JANZZsme! 最佳的语义
技能和工作匹配引擎。

JANZZsme! 是我们用于技能和工作匹配的最新一代语义匹配引擎,也可用于各种职业(大)数据的智能应用和评估。它可以处理结构化数据和非结构化数据,例如:

  • 有关失业人员和求职者的综合劳动力市场概况
  • 工作机会,包括来自招聘门户、聚合网络平台或公司自有招聘网站的工作机会
  • 来自档案、简历数据库、社交网络的简历

JANZZjobsAPI 的帮助下,JANZZsme! 的出色搜索和匹配功能可以:

  • 进行高度复杂的查询,在 1: 1或 1:n(一对一或一对多)基础上实现极其准确的概念匹配(技能和工作匹配)
  • 在职业数据领域进行广泛的数据挖掘(例如,某些工作类别中最常要求的等级/提供的技能、标准的重要增加/变化)
  • 显著改善经典全文搜索的结果
  • 进行差距分析(工作机会之间的差距,档案和求职者/申请人之间的差距)
  • 基准分析

JANZZon! 完美结合之后,JANZZsme! 可以实现真实、透明的语义技能和工作匹配,并达到前所未有的准确度级别。

通过 JANZZjobsAPI,JANZZsme! 可以以非常简单且经济高效的方式进行集成,用作现有 Web 环境和应用程序中的云解决方案。例如,它可以用于公共就业服务机构、招聘门户、社交网络、人员服务提供商、临时雇员招聘机构、人力资源管理和人员安置领域的 ATS 和 ERP,以及统计、培训和劳动力市场数据收集领域的应用程序。

JANZZsme! – 应用示例:工作机会自动分类

背景情况
多年来,欧盟国家公共就业服务机构的员工每月都要手工处理数千份工作机会,目的是为其分配来自国家分类体系的正确编码以及用于统计目的的 ISCO-08 代码。以手动为主的过程和每年数十万个工作机会的处理量不仅代价高昂,而且非常耗费人力和时间。在这样的过程中,还非常容易出现人为错误,因为许多工作描述没有被正确解释或只有一部分被正确解释(包括单个雇员分配之间的重大偏差),并经常因此而被给予不正确的代码。

JANZZ.technology 能够带来哪些改进
节省公共资金,同时使用尽可能自动化的程序大大减少处理时间,在很大程度上保证两个分类体系内的无差错分配。

解决方案和方法

  • 与项目经理进行详细讨论,得出在数据类型构建和数据输入方面如何进行潜在改进的清晰化流程概念。
  • 公共就业服务机构以解析方式提前处理所有工作机会,以便提供至少部分可供进一步处理的结构化文本内容。尽管此预解析能够有所帮助,但并非 JANZZsme! 处理过程的根本!
  • 在数据处理时,会采用 JANZZsme! 和 JANZZon! 的结合,因此可以访问各种职位的背景知识和上下文知识,从而确保可以分配正确的代码。
  • 然后,JANZZsme! 向工作机会分配国家工作分类体系代码以及用于统计目的的当前基本国际 ISCO-08 代码。
  • 如果由于职位不明确或过于笼统、或由于文本中重复出现相互矛盾的信息而无法自动分配代码,这些事件会被 JANZZsme! 标记并分离,然后由专家手动检查和分配。

客户取得的成绩和结果
可以充分持续地减少处理时间,降低以前由于非常巨大的劳动力、时间和成本密集型过程而产生的成本,大大减少出错率。JANZZsme! 的分配准确性平均提高约 42%,从而可以改进统计分析的结果。现在,只需标记不到 15% 的有问题结果,以进行额外的手动检查和后续分配。

要详细了解 JANZZsme! 的应用可能性和优势,请通过电子邮件或通过我们的联系表单联系我们。