Yardstik ने $30 मिलियन सीरीज़ बी फंडिंग जुटाई, क्योंकि AI कार्यबल भरोसे का भविष्य बदल रहा है

Yardstik ने $30 मिलियन की सीरीज़ बी फंडिंग जुटाई है क्योंकि यह कार्यबल प्रौद्योगिकी कंपनी पारंपरिक पृष्ठभूमि जांच से आगे बढ़कर नियोक्ताओं के सामने बढ़ती चुनौती—कर्मचारियों को नियुक्ति के बाद भी भरोसेमंद माना जा सकता है या नहीं—को हल करना चाहती है।

इस दौर का नेतृत्व Harbert Growth Partners ने किया, जबकि मौजूदा निवेशकों Rally Ventures, MissionOG, Crosslink Capital, Grotech Ventures, और Great North Ventures ने भाग लिया। इस फंडिंग से Yardstik की कुल जुटाई गई पूंजी $65 million हो गई। कंपनी इस नई पूंजी का उपयोग अतिरिक्त धोखाधड़ी रोकथाम और कार्यबल निगरानी क्षमताओं को विकसित करने के लिए करेगी, जिसमें मोटर वाहन रिपोर्ट मॉनिटरिंग, ऑफिस ऑफ इंस्पेक्टर जनरल एक्सक्लूजन मॉनिटरिंग, और पेशेवर लाइसेंस, बीमा या प्रमाणपत्रों के समाप्त होने पर स्वचालित अलर्ट शामिल हैं।

यह निवेश उसी समय आया है जब जनरेटिव AI भर्ती धोखाधड़ी की प्रकृति को बदल रहा है। सिंथेटिक पहचान, बनावटी प्रमाणपत्र, डीपफेक साक्षात्कार, और लगातार अधिक विश्वसनीय धोखाधड़ी दस्तावेज़ नियोक्ताओं के लिए यह निर्धारित करना कठिन बना सकते हैं कि आवेदक वही हैं जो वे दावा करते हैं। और भी महत्वपूर्ण बात यह है कि किसी व्यक्ति के पहले दिन किया गया पृष्ठभूमि जांच महीनों या वर्षों बाद उत्पन्न होने वाले जोखिमों को बहुत कम दिखा पाती है।

Moving beyond the one-time background check

यह सीमा Yardstik की रणनीति का केंद्र बन गई है।

2020 में स्थापित, मिनियापोलिस स्थित यह कंपनी पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग प्रदाता से विकसित होकर वह “Human Trust Platform” बन गई है, जो धोखाधड़ी रोकथाम, पहचान सत्यापन, पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग, प्रमाणपत्र सत्यापन और निरंतर कार्यबल निगरानी को एक साथ जोड़ती है।

परम्परागत रूप से सत्यापन को ऑनबोर्डिंग के दौरान एक बार की घटना मानने के बजाय, यह प्लेटफ़ॉर्म कार्यबल जोखिम की लगातार बदलती तस्वीर को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। एक पारम्परिक पृष्ठभूमि जांच केवल यह निर्धारित कर सकती है कि जांच के समय संबंधित रिकॉर्ड मौजूद थे या नहीं। यह आवश्यक नहीं कि नियोक्ता को यह बता सके कि तीन महीने बाद ड्राइवर लाइसेंस समाप्त हो गया, नया आपराधिक रिकॉर्ड आया, या रोजगार शुरू होने के बाद कोई नया जोखिम संकेत उभरा।

Yardstik का Continuous Monitoring technology स्क्रीन किए गए कर्मचारियों को पोस्ट-हायर मॉनिटरिंग में स्वचालित रूप से शामिल करता है, बजाय केवल मैन्युअल रूप से निर्धारित पुनः जाँचों पर निर्भर रहने के। इसकी वर्तमान मॉनिटरिंग क्षमताओं में आपराधिक डेटाबेस, यौन अपराधी रजिस्ट्रियों, संघीय वॉचलिस्ट और अन्य रिकॉर्ड शामिल हैं।

सीरीज़ बी कंपनी को इस मॉडल को अतिरिक्त प्रमाणपत्र और रोजगार‑संबंधी मॉनिटरिंग रूपों में विस्तारित करने की अनुमति देगा।

“यदि किसी लाइसेंस का समाप्ति दिन बाद ही होता है, तो नियोक्ता को वह दिन ही पता होना चाहिए, अगले वार्षिक समीक्षा में नहीं,” CEO Andrew Johnson ने फंडिंग घोषणा में कहा, इस अंतर को एक फोटो और लाइव फ़ीड के बीच के अंतर के रूप में वर्णित किया।

Using AI to detect fraud before screening begins

Yardstik भर्ती प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में भी AI और डेटा विश्लेषण लागू कर रहा है।

