決定論的 設計により。
他のAI採用ツールはすべて、検査できないモデルからのスコアを提供します。Scovaiは、AIが数字を決めることがないように構築されています。それは証拠を準備するだけです。
スコアリングの仕組み 実際に機能します。
履歴書、適性検査、面接記録がクリーンで構造化されたシグナルになります。モデルの役割はここまでです。
すべてのコンピテンシー、マッチ、ランキングは透明で重み付けされた計算です。同じ入力→同じ出力、毎回。
どのシグナルがスコアを生成したか、どの重みで、どの信頼度レベルで。ブラックボックスはありません。
プラットフォームが推奨します。人が決定を下します。毎回。
履歴書、適性検査、面接記録
モデルが読み込んで正規化、ここではスコア化しません
重み付け、決定論的。同じ入力→同じ出力
順序付きリスト、すべてのスコアは確実性でフラグ付け
完全な内訳、すべての入力まで遡及可能
二段階の再ランク付けパイプライン：AIが読み込み、公式がランク付け、人間が判断
なぜ重要か 。
「説明可能のようなもの」ではなく、すべての数字が1クリックで入力まで遡及できます。
再現可能な結果、完全なアクションログ。誰かが理由を聞いたら、答えがあります。
人口統計シグナルは設計上、スコア化から除外されます。公正性は追跡され、仮定されません。
候補者、監査役、または規制当局が「なぜこの人？」と聞いたら、実際の構造化された答えがあります。
S.C.O.V.A.I.: 造語ではなく、方法です。
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
キーワードではなく意味を読み込みます。サポートされている任意の言語の履歴書が構造化された比較可能なシグナルになります。
採用で終わりではありません。応募から入社、育成まで同じデータを継続します。
すべての主張が検証されます：スキルはテスト済み、身元確認済み、特性は測定済み。何も信仰に基づきません。
重要な言葉は拡張です。AIが重い読み込みを行います。人間が決定を下します。常に。
すべての履歴書とすべてのロールは、意味のベクトルとして埋め込まれます。キーワードではなく、候補者がこのスペース内でロールに近いほど、セマンティック適合性が強くなります。言語を問いません。
セマンティックマッチング：候補者とロールが同じ埋め込み空間内にある
抽出の背後にあるエンジンは、Cortexで動作します。プライベート、ガバナンス下のインフラストラクチャは、規制環境向けに構築されています。
