Was ist CV-Parsing? Eine Definition.
Angenommen, Bewerber reichen ihre Vita als PDF-Dokument ein, dann ist das für einen Recruiter mit einem unangenehmen Copy&Paste-Job verbunden. Zeile für Zeile müssen alle Daten in die Bewerberakte transferiert werden.
Das ist nicht nur eine enervierende Arbeit. Sie ist auch höchst fehleranfällig. Wie schnell bleiben beim Hin- und Herkopieren etwa Textschnipsel oder Zahlen auf der Strecke? Einmal nicht richtig markiert und schon sind die Inhalte des Lebenslaufs fehler- oder lückenhaft. Das kann das ganze Recruiting beeinträchtigen. Denn der Eindruck, den das Recruiting-Team beim Lebenslauf-Check von einem Talent gewinnt, ist dann unter Umständen verfälscht. Was ist zum Beispiel, wenn der Fehlerteufel für Zahlendreher bei Abschlussnoten sorgt?
Mit einem CV-Parser passiert das nicht. Das Tool scannt den Lebenslauf, liest relevante Daten aus und transportiert sie vollständig in ein digitales Bewerberprofil. Recruiter können die Daten dann nahtlos in ihrem Bewerbermanagementsystem weiterverarbeiten. Komfortabel, oder?
Die technologischen Hintergründe: So läuft CV-Parsing im Detail ab
Was in der Praxis auf Knopfdruck und in Sekundenschnelle funktioniert, basiert auf komplexen Algorithmen und Quellcodekolonnen. Die Herausforderung: Jeder Lebenslauf ist anders strukturiert und aufgebaut. Für den CV-Parser ist es daher alles andere als einfach, herauszufiltern, welche Information in dem Bewerberprofil an welche Stelle gehört.
Dass CV-Parser heute dennoch höchst zuverlässig und genauer als jeder menschliche „Parser“ ihren Job erledigen, liegt an der künstlichen Intelligenz, die in den Tools zum Einsatz kommt. Dabei handelt es sich um ein lernendes System.
Bedeutet: Der CV-Parser muss bei der Programmierung erstmal ins Trainingscamp. Hier lernt er, auf welche Merkmale er in einem Curriculum Vitae achten muss, um es richtig auszulesen:
- Welche Informationen gehören zusammen?
- Welche Daten gehören in der Bewerberakte an welche Stelle?
Wie lernt ein CV-Parser eigentlich?
Die Programmierer, die hinter einem CV-Parser stecken, bringen dem digitalen Helfer alles bei, was er wissen muss, um seinen Job zuverlässig zu erledigen. Dafür ordnet der Bot einen Übungsdatensatz nach dem anderen ein und lernt auf diese Weise, wiederkehrende Muster in Lebensläufen zu identifizieren. Er lernt auch, verschiedenste Dateiformate zuverlässig auszulesen. DOC, DOCX, RTF oder HTML-Dokumente etwa oder TIFF, TXT, XML und EML-Dateien. Das ist – sehr vereinfacht dargestellt – der komplexe Lernmechanismus, der hinter einem CV-Parser steckt.
Während CV-Parsing den Recruitern einen erheblichen Zeitvorteil verschafft und Fehler reduziert, beschert die Technologie Bewerbern übrigens ebenfalls tolle HR-Services. Zunächst einmal, weil der gesamte Bewerbungsprozess mit einem CV-Parser doch erheblich schneller vonstatten geht.
Warum ein CV-Parser die Candidate Experience verbessert
Immerhin kann der Lebenslauf sehr schnell ausgelesen und sofort mit allen Recruiting-Verantwortlichen geteilt werden. Das macht den Vergleich zwischen verschiedenen Kandidaten deutlich leichter. Die Verantwortlichen wiederum können nun entscheiden, wer zum Vorstellungsgespräch eingeladen werden soll und wer nicht. So erhalten Talente im Idealfall recht fix eine qualifizierte Rückmeldung von einem Arbeitgeber. Das ist ein entscheidender Pluspunkt für die Candidate Experience.
Ein weiterer Pluspunkt: Kommt ein CV-Parser zum Einsatz, müssen Kandidaten bei der Bewerbung kein umständliches Bewerbungsformular ausfüllen. Auch das spart Zeit und vermeidet Fehler. Schließlich sind auch Kandidaten nicht gefeit vor Copy&Paste-Patzern oder Tippfehlern, die beim Übertragen des Lebenslaufs in ein Bewerberformular leicht passieren können.
Auch Soft Skills werden ausgelesen
Und es gibt noch einen Pluspunkt, wenn der CV-Parser mit einem hochwertigen Matching-Algorithmus verknüpft ist. Ein guter CV-Parser liest aus einem CV nicht nur harte Fakten heraus, sondern auch die Soft Skills eines Bewerbers. Diese Informationen bieten die perfekte Grundlage für das genannte Matching. Hierbei gleicht das System ab, wie gut ein Talent zu einer ausgeschriebenen Stelle passt und gibt eine Empfehlung für das Recruiting-Team ab. So kann die Entscheidung für einen Bewerber noch schneller gefällt werden. Denn die Vorselektion erfolgt binnen Sekunden.
Und damit sagen wir: Willkommen in der Zukunft des digitalen Recruitings. Digitale Helfer wie CV-Parser und Matching-Algorithmen sind nämlich bei der Kandidatenauswahl im Kommen, wie die Studie Recruiting Trends 2020 zeigt: „Unter den Top-1.000-Unternehmen sind acht von zehn der Meinung, dass digitale Auswahlsysteme die Bewerbervorauswahl beschleunigen. Mehr als drei Viertel glauben an eine Vereinfachung der Bewerbervorauswahl und sechs von zehn sind der Meinung, dass die automatisierte Vorauswahl von Bewerbungen die Auswahl von Bewerbern (sogar) diskriminierungsärmer gestalten kann.“ Ein Roboter macht seine Auswertung schließlich nicht von unbewussten Vorurteilen abhängig.
Vorteile von einer höheren Automatisierung im Bewerbermanagement
Auch den Kandidaten sind die Vorteile von einer höheren Automatisierung im Bewerbermanagement nicht entgangen:
- Auf der Kandidatenseite glauben vier von zehn Kandidaten, dass sie durch eine automatisierte Vorauswahl schneller Feedback bekommen.
- An eine diskriminierungsärmere Gestaltung der Rekrutierung glaubt aktuell etwas mehr als ein Drittel der Kandidaten.
- Dass die automatisierte Vorauswahl die eigenen Chancen im Bewerbungsprozess erhöht, glauben aktuell drei von zehn Kandidaten.
Allerdings: In den meisten Unternehmen hat die Zukunft noch nicht begonnen. Nur etwa jeder zwanzigste Arbeitgeber setzt derzeit auf Künstliche Intelligenzen im Personalwesen.
Das sollte überdacht werden: Denn eine effiziente Bewerberverwaltung inklusive CV-Parsing oder Matching ist der Schlüssel zum Recruiting-Erfolg! So lassen sich die besten Fachkräfte mit ein paar Klicks finden und auswählen, während der Wettbewerb noch sucht, sucht und sucht.