//Mit CV-Parsing Lebenslaufdaten automatisch analysieren

Mit CV-Parsing Lebenslaufdaten automatisch analysieren

HR-Mitarbeiter wissen aus Erfahrung, dass die genaue Durchsicht von Bewerbungsunterlagen inklusive Lebenslauf viel Zeit kostet. Mit CV-Parsing bietet das moderne E-Recruiting eine Möglichkeit, um diesen Prozess abzukürzen. CV-Parsing, auch CV-Extraktion genannt, bezeichnet das automatische Speichern und Analysieren von Daten aus Lebensläufen.

CV-Parsing Tool und Bewerbermanagementsystem

Welche Daten die CV-Parser erkennen und übertragen, richtet sich nach der jeweiligen Technologie. Gute CV-Parsing-Tools können diese Angaben aus einem Lebenslauf herausfiltern und in die passenden Felder eines Bewerbermanagementsystems übertragen:

  • Name
  • Adresse
  • Geburtsdatum
  • Abschlüsse
  • Berufserfahrungen
  • Fachkenntnisse
  • Sprachkenntnisse

Das CV-Parsing funktioniert bei Lebensläufen, die die Bewerber scannen, hochladen und zusenden, egal ob es sich um PDF- oder Worddokumente handelt. Einige Parsing-Technologien können auch Daten in den Formaten Open Office, html, rtf, txt, png, jpg und gif bearbeiten. Sogar Bewerberfotos löst das Tool via Gesichtserkennung heraus. Ein CV-Parser kann zudem eingescannte Unterlagen wie Arbeitszeugnisse lesen.

Anwendung bei Online-Bewerbungen

Im Falle einer Online-Bewerbung sieht das Prozedere zunächst so aus, dass die Jobkandidaten den Lebenslauf in der vorgesehenen Bewerbermaske hochladen. Anschließend wird der Curriculum Vitae in die Parsing-Software übertragen und die einzelnen Lebenslaufdaten werden herausgefiltert. Im Rahmen einer semantischen Analyse überprüft, durchsucht und sortiert der sogenannte CV-Parser die Lebenslaufdaten, um sie anschließend in die richtigen Datenfelder eines Bewerbermanagementsystems einzutragen.

Anwendung bei Bewerbungen über XING- oder LinkedIn-Profil

CV-Parsing funktioniert nicht nur bei einem klassischen Online-Bewerbungsprozess auf der Karriere-Website, sondern auch dann, wenn sich Jobinteressierte über ihr LinkedIn- oder XING-Profil bewerben. Im zuletzt genannten Fall analysiert das CV-Parsing Tool die Daten aus dem Profil, um sie anschließend zu importieren.

Vorteile von CV-Parsing

Der Einsatz von CV-Parsing bringt diese Vorteile mit sich:

  • Vorteil 1: Zeitersparnis
    Der größte Pluspunkt von CV-Parsing liegt in der Zeitersparnis für Bewerber und HR-Mitarbeiter. Für den Bewerber macht sich dieser Vorteil darin bemerkbar, dass er lediglich seinen Lebenslauf einreichen muss, ohne einzelne Daten manuell einzugeben. Das erleichtert und beschleunigt die Bewerbung, weil das Ausfüllen von Formularen entfällt.
  • Vorteil 2: Höhere Anzahl an Bewerbungen dank verbesserter Candidate Experience
    Durch den Einsatz von CV-Parsing verbessern Unternehmen die Candidate Experience und erhöhen damit die Wahrscheinlichkeit, mehr Bewerbungen zu erhalten. Zudem sinkt das Risiko dafür, dass Jobkandidaten den Bewerbungsprozess vorzeitig beenden.
  • Vorteil 3: Gut strukturierte Kandidatenprofile
    Ein HR-Mitarbeiter kann die aus dem Lebenslauf herausgelösten Daten prüfen, ohne den kompletten CV studieren zu müssen. Er findet die Lebenslaufdaten in der übersichtlichen Datenbank eines Bewerbermanagementsystems. Eine händische Dateneingabe entfällt. Stattdessen können die HR-Mitarbeiter auf gut strukturierte Kandidatenprofile zurückgreifen. CV-Parsing Tools ermöglichen eine keywordbasierte Suche. Darüber hinaus können Recruiter auf dem Postweg erhaltene Bewerbungen scannen, um auch hier die Vorteile einer automatischen Lebenslaufanalyse zu nutzen.

CV-Parsing Software-Programme

Es gibt verschiedene CV-Parsing Software-Programme, die sich in Hinblick auf die Abdeckung (Art der erkannten Daten) und Genauigkeit voneinander unterscheiden. Eine hohe Genauigkeit bieten jene Tools, die anhand von statistischen Methoden oder grammatikalischen Regeln Textzusammenhänge identifizieren. Keywordbasierte Tools sind weniger genau. Sie arbeiten mit Wörtern und einfachen Texten, die im Vorhinein festzulegen sind.

2020-06-05T16:43:47+02:00 9. Juni 2020|Recruiting|0 Kommentare

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