इसका Detect AI तकनीक उन संकेतों की पहचान करने के लिए बनाई गई है जो पहचान में हेरफेर और धोखाधड़ीपूर्ण आवेदन से जुड़े होते हैं, इससे पहले कि नियोक्ता पारम्परिक पृष्ठभूमि जांच पर भरोसा करे।

केवल आपराधिक रिकॉर्ड देखे जाने के बजाय, Detect AI व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी, भुगतान गतिविधि, स्थान और IP डेटा से जुड़े पहचान‑संबंधी जोखिम संकेतों का विश्लेषण करता है। Yardstik का व्यापक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर डिवाइस फ़िंगरप्रिंट, बायोमेट्रिक असंगतियों, और डेटा बिंदुओं के बीच असंगतियों जैसे संकेतों की भी जाँच करता है, जो अलग‑अलग वैध लग सकते हैं लेकिन एक साथ विश्लेषण करने पर संदिग्ध हो जाते हैं।

यह पारम्परिक स्क्रीनिंग की एक अलग समस्या को संबोधित करता है। पृष्ठभूमि जांच किसी पहचान से जुड़ी जानकारी सही‑सही लौटा सकती है, लेकिन फिर भी यह निर्धारित नहीं कर पाती कि आवेदक वास्तव में उस पहचान का मालिक है या नहीं।

Yardstik इन धोखाधड़ी संकेतों को पहचान सत्यापन के साथ जोड़ता है, जो बायोमेट्रिक जानकारी को सरकारी‑जारी पहचान पत्र से तुलना कर सकता है। लक्ष्य यह है कि आवेदनकर्ता, प्रस्तुत प्रमाणपत्र, और अंततः कार्यबल में प्रवेश करने वाले व्यक्ति के बीच एक मजबूत कड़ी स्थापित की जा सके।

यह दृष्टिकोण धोखाधड़ी पहचान में एक व्यापक बदलाव को दर्शाता है, क्योंकि AI विश्वसनीय नकली पहचान और दस्तावेज़ बनाने की लागत को घटा रहा है। स्क्रीनिंग सिस्टम को अब कई संकेतों के पैटर्न और असंगतियों का मूल्यांकन करना होगा, न कि केवल डेटाबेस में रिकॉर्ड खोजने से।

Turning workforce fraud into a continuously updated dataset

एक अन्य घटक Fraud Insights है, जो एक लाइव डैशबोर्ड है जो संगठन के कार्यबल में धोखाधड़ी‑संबंधी संकेतों को एकत्रित करता है।

यह प्रणाली ऐसे पैटर्न उजागर कर सकती है जैसे कई आवेदनों में समान सोशल सेक्योरिटी नंबरों का प्रकट होना, असामान्य डिवाइस जियोग्राफी, और उन स्थानों का पता जहाँ आवेदकों से जुड़े भुगतान कार्ड जारी किए गए थे। प्रत्येक आवेदक को अलग‑अलग देखे जाने के बजाय, यह संभावित समन्वित या प्रणालीगत धोखाधड़ी को इंगित करने वाले पैटर्न को सामने ला सकता है।

Yardstik ने हाल ही में Fraud Insights और Continuous Monitoring को अपने ग्राहकों के लिए अलग‑अलग ऐड‑ऑन की बजाय मानक क्षमताएँ बना दिया है। कंपनी का कहना है कि प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से स्क्रीन किए गए कर्मचारी स्वचालित रूप से मॉनिटरिंग में शामिल हो जाते हैं, जिससे नियोक्ताओं को मैन्युअल रूप से बार‑बार जाँच शुरू करने की आवश्यकता कम हो जाती है।

निरंतर कर्मचारी मॉनिटरिंग महत्वपूर्ण अनुपालन और गोपनीयता विचार भी लाती है। Yardstik एक कंज्यूमर रिपोर्टिंग एजेंसी के रूप में कार्य करता है और कहता है कि उसकी स्क्रीनिंग प्रक्रियाएँ फेयर क्रेडिट रिपोर्टिंग एक्ट (FCRA) के अनुरूप हैं, जिसमें मॉनिटर किए जा रहे व्यक्तियों के लिए पारदर्शिता की आवश्यकताएँ भी शामिल हैं।

जैसे‑जैसे कार्यबल मॉनिटरिंग अधिक स्वचालित होती जा रही है, ये सुरक्षा उपाय अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं, विशेष रूप से जब AI‑जनित जोखिम संकेत रोजगार निर्णयों को प्रभावित करते हैं।

