L'applicazione dell'intelligenza artificiale all'interno delle attività di recruiting può essere molteplici. Ecco alcune delle applicazioni integrate all'interno di In-recruiting.
Parsing e Information extraction
Sin dalle prime fasi di recruiting, l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la gestione dei tempi di candidatura e il trasferimento di grandi quantità di dati . Combinate al lavoro del recruiter, le tecniche di Information Extraction e Résumé Parsing (a. CV Parsing) permettono di accelerare l’estrazione delle informazioni, automatizzare la compilazione dei form di candidatura e archiviare dati nel database. Come conseguenza di questi processi, il recruiter può gestire più velocemente le candidature (in formato digitale o cartaceo), anche in caso di Career day, fiere o eventi di recruiting. Grazie a una rapida scansione e lettura dei CV, la digitalizzazione dei dati estratti può arricchire e aggiornare il proprio database o semplificare il trasferimento in altri software gestionali. D’altro canto, il processo di application diventa più smart su tutti i fronti: migliora anche l’esperienza degli stessi candidati riducendo il tasso di abbandono in fase di application.
Come funziona l'estrazione delle informazioni e il Parsing dei CV
A partire da un documento (CV) di tipo testuale o in formato immagine, Information Extraction e Parsing CV di Inda consentono l’estrazione dei dati non strutturati di un candidato e la loro conversione in informazioni di tipo strutturato o documenti in formato XML. Si tratta di processi automatici che possono sostituire la tradizionale compilazione del form di candidatura accelerando le attività di recruiting.
Parsing e Information extraction
Sin dalle prime fasi di recruiting, l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la gestione dei tempi di candidatura e il trasferimento di grandi quantità di dati . Combinate al lavoro del recruiter, le tecniche di Information Extraction e Résumé Parsing (a. CV Parsing) permettono di accelerare l’estrazione delle informazioni, automatizzare la compilazione dei form di candidatura e archiviare dati nel database. Come conseguenza di questi processi, il recruiter può gestire più velocemente le candidature (in formato digitale o cartaceo), anche in caso di Career day, fiere o eventi di recruiting. Grazie a una rapida scansione e lettura dei CV, la digitalizzazione dei dati estratti può arricchire e aggiornare il proprio database o semplificare il trasferimento in altri software gestionali. D’altro canto, il processo di application diventa più smart su tutti i fronti: migliora anche l’esperienza degli stessi candidati riducendo il tasso di abbandono in fase di application.
Come funziona l'estrazione delle informazioni e il Parsing dei CV
A partire da un documento (CV) di tipo testuale o in formato immagine, Information Extraction e Parsing CV di Inda consentono l’estrazione dei dati non strutturati di un candidato e la loro conversione in informazioni di tipo strutturato o documenti in formato XML. Si tratta di processi automatici che possono sostituire la tradizionale compilazione del form di candidatura accelerando le attività di recruiting.
si tratta dell’estrazione delle informazioni non strutturate o semi-strutturate contenute in un CV attraverso un processo di riconoscimento delle entità semantiche: l’algoritmo, utilizzando le reti neurali, legge e classifica le informazioni riportate nel documento e impara a riconoscerle ed estrarle. Si tratta di una fase di elaborazione delle informazioni strettamente legata al parsing. I principali vantaggi sono quelli di poter beneficiare di performance più veloci e precise. In particolare, attraverso l’information extraction avviene un riconoscimento delle categorie di testo (entità semantiche) contenute nel CV. Facciamo un esempio pratico: un CV è solitamente organizzato con al suo interno dati anagrafici, titoli di studio, dati personali, job title, competenze informatiche ecc; l’information extraction estrae le informazioni contenute nel CV tenendo conto del significato di queste entità semantiche di testo e attua un auto-completamento del form di candidatura. Oltre a questa funzionalità, che garantisce un notevole risparmio di tempo e un miglioramento della candidate experience, l’information extraction ha il grande vantaggio di consentire una migrazione precisa e puntuale dei dati dei CV su un altro Database.
Comparazione candidati
Autocomplete: suggerimenti in auto-completamento delle parole inserite dal recruiter basati sul proprio database di documenti.
Comparazione candidati: l’algoritmo riconosce i profili dei candidati simili a quelli consultati dal selezionatore e li propone al recruiter, per uno screening decisamente più completo che non esclude nessun potenziale talento. Durante questo processo, la comparazione è molto più approfondita di qualsiasi altro sistema passato perchè non si basa sui dati strutturati presenti in DB ma avviene attraverso una vera e propria lettura/analisi da parte dell’algoritmo dei soli documenti CV allegati (clusterizzazione del contenuto testuale del CV).
Comments are closed.