AI Data Extractor

Van ongestructureerde tekst naar bruikbare kandidaatdata

In recruitment draait veel nog steeds om wat er netjes in velden staat. Logisch, want dat is makkelijk te filteren. Alleen… daarmee blijft een enorme hoeveelheid waardevolle informatie verstopt in vrije tekst: notities, intakeverslagen, cv’s, e-mails en gesprekstranscripts.

De AI Data Extractor gebruikt geavanceerde Large Language Models (LLM’s) om die perifere, ongestructureerde kandidaatdata om te zetten naar gestructureerde, doorzoekbare en vergelijkbare data — en koppelt dit direct aan jouw ATS.

Wat levert het op?

Verbeterde datakwaliteit
De AI Data Extractor herkent automatisch functies en skills in tekst, verrijkt (verouderde) profielen en maakt data direct matchbaar.

Structuur en standaardisatie
Dankzij documenttype-herkenning en slimme LLM-prompting ontstaat consistente output: gestandaardiseerde functietitels en skills die meteen verschijnen in Smart Tagging.

Heldere ROI
Minder afhankelijkheid van externe sourcing, en meer resultaat uit je eigen database: hogere conversie vanuit bestaande kandidaten.

AI Data Extractor use cases

Kandidaatverrijking
Maak notities, intakeverslagen en cv’s direct doorzoekbaar.

Database-opschoning
Geef oude profielen een update met geautomatiseerde extractie.

Betere matching
Assisted Matching en AI Matching presteren aantoonbaar beter wanneer skills-data compleet is.

Waarde ontsluiten uit tekstvelden
Haal relevante functies en vaardigheden uit documenten die al in je ATS staan opgeslagen.

Waarom kiezen voor AI Data Extractor?

• Documentspecifieke prompts voor maximale extractiekwaliteit
• Gebouwd op (o.a.) open-source LLM’s zoals Mistral, Gemma 3 en GPT-OSS
• Volledig EU-compliant en zonder dataretentie
• Slimme modelselectie: kleinere, gefinetunede modellen waar het kan (sneller en efficiënter)
• Volledig geïntegreerd in Smart Tagging voor menselijke validatie én opslag in je ATS
• Schaalbare GPU-infrastructuur op EU-based servers