Scovai Scovai

Aufgebaut auf erstklassigen KI-Grundlagen.

Der Technologie-Stack von Scovai vereint modernste NLP, validierte psychometrische Wissenschaft und unternehmenstaugliche KI, um Talent-Intelligence im großen Maßstab zu liefern.

Wie Kandidatendaten durch Scovai fließen.

Jeder Datenpunkt wird in Millisekunden durch unsere mehrstufige Intelligenz-Pipeline verarbeitet.

Kandidat
Lebenslauf hochladen
KI-Analyse
Psychometrisches Modell
Verhaltenssignale
Talent Passport
Intelligente Einstellung

Vier Engines für Talent-Intelligence.

Each module is independently validated, enterprise-tested, and built to GDPR compliance and security best practices.

KI-Matching-Engine

Our matching engine encodes both job requirements and candidate profiles into a shared semantic space using open-source large language models (Qwen3, DeepSeek-R1) on private GPU infrastructure inside the EU. Scoring decomposes across six explainable dimensions so recruiters see why a candidate scored as they did, not just the number.

Architektur Embedding similarity + structured scoring
Modellbasis Multi-layer AI pipeline (SCI + LLM scoring)
Dimensions scored 6 explainable dimensions
Inference experience Sub-second ranked output
Semantische Suche Six-dim Scoring Erklärbar

Psychometrische Modellierung

Psychometric assessments draw on established normative samples (CCAT, ICAR). Question selection is adaptive — early responses adjust the difficulty of subsequent items, giving a precise estimate in fewer questions.

Frameworks Big Five + DISC behavioral frameworks
Bewertungsmethode Adaptive item selection
Validation approach Normative samples (CCAT, ICAR)
Reliability reporting Per-assessment, in documentation
Big Five DISC-Modell Adaptive Testing

Entscheidungsintelligenz

Our behavioral simulation engine measures decision-making style through scenario-based assessments. Score interpretation uses fixed normative samples rather than training on customer data, keeping every output auditable and free of hidden weights that drift over time.

Assessment-Typ Szenariobasiert verhaltensorientiert
Training approach No proprietary training on customer data
Gemessene Dimensionen Behavioral pattern dimensions
Validation approach Ongoing customer benchmarking
Szenariomodelle Verhaltenssignale Auditable Outputs

Bias-Mitigations-Engine

Our fairness-aware scoring pipeline monitors hiring outcomes for disparate impact, score distribution skew, and conversion-funnel divergence — at every recruiter, at every pipeline stage. Protected-attribute fields are excluded from scoring inputs, and bias reports are exportable for audit. Mitigation operates through transparency and recruiter override, not opaque algorithmic correction.

Fairness-Ansatz Continuous fairness monitoring
Alignment EU AI Act + UAE AI Charter
Geschützte Attribute Excluded from scoring inputs
Mitigation approach Transparency + recruiter override
AI Act Aligned Bias Monitoring Audit-bereit

Unternehmenstaugliche Infrastruktur.

Von Anfang an für Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance entwickelt.

Präsentationsschicht

REST API · GraphQL · Webhooks · SDK · ATS-Konnektoren

Intelligenz-Orchestrierungsschicht

Job-Analyse · Profil-Engine · Match-Koordinator · Ranking-Service

KI-Modellschicht

Matching-Engine · Psychometrisches Modell · Entscheidungsintelligenz · Bias-Filter

Daten- & Speicherschicht

Verschlüsselter Datenspeicher · Vector DB · Analytics · Audit Logs

Sicherheits- & Compliance-Schicht

GDPR · EU AI Act · UAE AI Charter · End-to-End Encryption · Audit Logs

Jede Entscheidung hat einen Grund.

Wir glauben, dass KI im Recruiting transparent sein muss. Die XAI-Schicht von Scovai liefert verständliche Erklärungen für jeden Kandidaten-Score und jede Ranking-Entscheidung. Keine Black Boxes. Jede Empfehlung ist auditierbar.

Faktoraufschlüsselung

Jeder Score wird in beitragende Faktoren mit individuellen Gewichtungen und Erklärungen zerlegt.

Audit-Protokolle

Vollständige Audit-Logs jeder Einstellungsentscheidung, KI-Empfehlung und Datentransformation – für immer.

Menschliches Eingreifen

Recruiter können KI-Empfehlungen jederzeit überstimmen und Entscheidungen für kontinuierliches Lernen annotieren.

Erklärbarkeitsbericht

Jordan Chen

96 GESAMT

Score-Beiträge

Kompetenz-Match (30%) 94/100
Kulturelle Passung (25%) 98/100
Entscheidungsstil (25%) 91/100
Persönlichkeit (20%) 96/100

Empfehlung: Top-Kandidat für diese Rolle. Hohes Vertrauen. Sofortiges Interview empfohlen.

Unternehmenssicherheit, von Grund auf.

Scovai is built for enterprise compliance from day one — with security, privacy, and audit controls aligned to your team's requirements.

