대본

Copilot를 사용하여 온보딩 및 개발 프로세스 개선(Microsoft 365 Copilot)

AI는 정책 초안 작성부터 온보딩 시간을 줄이기 위한 학습 자료 작성까지 온보딩 및 개발의 여러 측면을 지원할 수 있습니다.

1. 크라우드소싱 온보딩 리소스

온보딩에서 가장 가치 있는 것으로 입증된 리소스에 대해 팀 구성원으로부터 의견을 수집하세요. 수집된 최고 투표를 기반으로 입력을 요약합니다.

Microsoft Loop icon

루프의 Copilot

예시 프롬프트: 초안 온보딩 계획 및 체크리스트 새로운 인적 자원 지원 고문을 위해.

KPI

핵심 기능 영역 KPI에 영향을 미칠 수 있는 기회

Microsoft Copilot가 평균 해결 시간을 돕는 방법

Microsoft Copilot는 지원 요구 사항을 줄이고 직원 만족도를 높일 수 있는 HR 시스템을 사용하는 직원을 위한 셀프 서비스 옵션을 지원합니다.​
생산성 향상​
  • 신속한 정보 찾기​
  • 더욱 빠르게 문제 진단​
  • 유사한 문제 및 해결 방법을 확인하세요.​
  • 후속 커뮤니케이션을 신속하게 전송합니다.

Copilot가 평균 문제 해결 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 됩니까?

Microsoft Copilot는 해결 시간을 줄이는 데 도움이 되며 결과적으로 생산성이 향상되고 직원 만족도가 높아집니다.​
생산성 향상​
  • 서비스 상호작용을 신속하게 조사합니다.​
  • 초안을 더욱 빠르게 작성​
  • 유사한 문제 및 해결 방법을 확인하세요.​
  • 후속 커뮤니케이션을 신속하게 전송합니다.

Copilot가 혜택 사용량을 늘리는 데 어떻게 도움이 됩니까?

직원들이 자신의 혜택을 알아보고 등록 프로세스를 개선할 수 있는 개선된 인터페이스를 만드세요.​
HR 복리후생 캠페인 만들기​
  • HR 팀 또는 부서로부터 뉴스 및 공지사항을 생성합니다.
  • 복리후생, 급여, 성과, 규정 준수 등 HR 관련 문제에 대한 정책 및 절차를 전달합니다.​

Copilot가 eNPS 점수 향상에 어떻게 도움이 되는지

eNPS(Employee Net Promoter Score)는 직원 참여도를 평가하는 데 유용한 지표입니다. 이는 직원들이 귀하의 조직을 친구나 가족에게 일하기 좋은 장소로 추천할 가능성을 측정합니다. Microsoft Copilot는 긍정적인 업무 환경을 조성하고 직원에게 권한을 부여함으로써 직원 순추천지수(eNPS)를 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다.
내부 피드백 루프 생성
  • 직원 설문조사 초안
  • 설문조사를 분석하여 가치 있는 정보를 얻으세요
    직원 감정 통찰력

Microsoft Copilot가 온보딩 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 됩니까?

램프업 시간을 줄이는 것은 모두에게 유익합니다. 직원의 자신감과 참여도를 높여줍니다. 학습 곡선을 단축하여 직원이 더 빨리 영향력을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.
온보딩 자료 만들기
  • Copilot를 사용하여 교육 가이드 초안 작성
  • Copilot를 사용하여 직원 핸드북 강화

Microsoft Copilot가 직원 이직률에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

Microsoft Copilot를 사용하여 복잡성을 줄이고 시간을 절약함으로써 일상 업무의 스트레스를 줄이는 것은 직원 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 유지율을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
내부 자재 및 프로세스의 품질 향상
  • 역할 명확성을 더욱 높이기 위해 직무 설명을 개선합니다.
  • 요약 및 요약을 통해 회사 회의 개선
  • 회의 중에는 완전히 집중하세요.

Microsoft Copilot가 채용에 어떻게 도움이 될 수 있나요?

Copilot는 직무 설명 작성, 인터뷰 수행, 후보자와의 커뮤니케이션 초안 작성을 지원하여 HR이 채용 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
채용 경험 및 자료의 질 향상
  • 직무 설명 개선
  • 요약 및 요약을 통해 인터뷰 개선
  • 후보자와의 이메일 및 채팅 품질 향상

이 예제 시나리오의 내용은 데모용으로만 제공됩니다. Copilot가 조직의 비즈니스 프로세스, 규제 요구 사항 및 책임 있는 AI 원칙과 어떻게 부합하는지 평가해야 합니다.