Was ist künstliche Intelligenz für den HR-Bereich?
Ein System zur Suche und Indexierung der in Lebensläufen, Stellenangeboten (insbesondere in Stellenbeschreibungen) und der internen Bewerberdatenbank enthaltenen Berufe.
Künstliche Intelligenz ersetzt die Stichwortsuche, auch Volltextsuche genannt, nicht, sondern erweitert sie durch eine für das Talentmanagement spezifische semantische Maschine. Den Recruiter wird ein Matching-System für die Rekrutierung zur Verfügung stehen, welches in der Lage ist, die Bewerber unabhängig vorauszuwählen.
Die Schreibweisen im Lebenslauf und in den Stellenangeboten sind sehr unterschiedlich, nur eine semantische Matchingengine kann die Kluft zwischen beiden verringern.
Eine semantische Matchingengine für die HR-Welt
Es gibt viele semantische Maschinen auf dem Markt, aber die meisten von ihnen haben eine rein sprachliche Konnotation: Sie funktionieren sehr gut beim Lesen gewöhnlicher Texte, aber sie sind ihrem Wesen nach schwach bei der Analyse vertikaler Dokumente, wie z.B. Stellenangebote und Lebensläufe.
Unsere Technologie wurde entwickelt und implementiert, um das Beste aus dem Lesen von HR-Dokumenten herauszuholen, mit besonderem Schwerpunkt auf der Kompetenzanalyse bei Talentakquise und Talentmanagement.
Vorteile der KI-basierten Job-Matching-Technologie
UX Recruiter
Unsere semantische Maschine ist in der Lage, ein bidirektionales Matching zwischen Lebensläufen und Stellenbeschreibungen sowie eine automatische Auflistung der mit den Suchen kompatiblen Profile durchzuführen. Auf diese Weise kann der Recruiter den Auswahlprozess mit einem Pool von Talenten beginnen, die bereits nach Kompetenzen aufgelistet sind. Die Profile werden dann von einer CV-Parsing-Technologie gelesen, welche berufliche Fähigkeiten in Form von Tags identifiziert und extrahiert.
Unsere auf KI-basierte Matching-Engine ist mehrsprachig und sprachübergreifend. Sie ist daher in der Lage, auch dann ein Matching vorzunehmen, wenn Lebensläufe und Stellenbeschreibungen in verschiedenen Sprachen verfasst sind.
UX Bewerber
Künstliche Intelligenz, die bei Rekrutierungsprozessen angewendet wird, ermöglicht dem Bewerber, eine der längsten und oft komplexesten Aktivitäten zu beschleunigen: Die Einbringung von Berufserfahrungen. Die Kandidaten brauchen kein Formular auszufüllen, sondern können einfach ihren Lebenslauf beifügen. Ein mehrsprachiges CV-Parsing identifiziert die Berufsbezeichnungen des Kandidaten und extrahiert die erworbenen Kompetenzen automatisch aus seinem Profil. Der Bewerber hat jedoch die Möglichkeit, Änderungen am Ergebnis der semantischen Lesung vorzunehmen.
Sobald der Kandidat das Bewerbungsformular ausgefüllt hat, wird er den Kompatibilitätsgrad seines Profils mit den Stellenangeboten entdecken.
Sobald Sie einen Lebenslauf und eine Stellenausschreibung haben, kommt die semantische Job-Matching-Software ins Spiel und führt in Sekundenschnelle vier Aktionen aus:
1. Parsing und Datenextraktion
Der im Lebenslauf enthaltene Text wird extrahiert, unabhängig davon, ob es sich um eine gelesene Datei oder ein Bild, wie ein .jpeg, handelt. Dank einer integrierten Bildverarbeitungssoftware, die auf neuronalen Netzen basiert, ist das System in der Lage, den Lebenslauf zu analysieren und den Textinhalt abschnittsweise zu katalogisieren.
2. Datennormalisierung
Die Daten werden normalisiert, um das Verständnis zu verbessern, und eine Grammatiksoftware führt eine logische Analyse des extrahierten Inhalts durch, um die semantische Bedeutung jedes Satzes im Text zu identifizieren.
3. Semantische Analyse
Unser Berechnungsalgorithmus sucht und indexiert berufliche Fähigkeiten im analysierten Text, d.h. Aufgaben, die einen Beruf eindeutig identifizieren.
Unser semantisches System verwendet die Elasticsearch-Datenbank.
4. Indexierung und Matching
Die beruflichen Fähigkeiten werden mit Hilfe von Berechnungsalgorithmen analysiert und bewertet und dann je nach Parametern der beruflichen Nähe akzeptiert oder abgelehnt.
Eine ähnliche Operation wird bei Stellenangeboten durchgeführt, deren Analyse ermöglicht, geeignete Lebensläufe für den ausgewählten Talentpool zu finden.
