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經理提醒「離職要提早1個月說」! 遭員工狠嗆:有通知就不錯了
離職預告基本上是看「年資」,所以會有天數上的不同,範圍從0天至30天,蠢蠢欲動想告別公司之前還是要先搞懂喔!
0天: 工作3個月內不用預告。
10天: 工作3個月以上但不滿1年的勞工。
20天: 工作1年以上但不滿3年的勞工。
30天: 只要工作3年以上就適用這個項目
(補充這個規範不只是對勞工同時也對雇主唷!)
如果是與雇主簽訂「定期契約」的勞工,且工作契約規定期限超過3年,那麼3年內不能隨意終止契約,當3年一滿,勞工才可以提離職,不過要遵守30天前告知老闆的「定期契約離職預告」規定。
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04/25 15:52

【限量:免費報名】利用AI自動化行銷|直播講座
講座詳細資訊
時間:04/30(二) 20:00 - 21:00
講者:圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題:行銷新篇章:AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代,AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多,難以精準定位目標受眾,進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式,但長期以來,創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎?
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎?104學習精靈與緯育TibaMe,攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師,不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答,更善於為客戶的製造許多驚喜及營收,一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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• 找對人才,留下人才;從甄選標準開始檢視,數據分析盤點人才缺口,規劃訓練課程 • 從績效、發展、薪酬、文化、工作、主管、同事,全面檢視企業內部管理環境與制度設計,進而調整優化 • 透過診斷結果了解員工在意什麼,提升哪些項目影響員工,對組織的敬業度,聚焦問題提出有效的解決方案 *為帶給您最好的學習體驗,本學程適合:具備人力資源兩年以上實務經驗 *只要完整出席五堂課,即可獲得$600元的回饋折扣碼* * 上課期間將可免費使用總價值超過$14,000的104專業測評及員滿工具 根據2022年的104發布的人資F.B.I.報告指出,今年各階段的新人留任率皆降低,一個月的新人留任率為69%,三個月為71%,六個月為59%...同時報告中還指出,企業HR對於數據資訊的需求,在百人以下企業於績優人才預測、具誘因的人才留任機制上,有較高期待,卻很少落實蒐集這些資訊。報告中同時顯示,不論公司規模,企業的總離職率都較2020年高,達到16%。 種種指標都是企業HR在實務上,很常被主管或老闆詢問的問題,離職率、新人留任率等等,除了開職缺再找人、加薪留任,是不是還有些根本的問題沒有被解決?或許新人留任率低,是因為找進來的人的個性根本不適合這份工作,報到即陣亡。或許員工離職的原因不是因為薪水少,而是組織的環境不佳,主管苛刻、同事不合,但因為沒有證據,無法說服老闆,你也無從改善起。 HR們,你們不是孤軍作戰,讓104來幫你! 運用科學化的測驗工具,解讀數據、找到關鍵人才,發現內部問題,擬定解決方案! .找對人才,留下人才,從甄選標準開始的檢視,數據分析盤點人才缺口,規劃訓練課程 .從績效、發展、文化、工作、主管、同事,全面檢視企業內部管理環境與制度設計,進而調整優化 .透過診斷結果了解員工在意什麼,提升哪些項目影響員工,對組織的敬業度。 104自1999年起,邀集國內外的學者專家,投入測評的研發,截至目前為止,已累積的一萬多筆的測評常模,也已累積了250萬筆的測評大數據。同時,104也已累積了20多年的人資顧問輔導專業,到目前為止,也累積了200多家的成功輔導經驗,希望透過這些工具與經驗,讓HR們能夠在人才吸引、員工留任的議題上,了解問題所在,並進而改善。 擔心太難、學不會嗎?眾多學長姐在線與你一起學習、為你解惑,並分享他們的經驗談。 【課程試閱】只有苦勞、疲勞,沒有功勞,難道是人資的宿命? 第一堂課以生活常見的測驗類型開始,介紹何謂心理測評,接著了解測評使用的目的與類型,及如何快速評估測評品質,最後可以實際體驗施作測評。 第二堂課說明市面上常見的性格特質量表、職能情境量表如何解讀,以及了解實務上導入流程、個人量表結果在人力資源上的運用。 第三堂課說明員工滿意度調查之設計規劃、專案流程,並藉由範例報表進行報表解讀與案例研討。 第四堂學習如何自訂企業人才規格,包含績效常模、非績效常模,並從性格特質測驗、職能認知測驗等工具一一說明設定。 第五堂課程從員工滿意度調查目的與可回答的三個面向出發,並從調查結果解析進一步觀察結果之優化與應用。
104人資市集
【HR專屬AI數據力學程】數位人資管理師 2024-5月開班(週四晚)
1.了解員工體驗的精神,與e化流程的設計思維,可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。 2.熟悉e化流程的設計方法步驟,協助組織善用數位科技的力量,優化現有制度流程,促進員工體驗。 3.清楚大數據分析的內涵,與業界實務運用案例,可幫助公司導入大數據分析專案,解析人才管理上碰到的重大議題。 4.熟悉AI在人力資源管理上的應用,善用ChatGPT生成式AI,優化人資的作業品質。 ※為帶給您最好的學習體驗,本學程適合:具企業內部執行人資e化系統兩年以上實務經驗。 根據2022年的104發布的人資F.B.I.報告指出,有23.1%的企業想將員工出缺勤及請假作業E化,20.6%企業想用於薪資計算,16.8%想用於HR表單電子化。一份全球的調查報告指出,只有37%人資具備數位能力;而依據波士頓顧問公司的一篇文章中指出,突破或有強勁財務業績的公司,在注重數位文化的公司中所佔比例 (90%) 是忽視數位文化的公司 (17%) 的五倍。數位化,不僅讓HR可以運用E化系統的力量,將大量的行政瑣事效率化,更可以發揮數據力,建立SOP與提升作業效率,提高HR價值,實踐HR策略夥伴的角色。而且,注重數位轉型的公司,更可以吸引到Y世代的人才,因為他們承諾提供更多的協作、創作環境,更大的自主權。 【課程試閱】何謂員工體驗?HR的真正使命? 介紹在人力資源的運作中,員工體驗如何體現?如何在員工體驗的過程中發揮影響力? 在後疫情時代(Covid-19)及新型態遠距辦公的情形下,員工體驗如何重新被定位。 由PDCA介紹人資系統E化流程:評估E化的方法、提案模型的製作、評估效益、改良方式,並實作E化流程設計。 誰說人資不會懂大數據?課程循序漸進從統計基本概念開始:理解何謂變項、測量尺度、顯著差異等。乃至下一堂課,介紹人力資源管理的大、人、物及HR數據化的五大挑戰,並以免費數據分析軟體JASP,實際示範各種常見的數據分析方式。最後讓人資走在科技最先端,介紹先進的AI技術如何解決人力資源管理關心的議題,使公司得以運用數據智慧來促進人才管理的最佳化!
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【專員級+經理級】企業人才診斷師 2024-9月開班(週六)
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Terry Yang

