채용 편향성 리포트

전체 지원자 데이터를 시각화하여 잠재적인 편향을 감지하고 공정한 채용을 지원합니다.

성별 분포

전체 지원자의 성별 분포 현황입니다.

출신 학교 분포

전체 지원자의 출신 학교 분포 현황입니다.

AI 분석 및 제언

데이터를 기반으로 한 AI의 편향성 분석 및 개선 제안입니다.

현재 지원자 풀은 여성 지원자의 비율이 60%로 남성보다 높게 나타나고 있습니다. 또한, C 대학교 출신이 30%로 가장 높은 비중을 차지하고 있어, 특정 그룹에 집중되는 경향을 보입니다.

다양한 소싱 채널 확보: 남성 지원자 비율이 높은 커뮤니티나 플랫폼에 채용 공고를 게시하여 성비 균형을 맞추는 것을 고려해보세요.
블라인드 채용 강화: 서류 검토 단계에서 이름, 학교명 등 편향을 유발할 수 있는 정보를 가리는 블라인드 평가를 도입하여 공정성을 높일 수 있습니다.
직무 기술서 점검: 사용된 언어가 특정 성별이나 그룹에 더 매력적으로 느껴지지 않는지 중립적인 표현으로 검토해보세요.