定期面談、調整工作負荷。