[ BEITRAG ]

CV-Parsing

Die Tage des langwie­rigen Durch­wühlens von Lebens­läufen sind endlich vorbei! Willkommen in der Ära des CV-Parsing, wo Techno­logie und Talent­ak­quise auf faszi­nie­rende Weise verschmelzen. In diesem Artikel erfahren Sie alles über die Art und Weise, wie wir nach den besten Talenten suchen und sie finden. Von digitalen Assis­tenten bis hin zu intel­li­genten Algorithmen. 

Grafische Darstellung von CV-Parsing

CV Parsing Definition. Was ist CV-Parsing?

Definition von CV-Parsing

Die gängigste Definition von CV-Parsing, auch bekannt als Lebenslauf Parsing oder Resume Parsing , ist ein automa­ti­sierter Prozess, bei dem Infor­ma­tionen aus Lebens­läufen extra­hiert und anschließend in struk­tu­rierte Daten umgewandelt werden. Der Begriff “CV-Parsing” setzt sich aus den engli­schen Worten “Curri­culum vitae” , was übersetzt Lebenslauf bedeutet, und dem Begriff “ Parsing”, was in der Infor­matik die Zerlegung und Analyse von Text oder Daten bezeichnet, zusammen. 

Was ist CV-Parsing?

Bei CV Parsing werden Lebens­läufe, welche online hochge­laden wurden, automa­tisch von einer KI durch­forstet , welche relevante Infor­ma­tionen, wie persön­liche Daten, Quali­fi­ka­tionen, Berufs­er­fahrung und Fähig­keiten, erfasst und in eine standar­di­sierte Struktur bringt. Kurz gesagt, eine software­ge­stützte Lebens­lauf­analyse . CV-Parsing Software gibt es entweder als Stand-alone-Software oder sie ist Teil eines Bewer­ber­ma­nage­ment­systems bzw. ERP-Systems. 

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Wie funktio­niert CV-Parsing?

CV Parsing ist ein hoch entwi­ckeltes Verfahren, das auf verschie­denen Techniken und Algorithmen basiert, um Lebens­läufe effektiv zu analy­sieren und Infor­ma­tionen in struk­tu­rierte Daten umzuwandeln. Hierbei gibt es drei Methoden:

  • Beim regel­ba­sierten Parsing werden Lebens­läufe mithilfe von vorde­fi­nierten Regeln und Mustern analy­siert. Diese Technik ist stark von der Qualität der Regeln abhängig und kann bei komplexen oder unstruk­tu­rierten Lebens­läufen an ihre Grenzen stoßen. 
  • Statis­tische Parsing-Methoden verwenden Algorithmen, um Wahrschein­lich­keiten und Muster in Texten zu erkennen. Durch die Analyse großer Textmengen kann die Software die Struktur von Lebens­läufen besser verstehen und die benötigten Infor­ma­tionen extrahieren.
  • Neuronale Netzwerke und Deep Learning: Diese Technik verwendet künst­liche neuronale Netzwerke, um Lebens­lauf­daten zu verar­beiten und zu analy­sieren. Deep Learning-Modelle sind in der Lage, komplexe Muster und Zusam­men­hänge in Daten zu erkennen und dadurch die Genau­igkeit und Effizienz des Parsing-Prozesses zu erhöhen. 

Die Deep Learning-Methoden ist in den meisten Fällen der fortschritt­lichste und leistungs­stärkste Ansatz, da sie eine hohe Flexi­bi­lität und Anpas­sungs­fä­higkeit an unter­schied­liche Lebens­lauf­struk­turen und Formate bieten. Zudem erzielt sie in der Regel die beste Genau­igkeit und Effizienz bei der Extraktion von Infor­ma­tionen aus Lebensläufen. 

Was spricht für und gegen CV-Parsing? Pros und Cons.

Vorteile von Lebenslauf Analyse

Der Arbeits­markt entwi­ckelt sich immer stärker hin zu einem Arbeit­neh­mer­markt. Besetzbare Stellen sind länger vakant und die Quantität und Qualität der Bewer­benden nimmt ab. Daher sollte oberstes Ziel im Recruiting sein, den Bewer­bungs­prozess aus Sicht des Bewerbers so einfach wie möglich zu gestalten, um eine möglichst optimale Employee Experience zu bieten. Dazu zählt auch eine schnelle Antwortrate. CV-Parsing wirkt sich dadurch positiv auch auf das Employer Branding aus, sodass die Bewer­ber­quote steigt. Aus Sicht der Unter­nehmen kann mit Hilfe von CV-Parsing und einer guten CV Parsing Vorlage der Aufwand im Recruiting-Prozess reduziert werden. Das manuelle Auslesen und Übertragen von Infor­ma­tionen zum Bewer­benden entfällt. Der Recruiter gewinnt damit zeitliche Ressourcen, die z.B. für die Direkt­an­sprache von poten­ti­ellen Inter­es­senten genutzt werden können. Eine gute CV Parsing Software arbeitet zudem mit wenig Fehlern beim Auslesen vom Lebenslauf mit Parsing und kann damit eine höhere Daten­qua­lität erzielen als das mensch­liche Erkennen und Übertragen von Daten. 

