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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

AI 채용 보조

AI CV 분석 및 채용 프로세스는 책상과 함께 작동

AI CVS가 PDF, Word 및 사진 프로필을 처리하는 방법을 보여주는 것은 교육, 경험, 프로젝트 및 기술, 일치하는 지원 위치, 매뉴얼 리뷰, 인터뷰 시너지 및 업데이 트 재능 풀 및 개인 정보 위험에 대한 정보를 추출합니다.

OCR문서 파싱메시지가 열리지 않음Semantic 일치Workstream 통합
같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.

이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해

우리는 이것을 볼 수 있습니다.

누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?

사용자 이름

인적 자원, 채용 또는 교육 임원, 부서 헤드 및 직원

실제 사용

주요 결과 및 특이한 작업은 반대 작업 인력에 의해 식별됩니다.

핵심 기능

CV 업로드 및 권한

분산된 문서, 메시지 또는 비즈니스 이벤트 및 기록 소스 및 처리 상태에 대한 통합 포털에 액세스.

OCR 및 레이아웃

입력 콘텐츠의 핵심 필드와 유형 식별, 낮은 믿음 또는 누락 된 콘텐츠는 수동 확인을 입력.

경험 기술 추출

입력 콘텐츠의 핵심 필드와 유형 식별, 낮은 믿음 또는 누락 된 콘텐츠는 수동 확인을 입력.

후보가 무거운 간다.

작업 인력을 지원하여 "candidates to reload"단계에서 작업을 완료하고 처리 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

직업 증거 일치

차이는 기록되어, 작업 규칙과 계산의 기초에 대한 이유가 연산자에 제시됩니다.

수동 검토

(c) 고위험, 저조정 및 탁월한 업무에 대한 책임을 맡고 전체적인 의사결정 과정을 유지하도록 합니다.

사업 가치

다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.

curricula vitae의 구조화 된 항목에 대한 감소

후보자의 증거는 더 쉽게 콜드

curricula vitae 및 프로세스 상태 정리의 반복

채용 데이터는 국경을 사용하여 더 많은 관리가 가능합니다.

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 기술 및 프로세스 프로그램을 설명하는 유사한 프로젝트의 예이며 AI은 채용 결정을 대체 할 수 있다는 것을 제안하지 않습니다.

커리큘럼 vitae 형식, 언어 및 필드 표현은 널리 및 입력 시간을 구조

동일한 후보자는 여러 소스에서 풀을 건너 갈 수 있습니다.

작업 요구 사항은 키워드로 쉽게 단순화되며 프로젝트의 상황에 따라 결정됩니다.

자동 득점은 역사적인 탈선을 확대하거나 작업과 관련된 민감한 정보를 사용할 수 있습니다

개인의 개인 정보 보호에 대한 후보 정보와 보존을위한 명확한 위임, 방문 및 시간 제한이 필요합니다

02 / 시행 방법론

그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?

첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.

01

채용 프로세스, 직무 자격, 현장 및 수동 책임의 사용 금지

02

다중 형식의 감축 curricula vitae, 예상 필드 및 경계 샘플 평가 수집 생성

03

OCR, 레이아웃 해상도, 물리적 추출 및 시간 라인의 표준화

04

증거와 출원 문제의 작업 관련 요약을 생성, 블랙 박스 고용 결론을 출력하지

05

HR 검토 후 문서 및 재 작성 후보

06

현장 품질, 수동 수정 및 다른 샘플에 부적절한 탈선의 지속적인 검사

먼저 요청을 작성할 필요가 없습니다.

이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?

프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

문의하기
03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

HR 및 고용주와 함께 게시물, 프로세스, 필드 및 결정의 책임의 식별

멀티 포맷, 멀티 스트립 표현 및 비정상적인 curricula vitae의 샘플 평가

분석, 체중, 직업 증거, 리뷰 및 풀 통합을위한 용량 개발

개인정보, 특권, 탈선, 오류 필드 및 데이터 삭제 테스트 완료

바인딩 및 경계

AI은 민족성, 성별, 연령 등 민감한 속성의 기초에 직접 후보 's 기회를 결정할 수 없습니다.

해상도와 일치하는 결과는 원본 텍스트의 수동 검사 및 교정을 허용해야합니다.

