候选人数据如何流经 Scovai。
每个数据点都在毫秒内通过我们的多阶段智能管道进行处理。
四大引擎驱动 人才智能。
Each module is independently validated, enterprise-tested, and built to GDPR compliance and security best practices.
AI 匹配引擎
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.
心理测量建模
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.
决策智能
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.
偏差消除引擎
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.
企业级 基础设施。
从第一天起就为可扩展性、安全性和合规性而构建。
表示层
REST API · GraphQL · Webhooks · SDK · ATS 连接器
智能编排层
职位分析 · 档案引擎 · 匹配协调器 · 排名服务
AI 模型层
匹配引擎 · 心理测量模型 · 决策智能 · 偏差过滤器
数据与存储层
加密数据存储 · Vector DB · 分析 · 审计日志
安全与合规层
GDPR · EU AI Act · UAE AI Charter · End-to-End Encryption · Audit Logs
每个决定 都有理由。
我们相信招聘中的 AI 必须是透明的。Scovai 的 XAI 层为每个候选人评分和排名决策提供通俗易懂的解释。没有黑箱。每个推荐都可审计。
因素分解
每个评分都被分解为贡献因素，包含各自的权重和解释。
审计追踪
每个招聘决策、AI 推荐和数据转换的完整审计日志——永久保存。
人工覆盖
招聘人员可以随时覆盖 AI 推荐，并为持续学习标注决策。
可解释性报告
Jordan Chen
评分贡献因素
推荐： 该职位的最佳候选人。高置信度。建议立即安排面试。
企业级安全， 与生俱来。
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
数据保护合规
Fair Hiring
Standards-based hiring methodology
EU AI Act
Aligned with transparency requirements
Information Security
Best-practice security operations
端到端加密
AES-256 静态和传输加密
数据驻留
EU-based processing
审计日志
完整的决策审计追踪
Scovai 连接到 您的整个人力资源技术栈。
无需替换现有系统。Scovai 无缝嵌入您的团队已在使用的 HCM 平台、ATS 系统、协作工具和 LMS 解决方案——将分散的招聘工作流转化为统一的智能层。
Scovai
AI Talent Intelligence Hub
接入，而非替换
与您已拥有的平台原生集成。无需迁移烦恼，无需重新培训——直接在现有技术栈上获得即时智能。
双向同步
数据实时双向流动。候选人数据、评估和决策在所有连接的系统中自动保持同步。
开放 API 与 webhook
使用我们的 REST API 和 webhook 引擎构建自定义集成。连接任何平台、触发工作流，并将 Scovai 扩展以适配您的独特架构。
您的 AI 运行在 您自己的边界内。
Scovai 在您公司的 AI 基础设施内运行。敏感的 HR 数据永不离开您的环境——只有匿名化信号才会跨越边界传递到我们的智能层。
私有数据始终私有
您的内部 AI 模型、HR 记录和薪酬数据完全留在企业边界内。Scovai 绝不摄取原始 PII 或敏感劳动力数据。
内部 LLM / AI 模型
您的 Azure OpenAI、私有 GPT 或本地部署模型
员工数据与 HR 记录
薪资、绩效、内部人才数据
岗位与薪酬数据
职级、薪酬区间、人员编制计划
安全加密通道
仅传输匿名化信号
AI 模型，而非您的数据
Scovai 的匹配、心理测量和偏见监测引擎仅接收匿名化向量和信号——从不传输姓名、电子邮件或可识别记录。
AI 匹配与心理测量
匿名化向量 · 无 PII
Talent Passport 引擎
认证凭据 · 加密签名
XAI 与偏见监测
符合 EU AI Act · 可解释输出
自带 AI
连接您现有的 Azure OpenAI 部署、私有 GPT 实例或任何本地模型。Scovai 在您已信任的 AI 之上编排智能。
数据永不离开您的边界
原始 HR 数据、薪酬记录和个人信息留在您的网络内部。只有不可逆的匿名化向量才由 Scovai 引擎处理。
零信任架构
每个连接都经过认证、加密和验证。RBAC 策略、审计追踪和 TLS 1.3 确保您的数据在整个技术栈的每一层都受到保护。
当敏感数据必须离开企业时，企业 AI 采用就会失败。我们设计了 Scovai 的架构，使其永远不必如此。
— Scovai AI 架构原则