Nachteile von CV-Parsing 

Der Einsatz von CV Parsing Software bezie­hungs­weise von CV-Parsing oder Resume Parsing hat teils auch Nachteile. Im Bereich von quali­ta­tiven Aspekten z.B. dem Erkennen von Kompe­tenzen ist CV Parsing Software teils ungenau. Im Bereich des KI-gestützten Matchings der erkannten Kompe­tenzen und Erfah­rungen mit den Anfor­de­rungen der Stelle ist ein CV Parser zudem auf Beispiel­texte und Trainings­daten angewiesen. Ist in diesen z.B. ein diskri­mi­nie­render Bias vorhanden, verstärkt eine selbst­ler­nende KI-gestützte CV Parsing Software diesen mögli­cher­weise in der Zukunft. Ein weiterer Punkt, der den Einsatz von CV-Parsing bezie­hungs­weise Resume Parsing einschränken kann, ist die Möglichkeit der Manipu­lation durch den Bewerber. Konkret könnten Bewer­bende gezielt die Worte und Wortgruppen aus der Stellen­aus­schreibung häufig ohne sinnfällige Einbindung in der Bewerbung nutzen. Beim Lebenslauf Parsen wird dies zu einer positiven Einschätzung der CV Parsing Software führen. Auch simple Recht­schreib­fehler können zu einer falschen Beurteilung des Lebens­laufs führen. 

Zwei Businessleute diskutieren über einen Lebenslauf gebeugt.
Zwei Businessleute diskutieren über einen Lebenslauf gebeugt.

Lebenslauf Analyse — Welche Formate können ausge­lesen werden?

CV-Parser können verschiedene Dokumente, die im Rahmen der elektro­ni­schen Bewerbung genutzt werden, in einer CV Parsing Vorlage auslesen. Übliche Formate für das Auslesen von Lebenslauf mit Parsing sind: 

  • DOC
  • DOCX
  • PDF
  • HTML
  • TIFF
  • TXT
  • XML
  • EML

Eine weitere Quelle für das CV-Parsing sind die Daten aus sozialen Netzwerken, die in eine CV Parsing Vorlage übertragen werden. Bei sog. One-Klick-Bewerbungen z.B. aus Xing oder LinkedIn können die Daten aus den Netzwerken direkt in die Daten­felder der Bewerbermanagement-Software übertragen werden. 


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Was macht eine gute CV Parsing Software aus?

Um sagen zu können, welche CV-Parsing Software gut ist, müssen indivi­duelle Aspekte des Unter­nehmens beachtet werden. Was wollen und brauchen Sie? Deshalb sollten Sie im Vorfeld eine Analyse Ihrer Anfor­de­rungen durch­führen und sich über Ihr Budget im Klaren sein. Im Prinzip erfüllt eine gute CV Parsing Software verschiedene Kriterien, wie beispiels­weise eine hohe Genau­igkeit und Zuver­läs­sigkeit bei der Extraktion von Infor­ma­tionen, eine schnelle Verar­bei­tungs­ge­schwin­digkeit und Benut­zer­freund­lichkeit. Zudem ist die Möglichkeit zur Integration in bestehende HR-Systemen, wie Bewer­ber­ma­nage­ment­systeme sogenannten ATS oder HRIS, für die zukünftige Entschei­dungs­freiheit wichtig. Beispiels­weise falls in Zukunft Multi­posting genutzt werden soll. Außerdem sollte die Software sicher­stellen, dass die Datenschutz- und Sicher­heits­an­for­de­rungen einge­halten werden. 

Eine Geschäftsfrau arbeitet an einem Laptop
Eine Geschäftsfrau arbeitet an einem Laptop und analysiert Lebensläufe

Für welche Unter­nehmen macht ein Lebenslauf Parser Sinn? 

CV-Parser bieten für Unter­nehmen aller Größen­ord­nungen Vorteile, indem sie den Rekru­tie­rungs­prozess optimieren und den Zeitaufwand für die manuelle Durch­sicht von Bewer­bungen reduzieren. Für kleine Unter­nehmen können CV-Parser besonders nützlich sein, da sie mit begrenzten Ressourcen arbeiten und dennoch effizient quali­fi­zierte Bewerber identi­fi­zieren müssen. Mittel­stän­dische Unter­nehmen profi­tieren von der Skalier­barkeit der CV-Parsing-Technologie, da sie Bewer­bungs­daten in größerem Umfang verar­beiten können. Große Unter­nehmen mit einem hohen Bewer­ber­auf­kommen können durch den Einsatz von CV-Parsern den Rekru­tie­rungs­prozess beschleu­nigen und die Effizienz steigern. Unabhängig von ihrer Größe können Unter­nehmen mit CV-Parsern ihre Rekru­tie­rungszeit verkürzen und das Risiko mensch­licher Fehler bei der Bewertung von Lebens­läufen minimieren. 

