Prezidentské voľby 2024
Najnovšie správy
Vlani ISP vytvoril pre NIP modely strojového učenia, ktoré vyhodnocujú ekonomické údaje o zamestnávateľoch.
Autor TASR
Bratislava 9. marca (TASR) - K zefektívneniu odhaľovania nelegálneho zamestnávania na Slovensku pomáhajú aj modely strojového učenia, ktoré vyhodnocujú ekonomické údaje o zamestnávateľoch. Vďaka nim bola prekonaná priemerná úspešnosť pri odhaľovaní nelegálnej práce približne dvojnásobne až trojnásobne. V priemere odhalila nelegálne zamestnávanie približne jedna z 25 kontrol Národného inšpektorátu práce (NIP). Informoval o tom Inštitút sociálnej politiky (ISP) pri rezorte práce.
Vlani ISP vytvoril pre NIP modely strojového učenia, ktoré vyhodnocujú ekonomické údaje o zamestnávateľoch. "Hlavným cieľom týchto modelov bolo identifikovať subjekty, u ktorých je zvýšená pravdepodobnosť nelegálneho zamestnávania," priblížil ISP. V priemere odhalila nelegálne zamestnávanie približne jedna z 25 kontrol. Pri kontrolách subjektov, ktoré boli modelom strojového učenia označené za rizikové, sa tento pomer zlepšil na jedného odhaleného nelegálneho zamestnávateľa na desať vykonaných kontrol. V prípade subjektov, ktoré boli identifikované ako rizikové naraz viacerými kvantitatívnymi prístupmi, sa ďalej zvýšila úspešnosť kontrol, pričom v priemere každá ôsma kontrola viedla k odhaleniu nelegálneho zamestnávania.
Využitie strojového učenia dokázalo zvýšiť mieru úspešnosti kontrol nelegálneho zamestnávania vo všetkých sektoroch hospodárstva na Slovensku, avšak najvýraznejší nárast bol dosiahnutý v stavebníctve. Priemerná úspešnosť kontrol v stavebníctve bola 5,5 %. Pri kontrolách subjektov, ktoré boli modelom strojového učenia označené za rizikové, však táto úspešnosť dosiahla viac ako 17 %. Kontroly vykonané vo firmách, ktoré boli označené za rizikové naraz viacerými modelovými prístupmi, dosiahli dokonca 27 % úspešnosť, teda zhruba každá štvrtá kontrola odhalila nelegálne zamestnávanie. "Výsledky z prvého ročníka implementácie modelov strojového učenia ukazujú, že kvantitatívne analytické nástroje dokážu výrazne prispieť k zefektívneniu odhaľovania nelegálneho zamestnávania, a tým aj k optimalizácii práce kontrolných orgánov," dodal ISP.
Vlani ISP vytvoril pre NIP modely strojového učenia, ktoré vyhodnocujú ekonomické údaje o zamestnávateľoch. "Hlavným cieľom týchto modelov bolo identifikovať subjekty, u ktorých je zvýšená pravdepodobnosť nelegálneho zamestnávania," priblížil ISP. V priemere odhalila nelegálne zamestnávanie približne jedna z 25 kontrol. Pri kontrolách subjektov, ktoré boli modelom strojového učenia označené za rizikové, sa tento pomer zlepšil na jedného odhaleného nelegálneho zamestnávateľa na desať vykonaných kontrol. V prípade subjektov, ktoré boli identifikované ako rizikové naraz viacerými kvantitatívnymi prístupmi, sa ďalej zvýšila úspešnosť kontrol, pričom v priemere každá ôsma kontrola viedla k odhaleniu nelegálneho zamestnávania.
Využitie strojového učenia dokázalo zvýšiť mieru úspešnosti kontrol nelegálneho zamestnávania vo všetkých sektoroch hospodárstva na Slovensku, avšak najvýraznejší nárast bol dosiahnutý v stavebníctve. Priemerná úspešnosť kontrol v stavebníctve bola 5,5 %. Pri kontrolách subjektov, ktoré boli modelom strojového učenia označené za rizikové, však táto úspešnosť dosiahla viac ako 17 %. Kontroly vykonané vo firmách, ktoré boli označené za rizikové naraz viacerými modelovými prístupmi, dosiahli dokonca 27 % úspešnosť, teda zhruba každá štvrtá kontrola odhalila nelegálne zamestnávanie. "Výsledky z prvého ročníka implementácie modelov strojového učenia ukazujú, že kvantitatívne analytické nástroje dokážu výrazne prispieť k zefektívneniu odhaľovania nelegálneho zamestnávania, a tým aj k optimalizácii práce kontrolných orgánov," dodal ISP.
