Personalwesen
Automatisierung Korrespondenz
In Deinem Unternehmen müssen jeden Tag Massen an Korrespondenzen verarbeitet und zugeteilt werden. Jedes Schreiben muss unter hohem Aufwand analysiert werden, bevor der nächste Schritt eingeleitet werden kann. Dabei ist eine Zuordnung bestimmter Kategorien durchaus möglich, aber das Problem: ähnliche Sachverhalte werden ganz unterschiedlich formuliert, was eine Automatisierung dieses Prozesses scheinbar unmöglich macht.
-
Mit semantha® kannst Du eingehende Schreiben automatisch klassifizieren und zuordnen, ganz gleich wie diese formuliert sind und unabhängig von der Wortwahl.
-
Mit unserer Datenextraktion kannst du relevante Datenpunkte ganz einfach aus Korrespondenzen extrahieren und weiterverarbeiten. Besonders hilfreich ist dabei die Kombination mit semanthas®
Zuordnung von Lebensläufen und Stellenausschreibungen
Mit semantha® haben wir ein KI-Tool entwickelt, das die Schwächen der konventionellen Matching Tools überwindet. Die Anwendung vergleicht nicht, ob bestimmte Begriffe in Dokumenten vorkommen, sondern liest die Dokumente auf Bedeutungsebene. Und das innerhalb weniger Augenblicke.
- Ranking von Top-Bewerbern auf Knopfdruck
- Übersicht der besten internen Kandidaten für beliebige Skills
- Objektivere Auswahl von Kandidaten: Beschleunigung des Auswahlprozesses um bis zu 50%
- Mehr Zeit für Gespräche, um menschlichen Fit sicherzustellen
-
Konkret lassen sich drei Szenarien darstellen, die für HR-Abteilungen in Frage kommen:
Den perfekten Bewerber für die zu besetzende Stelle finden:
Finde für den ausgeschriebenen Job, die passende Person.Den perfekten Job für einen Bewerber finden:
Finde für den Bewerber den passenden Job in eurem Portfolio.Keyword-Suche: Suche mittels Stichwörter nach geeigneten Lebensläufen. semantha® liest Dokumente auf Bedeutungsebene.
Diese Use Cases könnten Dich auch interessieren…
Knowledge Management
In Deinem Unternehmen gibt es große Massen an unstrukturierten Textdokumenten. Es gehört zu den täglichen Herausforderungen diese Dokumente auf bestimmte Inhalte zu durchsuchen, wobei normale Suchfunktionen lediglich eine einfache “Schlagwortsuche” bieten, die nicht zu den gewünschten Ergebnissen führt. Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass zum einen nicht bekannt ist, wie ein Thema genau formuliert wurde und zum anderen sind gleiche Themen in den verschiedenen Dokumenten auch ganz unterschiedlich formuliert.
