寿险公司用精算招聘公式给代理人打分

在20世纪20年代初，人寿保险公司招聘销售代理人很大程度上依赖经理对候选人的主观印象，有时甚至只看一个粗略指标——霍姆库姆提到，仅凭年龄一项作为筛选标准是常见的做法。代理人流失严重且代价高昂：公司要先花钱培训并给候选人发执照，之后才能知道这人到底能不能靠佣金卖出去，而整个行业没有系统的方法能提前判断谁会成功、谁会在年内走人。

显而易见的解决办法是改进面试、提高年龄门槛或者让更有经验的销售经理来做选择。但这些都没有触及根本问题：没有人回去验证过经理的判断或任何单一指标是否真的与哪些人成功相关。一个人对陌生人在一个变化很大的工作（佣金制销售，成功不光靠技能，还受区域、时机和运气影响）中的未来表现的看法，仅仅是被信任，从未被检验。

将精算评分应用于招聘：对447名代理人的生平项目与实际结果进行检验，只保留有预测性的项目，并加权为一个综合得分。

用基于数百名过往代理人观察到的相关性构建的得分取代了未经验证的经理直觉。

丢弃没有预测性的项目（如年龄）防止了民间智慧虚增得分。

加权有预测性的项目让许多微弱信号叠加成一个强预测因子。

在独立样本上进行验证，证明得分的预测力，而不仅仅是对原始数据的拟合。

当招聘依赖直觉时，挖掘你自己的历史数据：按结果拆分过去的员工，对每个预测因子进行实证检验，然后将有效的组合成得分。

在148名代理人的留出验证样本中，综合得分高于+1.5的人成功率为80%；得分+1.5或以下的人成功率仅为43%。1922年3月在泰勒学会上展示，明确作为降低代理人流失成本的工具，霍姆库姆谨慎地称该方法为试验性的，而非在规模上得到证实，并指出他的散点图显示至少有一人得分极高但在实际中仍然表现糟糕。