고객은 법적 접근, 알림, 인증 및 유지 정책에 대한 책임이 있습니다.

채용, 면접 평가 및 최종 모집은 책임있는 인력에 의해 판단됩니다

04 / 시스템 범위

첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위

모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.

CV 업로드 및 권한OCR 및 레이아웃경험 기술 추출후보가 무거운 간다.직업 증거 일치수동 검토ATS 풀 인터페이스품질 공정성 Viewer
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery채용 과정 및 데이터 경계의 설명
DeliveryDe-sensitization 이력서 및 현장 평가
Delivery작업 책상 소스의 CV 분석
Delivery직업 증거 및 검토 규칙 구성
DeliveryATS 또는 Talent Pool 인터페이스
Delivery개인정보 보호 및 품질 시험 보고서
Delivery교육 및 데이터 관리 매뉴얼 배포

리뷰의 기술

페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.

공학 증거직업, 필요한 분야, 장애인 분야, 역할 특권 및 처리 목록
공학 증거Multiformat desensitized curricula vitae, 수동 표준 분야 및 이상한 샘플 평가 수집
공학 증거필드 추출, 타임 라인, 무게 및 작업 품질 보고서
공학 증거민감한 필드 방패, overstep 액세스, 수출 및 삭제 테스트 레코드
공학 증거AI 결과, 수동 수정, 인재 풀 쓰기 및 프로세스 상태 감사 로그
공학 증거반복률, 장애율 및 다른 유형의 비난

추천된 합격 및 검사 baseline

고정 커리큘럼 vitae 세트에 필요한 필드는 확인 된 기본에 도달하기 위해 그려집니다

이력서에 후보자의 증거를 끌 수 있습니다

동의한 불평화 및 허가된 접근에서 주의사항에 참여하여 Prohibit 필드

:: 저품질 문서, 필드 충돌 및 낮은 confidence 결과는 수동으로 검토됩니다.

인재풀에서 인정되지 않은 데이터의 후보와 포함의 반복된 식별

기업 인력은 필드, 작업 규칙, 역량 및 평가 샘플을 유지할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
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엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?

엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.

전체 답변보기
Custom AI 개발, AI 응용 프로그램 사용자 정의 및 enterprise AI의 건설

Enterprise AI Custom Development는 일반적으로 포함합니까?

프로젝트 범위는 닫히는 운영 반복의 주위에 정의되어야 합니다. 궁극적으로, 그것은 또한 소스 부호, 윤곽, 평가, 공용영역, 배치 및 정비로 배달되어야 합니다.

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Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

AI 기본 응용 프로그램과 기존 소프트웨어의 추가 AI 기능 사이에 어떤 차이를 만들 수 있습니까?

기존 소프트웨어는 기존 사용자, 데이터 및 프로세스에 검색, 생성, 분석 또는 에이전트 기능을 추가하여 AI 기능을 추가합니다. AI 기본 응용 프로그램은 모델 기능, 피드백 및 지속적인 평가 설계로 시작되며 제품 핵심 주변의. 이전은 일반적으로 더 빠르게 줄어들고, 비즈니스에 대한 위험이 낮아지고, 그 후자는 se 당 핵심 가치의 새로운 제품을 적합합니다. 기업은 "Ai natives"를 위한 안정화 시스템을 재구성 할 필요가 없습니다.

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기업 AI 운송 조직 및 구현

비즈니스는 분류하는 데이터가 없습니다. AI 전환을 시작할 수 있습니까?

현장 진단 및 데이터 재고는 시작될 수 있지만 데이터 조건이 알려지지 않을 때 전체 AI 효과에 직접 투입할 수 없습니다. 엔터프라이즈는 상대적으로 중앙화된 지식, 쉽게 사용할 수 있는 샘플 및 결과가 수동으로 검사 될 수 있으며, 작은 PoCs를 실행하고, 관리는 현장 데이터에 영향을 줄 것입니다.

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당신의 판단은 실제적인 상황에 근거합니다.

이 경우 프로젝트가 사업에 다시 돌아갈 수 있는 방법입니다.

적합한 것을 말해, 첫 번째 단계에서 수행되고 위험이 현재 프로세스, 시스템 및 문제를 식별하는 데 관여되는 것은 주소입니다.

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