Welche CV-Parsing Software bietet sich an?

In der Welt des CV Parsers gibt es verschiedene Tools, die auf unter­schied­lichen Algorithmen und Techno­logien basieren. Hier sind fünf etablierte CV-Parser / Markt­führer, die Sie in Betracht ziehen sollten:

  • CVlizer ist ein vielseitig einsetz­barer CV-Parser. Er analy­siert frei verfasste Lebens­läufe mithilfe von seman­ti­schen Kriterien, extra­hiert relevante Infor­ma­tionen und stellt sie in Form standar­di­sierter Daten­sätze im XML-Format zur Verfügung.
  • DaXtra Parser ist bekannt für seine hohe Genau­igkeit und umfang­reiche Unter­stützung von mehreren Sprachen und Dokumentformaten. 
  • Sovren ist ein weiterer beliebter CV-Parser, der eine intuitive Benut­zer­ober­fläche und eine effiziente Integration in verschiedene HR-Systeme bietet. 
  • Textkernel nutzt künst­liche Intel­ligenz und Deep Learning, um Lebens­läufe präzise zu analy­sieren und Infor­ma­tionen herauszufiltern. 
  • RChilli punktet mit einer einfachen Integration und flexiblen Preis­plänen und ist eine hervor­ra­gende Wahl für Unter­nehmen jeder Größe. 
  • HireA­bility ist besonders für seine Schnel­ligkeit und Zuver­läs­sigkeit bei der Verar­beitung von Lebens­läufen bekannt. 

Es gibt einige kostenlose CV-Parser, die trotz ihrer kosten­freien Nutzung nützliche Funktionen und Vorteile bieten. Hier sind zwei kostenlose CV-Parser und ihre Vorteile: 

  • Tika von Apache ist ein Open-Source-Tool, das sich auf die Textex­traktion aus verschie­denen Datei­for­maten konzen­triert. Es kann in verschie­denen Program­mier­sprachen verwendet werden und bietet eine breite Palette von Funktionen. Der Vorteil von Tika ist ihre Flexi­bi­lität und die Unter­stützung von vielen Dokument­for­maten. Da es Open Source ist, kann die Community konti­nu­ierlich an der Verbes­serung und Erwei­terung des Tools arbeiten. 
  • Presume ist ein kosten­loser Online-CV-Parser, der grund­le­gende Parsing-Funktionen für Lebens­läufe im Text- oder PDF-Format bietet. Einer der Vorteile von Presume ist seine einfache Benut­zer­ober­fläche und die sofortige Verfüg­barkeit ohne zusätz­liche Softwareinstallation. 

Aller­dings sind die Parsing-Funktionen von kosten­losen CV-Parsern meist weniger präzise und weniger umfang­reich als bei kosten­pflich­tigen Tools. Die meisten CV-Parser lassen sich problemlos in bestehende Bewer­ber­ma­nage­ment­systeme integrieren. 

Während eines Bewerbungsgesprächs wird der Lebenslauf des Bewerbers in der Hand gehalten.

Fazit: Wie kann CV Parsing Ihren Recruiting-Prozess verbessern? 

  • Durch automa­tische Extraktion von Lebenslauf-Informationen und Voraus­füllen von Bewer­bungs­for­mu­laren erleichtern den Bewer­bungs­prozess und führen zu einer verbes­serten User Experience. 
  • Die Automa­ti­sierung von adminis­tra­tiven Aufgaben führt zu mehr Effizienz und spart Zeit, sodass sie sich auf Inter­views und Beurtei­lungen konzen­trieren können Verbesserte 
  • Zudem werden passenden Kandi­daten schnell und genau identi­fi­ziert. Dieser verbes­serte Bewer­berpool minimiert Fehlbe­set­zungen und optimiert den Rekrutierungsprozess. 
  • Daten­analyse und Reporting werden wesentlich erleichtert. CV Parser ermög­lichen fundierte Entschei­dungen und Erfolgs­messung von Recruiting-Initiativen. 


Insgesamt trägt CV Parsing dazu bei, den Rekru­tie­rungs­prozess effizi­enter und erfolg­reicher zu gestalten und bietet Unter­nehmen einen Wettbe­werbs­vorteil bei der Gewinnung von Talenten.

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