Security Operations

Encryption, access controls, audit logging

GDPR

Datenschutzkonform

Fair Hiring

Standards-based hiring methodology

EU AI Act

Aligned with transparency requirements

Information Security

Best-practice security operations

E2E-Verschlüsselung

AES-256 im Ruhezustand & bei Übertragung

Datenresidenz

EU-based processing

Audit-Protokolle

Vollständiger Entscheidungs-Audit-Trail

Scovai verbindet sich mit Ihrem gesamten Workforce-Stack.

Kein Rip-and-Replace. Scovai fügt sich nahtlos in die HCM-Plattformen, ATS-Systeme, Kollaborationstools und LMS-Lösungen ein, die Ihre Teams bereits nutzen — und verwandelt fragmentierte Einstellungsworkflows in eine einheitliche Intelligence-Schicht.

SF
Salesforce CRM / HCM
GH
Greenhouse ATS
WD
Workday HCM
LI
LinkedIn Talent Sourcing
SAP
SAP SuccessFactors HCM
S

Scovai

AI Talent Intelligence Hub

SL
Slack Collaboration
MS
MS Teams Collaboration
API
REST API Any Platform
DG
Degreed LMS
LV
Lever ATS
HCM-Plattformen
ATS-Systeme
Zusammenarbeit
LMS / Lernen
API / Individuell

Einstecken, nicht ersetzen

Native Integrationen mit den Plattformen, die Sie bereits besitzen. Keine Migrations-Kopfschmerzen, kein Umlernen — nur sofortige Intelligence auf Ihrem bestehenden Stack.

Bidirektionale Synchronisierung

Daten fließen in Echtzeit in beide Richtungen. Kandidatendaten, Assessments und Entscheidungen bleiben über alle verbundenen Systeme automatisch synchronisiert.

Offene API & Webhooks

Erstellen Sie benutzerdefinierte Integrationen mit unserer REST API und dem Webhook-Engine. Verbinden Sie jede Plattform, lösen Sie Workflows aus und erweitern Sie Scovai für Ihre einzigartige Architektur.

Ihre KI läuft innerhalb Ihrer Grenzen.

Scovai operiert innerhalb der KI-Infrastruktur Ihres Unternehmens. Sensible HR-Daten verlassen niemals Ihre Umgebung — nur anonymisierte Signale überschreiten die Grenze zu unserer Intelligence-Schicht.

Ihr Unternehmensperimeter

Private Daten bleiben privat

Ihre internen KI-Modelle, HR-Datensätze und Vergütungsdaten verbleiben vollständig innerhalb Ihres Unternehmensperimeters. Scovai nimmt niemals rohe PII oder sensible Workforce-Daten auf.

Internes LLM / KI-Modell

Ihr Azure OpenAI, privates GPT oder On-Prem-Modell

Personaldaten & HR-Datensätze

Gehaltsabrechnung, Performance, interne Talentdaten

Rollen- & Vergütungsdaten

Stellenklassen, Gehaltsbänder, Personalplanungen

Kein Datenabfluss

Sichere Verschlüsselte Brücke

Nur anonymisierte Signale

TLS 1.3
AES-256
Zero-trust
Scovai-Intelligenzschicht

KI-Modelle, Nicht Ihre Daten

Scovais Matching-, psychometrische und Bias-Engines erhalten nur anonymisierte Vektoren und Signale — niemals Namen, E-Mails oder identifizierbare Datensätze.

KI-Matching & Psychometrie

Anonymisierte Vektoren · Kein PII

Talent-Passport-Engine

Zertifizierte Credentials · Kryptografisch signiert

XAI & Bias-Monitoring

EU AI Act konform · Erklärbare Ausgaben

GDPR-nativ

Eigene KI mitbringen

Verbinden Sie Ihr bestehendes Azure OpenAI-Deployment, Ihre private GPT-Instanz oder ein beliebiges On-Premises-Modell. Scovai orchestriert Intelligence auf der KI, der Sie bereits vertrauen.

Azure OpenAI Private LLM On-premises

Daten verlassen niemals Ihren Perimeter

Rohe HR-Daten, Vergütungsunterlagen und persönliche Informationen verbleiben in Ihrem Netzwerk. Nur nicht umkehrbare anonymisierte Vektoren werden von Scovai-Engines verarbeitet.

No data egress Anonymised vectors PII-free processing

Zero-Trust-Architektur

Jede Verbindung wird authentifiziert, verschlüsselt und verifiziert. RBAC-Richtlinien, Audit-Trails und TLS 1.3 stellen sicher, dass Ihre Daten auf jeder Ebene des Stacks geschützt sind.

TLS 1.3 Zero-trust RBAC

Die KI-Einführung im Unternehmen scheitert, wenn sensible Daten das Gebäude verlassen müssen. Wir haben Scovais Architektur so gestaltet, dass das nie nötig ist.

— Scovai KI-Architekturprinzip

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