Die verwendete künstliche Intelligenz generiert die Prozentsätze, nach denen die Kandidaten aufgelistet werden.
KI-Matching FAQ
Sobald das Stellenangebot veröffentlicht wird, ist unsere semantische Suchmaschine in der Lage, berufliche Aufgaben zu identifizieren und die Kandidaten nach der Kompatibilität ihrer Kompetenzen, die in Form von semantischen Tags aus den Lebensläufen extrahiert werden, mit der Stelle zu sortieren. Die Engine hebt dann die Fähigkeiten und Berufsbezeichnungen im Lebenslauf hervor, die mit dem Stellenangebot kompatibel sind. Unsere semantische Technologie ist in den 7 Sprachen der Software verfügbar. Darüber hinaus ist die Rekrutierungssoftware interlinguistisch, was bedeutet, dass der Lebenslauf dank einer mehrsprachigen Technologie zur Lebenslaufanalyse auch dann gelesen und verarbeitet wird, wenn er in einer anderen Sprache als der Sprache der Stelle verfasst ist.
Ja, Sie können die Bewerberdatenbank jederzeit durchsuchen. Wenn Sie nach Berufen suchen, können Sie die semantische Suchmaschine verwenden, um Kandidaten zu finden, die einer bestimmten Stellenbezeichnung und damit zusammenhängenden Arbeitsaufgaben entsprechen, um eine beidseitige Übereinstimmung zwischen Stellenangeboten und Kandidaten zu erhalten. Diese Suchvorgänge können gespeichert werden, so dass Sie immer aktuelle Aufzeichnungen mit neuen Kandidaten haben, die den ausgewählten Parametern entsprechen. Die Suche kann bei allen Profilen in der Datenbank, bei direkten Bewerbern für offene Stellen oder bei Bewerbern, bei denen eine Beurteilung eingefügt wurde, durchgeführt werden.
Die Matching-Software ist sowohl für Unternehmen als auch für Bewerber ein einfach zu bedienendes Tool. Die Kandidaten können sich einfach über ein Formular bewerben: Sie geben einfach ihre persönlichen Daten ein und sie fügen ihren Lebenslauf bei. Unser semantisches System wird die Kompatibilität des Profils mit dem Stellenangebot feststellen.
Innerhalb des Systems verfügen wir über ein Statistikmodul, mit dem Sie Berichte über aktuelle Stellenangebote und Suchanfragen einsehen oder die von den HR-Beratern eingegebenen Aktivitäten überprüfen können. Für jede Stelle sind auch Statistiken verfügbar, die Ihnen ermöglichen, den Webeingang bei den Bewerbungen zu verfolgen. Darüber hinaus können Sie jederzeit Daten über Ihre Datenbank konsultieren: Gesamtzahl der Kandidaten, bewertete Kandidaten, Land/Region des Wohnsitzes, usw.
Die KI-Matching-Software ist mit einer semantischen Engine ausgestattet, welche in der Lage ist, Lebensläufe und Stellenangebote zu lesen und zu katalogisieren und eine automatische Vorselektion der Profile durchzuführen.
Die Rangliste enthält nicht nur die Kandidaten, die sich für die Stelle beworben haben, sondern auch diejenigen, die bereits in Ihrer Lebenslauf-Datenbank registriert sind. Nach dem Lesen der Stellenanzeigenbeschreibung durchsucht die Matching-Engine automatisch die Lebensläufe in der Datenbank und schlägt dem Recruiter die passendsten Kandidaten vor, wodurch einen ersten Talentpool von passiven Kandidaten entsteht.
Elasticsearch ist eine skalierbare und verteilte Volltext-Suchmaschine, welche die Sammlung und Visualisierung von Daten im Zusammenhang mit der Rekrutierung von Kandidaten ermöglicht und dabei verschiedene Verhaltensziele identifiziert.
Das System bietet einen aktiven und pro-aktiven Ansatz an die Rekrutierung, indem es dem Recruiter Verhaltensmodelle und andere Informationen zur Verfügung stellt, die notwendig sind, um so schnell wie möglich mit den geeigneten Tools die Ergebnisse zu maximieren und die besten Talente zu finden.
Die Semantik-Technologie definiert und verknüpft Informationen, indem sie Sprachen entwickelt, um reichhaltige, selbstbeschreibende Zusammenhänge von Daten in einer Form auszudrücken, welche Maschinen verarbeiten und speichern können. Auf diese Weise kann die Maschine nicht nur lange Zeichenketten verarbeiten und kontextualisieren, sondern auch Informationen auf der Grundlage von Bedeutung und logischen Beziehungen speichern, verwalten und abrufen und sie in Beziehung zueinander setzen.