Funzionalità di AI per il recruiting e la talent acquisition

Combina l’approccio data-driven di Inda con quello più empatico ed umano del selezionatore per migliorare i processi di ricerca e selezione. Scopri le funzionalità di AI di Inda per il recruiting e la talent acquisition

Le principali tecnologie di Inda

Ogni funzionalità di Inda si avvale dell’utilizzo delle principali tecnologie di intelligenza artificiale per potenziare il processo di recruiting e contribuire alla buona riuscita dell’attività.

Information Extraction

Compilazione automatica del form candidatura

A partire dal caricamento di un CV da parte di un candidato, il sistema analizza le informazioni presenti nel CV e compila automaticamente i campi del form di registrazione. In questo modo si velocizza il tempo di candidatura migliorando la Candidate Experience e riducendo il numero di candidati che abbandona il processo.

Estrazione automatica

Grazie a tecniche mutuate dalla Computer Vision e operazioni di CV Parsing, è possibile estrarre le informazioni strutturate anche dalla scansione o fotografia di un CV. In questo modo diventa più facile e veloce gestire le candidature durante Career Day, eventi, fiere o i CV cartacei ricevuti in sede/filiale.

Digitalizzazione delle informazioni

Attraverso l’estrazione di dati strutturati dal contenuto di un CV, è possibile creare rapidamente un database (DB) a partire da un semplice file CV. Questo semplifica l’archiviazione di informazioni presenti in documenti non strutturati.

Trasferimento di dati

Oltre che agevolare la migrazione di informazioni all’interno di un database (a partire, ad esempio, da un semplice archivio di file CV), è possibile gestire una consistente mole di dati sui candidati favorendo lo scambio tra software gestionali.

info extraction

Semantic Analysis

semantic analysis

Approccio data-driven

Sfruttando i dati si può rendere più efficiente e funzionale il processo di recruiting. Gli algoritmi di Natural Language Processing (NLP) permettono ai recruiter di ampliare il proprio vocabolario ed effettuare ricerche mirate anche in ambiti lontani dalle proprie aree di competenza.

Ricerca semantica

Grazie ad algoritmi di Deep Learning verticalizzati nel mondo HR, Inda è in grado di effettuare un mapping dei testi. Superando i limiti della ricerca tradizionale, l’analisi del significato semantico di parole e testi porta a un esito positivo anche in assenza di una corrispondenza diretta con la chiave di ricerca utilizzata.

Scoring

Attraverso l’analisi della similarità semantica, Inda permette di ordinare i risultati di una ricerca. In questo senso, è possibile attribuire un punteggio di rilevanza ai CV dei candidati. Questo è uno strumento valido in vista di ricerche future e per dare valore al proprio database

Semantic Matching

Grazie a tecnologie di Natural Language processing (NLP), è possibile orientare la ricerca verso la selezione dei migliori candidati. Inda è in grado, infatti, di identificare il match più funzionale tra annuncio di lavoro e CV e di confrontare il risultato ottenuto con altri candidati simili.

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