Ứng dụng AI đọc dữ liệu CV người Việt trong 0,1 giây

AI có thể đọc thông tin trong CV ở nhiều định dạng và cấu trúc, ước tính giúp nhà tuyển dụng giảm 80% công việc so với cách thủ công. Tại sự kiện về ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực nhân sự tuần trước, nhà phát triển mạng lưới việc làm CareerViet cho biết đã đưa tính năng phân tích hồ sơ bằng AI vào bộ giải pháp tuyển dụng và quản lý nhân sự Talent Solution tại Việt Nam. Tính năng Resume Parsing áp dụng AI để giải quyết khâu đọc hồ sơ xin việc (resume, CV) của người Việt, phân tích hồ sơ bằng tiếng Anh và tiếng Việt, giúp giảm thao tác cho ứng viên, cũng như rút ngắn thời gian, tăng hiệu quả cho nhà tuyển dụng. Thách thức “đọc” CV của người Việt Tùy quy mô doanh nghiệp, phòng tuyển dụng có thể phải tìm ứng viên phù hợp giữa hàng trăm, thậm chí hàng nghìn bộ hồ sơ. Thách thức này mở ra nhu cầu về các giải pháp đọc và lọc nội dung quan trọng trong CV, hỗ trợ bằng công nghệ thay vì thủ công. Trên thế giới, giải pháp như vậy đã xuất hiện từ lâu. Tuy nhiên khi triển khai tại Việt Nam, ngoài vấn đề chi phí, chúng gặp hạn chế trong việc đọc nội dung tiếng Việt. Theo các chuyên gia, đặc điểm về ngôn ngữ, định dạng và cấu trúc trong CV của người Việt đa dạng, không có chuẩn chung, gây khó cho hệ thống phân tích. Một công cụ hỗ trợ tạo CV đúng chuẩn. Ảnh: Lưu Quý Một công cụ hỗ trợ tạo CV đúng chuẩn. Ảnh: Lưu Quý Điểm thường thấy ở nhiều hồ sơ xin việc của người Việt là sử dụng mẫu thiết kế cầu kỳ, đa dạng, nhiều ảnh, có cả tiếng Việt và tiếng Anh. Nhiều ứng viên muốn thu hút sự chú ý cũng sử dụng cách thể hiện khác biệt, tạo ra CV không theo chuẩn chung. Ngoài ra, tùy ngành nghề, kỹ năng và kinh nghiệm, sẽ có rất nhiều biến thể CV, trở thành thách thức với các công cụ phân tích nếu không am hiểu ngôn ngữ. Hiện nay, các nền tảng tuyển dụng đã cung cấp công cụ hỗ trợ tạo CV theo chuẩn như CV Hay, CV Builder, hoặc phát triển tính năng tự động phân tích và trích xuất thông tin từ hồ sơ có sẵn cho các ứng viên Việt Nam như Resume Parsing. “Mục đích của Resume Parsing là chuyển đổi thông tin không cấu trúc trong hồ sơ ứng viên thành dữ liệu có cấu trúc có thể được sử dụng và tìm kiếm dễ dàng hơn”, đại diện nhà phát triển giải thích. AI phân tích CV Để có thể phân tích chính xác thông tin trong hồ sơ, mô hình AI cần được xây dựng dựa trên dữ liệu ngôn ngữ thường dùng trong CV của người Việt. Theo CEO CareerViet Bùi Ngọc Quốc Hưng, công ty sử dụng cơ sở dữ liệu ban đầu từ hơn năm triệu ứng viên trên mạng lưới với đa dạng mẫu CV, ngành nghề, cách viết khác nhau, để tăng cường khả năng nhận dạng và phân tích. Từ đó, đội ngũ phát triển thuật toán parsing có khả năng xử lý nhiều định dạng và cấu trúc của CV. Ngoài ra khi đưa vào hoạt động, hệ thống sẽ thường xuyên kiểm tra và cập nhật thuật toán parsing dựa trên phản hồi từ người dùng và dữ liệu mới, khoảng 20 nghìn hồ sơ mỗi tháng, để nâng cao hiệu suất và độ chính xác. Minh hoạ tính năng Resume parsing giúp trích xuất các dữ liệu trong CV và chia theo các trường thông tin mà nhà tuyển dụng quan tâm. Khi một CV được đưa lên, AI sẽ tự động quét và phân tích mọi phần của hồ sơ ứng viên, như tên, thông tin liên hệ, kỹ năng, kinh nghiệm làm việc, bằng cấp và bất kỳ thông tin nào khác có thể quan trọng cho quá trình tuyển dụng. Theo công bố từ nền tảng, tốc độ trích xuất hiện đạt 0,1 giây với mỗi hồ sơ cơ bản. Ở phía ứng viên, khi đã có CV sẵn, họ chỉ cần tải lên website dưới dạng file pdf, ảnh. Hệ thống ứng dụng AI sẽ đọc dữ liệu, chuẩn hóa hồ sơ, giúp giảm thao tác điền thông tin thủ công, đồng thời hỗ trợ gợi ý công việc phù hợp. Ở phía nhà tuyển dụng, thông tin đã được trích xuất sẽ được tự động nhập vào hệ thống quản lý tuyển dụng (ATS) hoặc cơ sở dữ liệu, được chấm điểm theo mức độ phù hợp với công việc, từ đó giúp dễ dàng tìm kiếm, so sánh và phân loại ứng viên tiềm năng. “Điều này giảm 80% thời gian mà nhà tuyển dụng cần phải dành để xem xét và xử lý hàng trăm hồ sơ ứng viên với phương thức thủ công”, đại diện CareerViet cho biết. Ngoài ra, phương thức này cũng giúp doanh nghiệp xây dựng một cơ sở dữ liệu lớn được chuẩn hóa, từ đó có thể phân tích, đánh giá về tình hình nhân sự, hỗ trợ việc thu hút, giữ chân nhân tài. Lưu Quý