數位內容經理

2022/08/01

員工要離職,你只該做一件事:確保好聚好散,別讓惡評在外流傳
你知道當員工說「我不幹了!」,處理時最重要的是哪件事嗎?如果確定留不下人,「好聚好散」最重要!
 
▼ 閱讀《職場力》本日精選文章:
很多企業管理者都會忘記一個重點:如何跟離職員工「好聚好散」將決定你的品牌、企業在市場上的評價為何,君不見很多時候會聽見離職者在抱怨自己的前東家?
 
此外,在瞭解離職者的去職原因之後,縱使要留人,有些管理階層也常犯一個錯:用「專案還需要一段時間才完成」,或是「手上還有很多很急的案子再跑」,本來想希望藉由哀兵策略打動離職人員的離開念頭,結果反而讓要離職的人員更反感,這不就是「留來留去留成仇」嗎?
 
最後要提醒大家:千萬不要忘記,離職的人之外還有留下來的人,這些人更需要主管的鼓勵,也千萬不要讓他們有留下來是不明智的感覺,不然離職單,恐怕將如雪片般不斷飛來。
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喵星人

2小時前

地震不再是不可預測的天災?AI 預測準確率達70%
最近,美國德州大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種新的 AI 地震預測技術,成功預測了一週內將會發生的地震,預測準確率達到 70%!
在中國的實驗中,這個AI成功預測了320公里範圍內的14次地震,並且準確預測了地震的位置和強度。
雖然這個AI技術還是有錯過以及誤報的失誤,但70%已經是一個巨大的成果,可以有效幫助減少經濟損失和人員傷亡。
▶ Al地震預測技術如何運作?◀
● Al地震預測技術主要通過以下三個步驟來實現:
1. 數據收集:首先,需要收集大量的地震數據,包括地震波數據、地質數據、氣象數據等。
2. 數據分析:然後,利用AI技術對這些數據進行分析,找出地震發生前的規律和特徵。
3. 預測地震:最後,根據這些規律和特徵,預測未來可能發生的地震。
● Al地震預測技術具有以下優勢:
❶ 準確率高:AI技術可以從大量數據中找出傳統方法難以發現的規律和特徵,從而提高地震預測的準確率。
❷ 速度快:AI技術可以快速分析大量數據,從而縮短地震預測的時間。
❸ 範圍廣:AI技術可以對廣泛的地區進行地震預測,不受傳統地震儀的限制。
▶ Al地震預測技術的未來展望 ◀
AI地震預測技術的發展還處於起步階段,但其潛力巨大。隨著AI技術的進一步發展,地震預測的準確率和範圍將會進一步提高,為人們的生命和財產安全提供更加有效的保障。
● 以下是一些AI地震預測技術未來發展的可能方向:
❶ 開發更準確的AI模型:通過不斷研究和完善AI模型,提高地震預測的準確率。
❷ 融合多種數據源:將地震波數據、地質數據、氣象數據等多種數據源融合在一起,進行分析,提高地震預測的準確率和範圍。
❸ 開發實時地震預警系統:開發實時地震預警系統,為人們提供更及時有效的預警信息。
Al地震預測技術的發展,為地震預測和防災減災工作帶來了新的希望。相信在不久的將來,地震將不再是不可預測的天災,人們將能夠更加有效地應對地震災害,減少地震造成的損失!
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