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 人才智能分析。
每个模块都经过独立验证、企业级测试，并按照 GDPR/SOC 2 合规标准构建。
AI 匹配引擎
我们基于 Transformer 的匹配引擎将职位要求和候选人档案编码到共享语义空间中。跨 47 个不同属性的多维相似度评分生成可解释的匹配分数，而非黑箱排名。
心理测量建模
基于 ISO 10667 评估标准的经过验证的心理测量模型。我们的自适应评估引擎使用 Item Response Theory 动态选择题目，在提高测量精度的同时缩短完成时间。
决策智能
我们的行为模拟引擎通过基于情境的评估来衡量决策风格，这些评估已根据实际绩效结果进行验证。模型基于 500K+ 候选人-结果对训练，以预测现实世界的决策质量。
偏差消除引擎
我们的公平感知评分管道应用人口统计均等约束和对抗性去偏，从评分中消除受保护属性信号。持续按照 EEOC 指南和 EU AI Act 要求进行审计。
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 · EEOC · SOC 2 · ISO 27001 · 端到端加密
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 从第一天起就为企业合规而构建。我们拥有您安全团队所要求的认证。
SOC 2 Type II
经认证的安全控制
GDPR
数据保护合规
EEOC准则
公平招聘标准
EU AI Act
AI 透明度合规
ISO 27001
信息安全
端到端加密
AES-256 静态和传输加密
数据驻留
欧盟、美国、亚太区可选
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