Sin dalle prime fasi di recruiting, l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 contribuire a migliorare la gestione dei tempi di candidatura e il trasferimento di grandi quantit\u00e0 di dati . Combinate al lavoro del recruiter, le tecniche di Information Extraction e R\u00e9sum\u00e9 Parsing (a. CV Parsing) permettono di accelerare l\u2019estrazione delle informazioni, automatizzare la compilazione dei form di candidatura e archiviare dati nel database. Come conseguenza di questi processi, il recruiter pu\u00f2 gestire pi\u00f9 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 pu\u00f2 arricchire e aggiornare il proprio database o semplificare il trasferimento in altri software gestionali. D\u2019altro canto, il processo di application diventa pi\u00f9 smart su tutti i fronti: migliora anche l\u2019esperienza degli stessi candidati riducendo il tasso di abbandono in fase di application.<\/p>\n
Come funziona l’estrazione delle informazioni e il Parsing dei CV<\/h3>\n
A partire da un documento (CV) di tipo testuale o in formato immagine, Information Extraction e Parsing CV di Inda consentono l\u2019estrazione dei dati <\/strong>non strutturati di un candidato e la loro conversione in informazioni di tipo strutturato <\/strong>o documenti in formato XML. Si tratta di processi automatici <\/strong>che possono sostituire la tradizionale compilazione del form di candidatura accelerando le attivit\u00e0 di recruiting.<\/p>\n Sin dalle prime fasi di recruiting, l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 contribuire a migliorare la gestione dei tempi di candidatura e il trasferimento di grandi quantit\u00e0 di dati . Combinate al lavoro del recruiter, le tecniche di Information Extraction e R\u00e9sum\u00e9 Parsing (a. CV Parsing) permettono di accelerare l\u2019estrazione delle informazioni, automatizzare la compilazione dei form di candidatura e archiviare dati nel database. Come conseguenza di questi processi, il recruiter pu\u00f2 gestire pi\u00f9 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 pu\u00f2 arricchire e aggiornare il proprio database o semplificare il trasferimento in altri software gestionali. D\u2019altro canto, il processo di application diventa pi\u00f9 smart su tutti i fronti: migliora anche l\u2019esperienza degli stessi candidati riducendo il tasso di abbandono in fase di application.<\/p>\n A partire da un documento (CV) di tipo testuale o in formato immagine, Information Extraction e Parsing CV di Inda consentono l\u2019estrazione dei dati <\/strong>non strutturati di un candidato e la loro conversione in informazioni di tipo strutturato <\/strong>o documenti in formato XML. Si tratta di processi automatici <\/strong>che possono sostituire la tradizionale compilazione del form di candidatura accelerando le attivit\u00e0 di recruiting.<\/p>\n<\/p>\n si tratta dell\u2019estrazione delle informazioni non strutturate o semi-strutturate contenute in un CV attraverso un processo di riconoscimento delle entit\u00e0 semantiche: l\u2019algoritmo, 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 pi\u00f9 veloci e precise. In particolare, attraverso l\u2019information extraction avviene un riconoscimento delle categorie di testo (entit\u00e0 semantiche) contenute nel CV. Facciamo un esempio pratico: un CV \u00e8 solitamente organizzato con al suo interno dati anagrafici, titoli di studio, dati personali, job title, competenze informatiche ecc; l\u2019information extraction estrae le informazioni contenute nel CV tenendo conto del significato di queste entit\u00e0 semantiche di testo e attua un auto-completamento del form di candidatura. Oltre a questa funzionalit\u00e0, che garantisce un notevole risparmio di tempo e un miglioramento della candidate experience, l\u2019information extraction ha il grande vantaggio di consentire una migrazione precisa e puntuale dei dati dei CV su un altro Database.<\/p>\n <\/strong>Autocomplete: <\/strong>suggerimenti in auto-completamento delle parole inserite dal recruiter basati sul proprio database di documenti.<\/p>\n Comparazione candidati:<\/strong> l\u2019algoritmo riconosce i profili dei candidati simili a quelli consultati dal selezionatore e li propone al recruiter, per uno screening decisamente pi\u00f9 completo che non esclude nessun potenziale talento. Durante questo processo, la comparazione \u00e8 molto pi\u00f9 approfondita di qualsiasi altro sistema passato perch\u00e8 non si basa sui dati strutturati presenti in DB ma avviene attraverso una vera e propria lettura\/analisi da parte dell\u2019algoritmo dei soli documenti CV allegati (clusterizzazione del contenuto testuale del CV).<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/wp-content\/uploads\/riconoscimento-file-CV.gif\" "\\"riconoscimento-file-CV\\"")
<\/span><\/p>\nParsing e Information extraction<\/strong><\/h2>\n
Come funziona l’estrazione delle informazioni e il Parsing dei CV<\/h3>\n
Comparazione candidati<\/strong><\/h2>\n
![\"strumenti](\"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/wp-content\/uploads\/strumenti-recruiter.png\" "\\"strumenti")
<\/span><\/p>\n","protected":false},"template":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tva_lesson\/22842"}],"collection":[{"href":"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tva_lesson"}],"about":[{"href":"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/tva_lesson"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/staging.in-recruiting.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22842"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}