Building trust infrastructure for AI agents

Yardstik की तकनीकी रणनीति केवल अपने स्वयं के अनुप्रयोग तक सीमित नहीं है।

कंपनी ने API‑पहले इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण किया है जो मार्केटप्लेस, हायरिंग प्लेटफ़ॉर्म, और HR प्रौद्योगिकी प्रदाताओं को स्क्रीनिंग, पहचान सत्यापन, धोखाधड़ी रोकथाम और मॉनिटरिंग को सीधे अपने उत्पादों में एम्बेड करने की अनुमति देता है। फंडिंग घोषणा में Greenhouse, Lever, Workable, Fountain, Bullhorn, Avionte, और Paylocity सहित कई सिस्टम के साथ इंटीग्रेशन का उल्लेख है।

हाल ही में, Yardstik ने Model Context Protocol (MCP) के लिए समर्थन जोड़ा है, जिससे कार्यबल सत्यापन और उभरते एजेंटिक AI इकोसिस्टम के बीच एक दिलचस्प कनेक्शन बनता है।

अपने AI एजेंटों के लिए MCP इंटीग्रेशन के माध्यम से, डेवलपर्स AI सिस्टम को Yardstik वर्कफ़्लो तक पहुँच प्रदान कर सकते हैं, जैसे पहचान सत्यापन शुरू करना, नौकरी की आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग पैकेज ऑर्डर करना, या आवर्ती स्क्रीनिंग प्रक्रियाएँ स्थापित करना। Yardstik अंतर्निहित जाँच और अनुपालन वर्कफ़्लो को निष्पादित करता है और परिणाम एप्लिकेशन या एजेंट को वापस देता है।

जैसे‑जैसे AI एजेंट भर्ती और कार्यबल प्रशासन में बड़े रोल निभाते हैं, यह बुनियादी ढांचा अत्यधिक प्रासंगिक हो सकता है। यदि सॉफ़्टवेयर एजेंट hiring decisions में भाग लेते या सहायता करते हैं, तो उन एजेंटों को पहचान, प्रमाणपत्र और बदलते जोखिम जानकारी को सत्यापित करने की सुविधा प्रदान करने वाला बुनियादी ढांचा एंटरप्राइज़ AI स्टैक का एक अतिरिक्त स्तर बन सकता है।

What continuous workforce verification could mean for the future of work

Yardstik ने तेज़ विस्तार के बाद सीरीज़ बी फंडिंग प्राप्त की है। कंपनी 149 % वार्षिक राजस्व वृद्धि, पिछले तीन वर्षों में 98 % ग्राहक प्रतिधारण दर, और गिग मार्केटप्लेस, स्वास्थ्य‑सेवा, स्टाफिंग, परिवहन, लॉजिस्टिक्स और बाल देखभाल सहित विभिन्न उद्योगों में ग्राहकों की रिपोर्ट करती है।

वृद्धि आँकड़ों से अधिक महत्वपूर्ण वह व्यापक परिवर्तन है जो यह तकनीक दर्शाती है। पारम्परिक पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग एक ही निर्णय बिंदु—कि किसी को नियुक्त किया जाना चाहिए या नहीं—पर आधारित थी। निरंतर मॉनिटरिंग इस मॉडल को बदलती है, पहचान, प्रमाणपत्र और कार्यबल जोखिम को ऐसी जानकारी मानते हुए जो व्यक्ति के रोजगार के दौरान बदल सकती है।

AI दोनों दिशाओं में इस परिवर्तन को तेज़ कर सकता है। जनरेटिव टूल्स रेज़्यूमे, प्रमाणपत्र, दस्तावेज़, छवियाँ, आवाज़ें और संभावित रूप से पूरी पहचानें बड़े पैमाने पर बनाना आसान बना रहे हैं। साथ ही, मशीन लर्निंग स्क्रीनिंग सिस्टम को पहचान, डिवाइस, प्रमाणपत्र और व्यवहारिक संकेतों के संयोजन का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है, जो मैन्युअल रूप से मूल्यांकन करना कठिन होता।

समय के साथ, यह कार्यबल सत्यापन को एक आवधिक प्रशासनिक प्रक्रिया से एक हमेशा‑सक्रिय एंटरप्राइज़ बुनियादी ढाँचा में बदल सकता है। हायरिंग प्लेटफ़ॉर्म, स्टाफिंग मार्केटप्लेस और HR सिस्टम अपने वर्कफ़्लो में स्वचालित पहचान और प्रमाणपत्र जाँच को सीधे एकीकृत कर सकते हैं, जबकि AI एजेंट सत्यापन घटनाओं को शुरू या प्रतिक्रिया दे सकते हैं बिना मानव प्रशासक की प्रतीक्षा किए।

यह विकास कई प्रश्न भी उठाता है जो अनदेखे नहीं रह सकते। नियोक्ताओं को यह तय करना होगा कि कितना निरंतर मॉनिटरिंग उपयुक्त है, कौन‑से संकेत रोजगार निर्णयों को प्रभावित करने चाहिए, कर्मचारियों को गलत जानकारी को चुनौती देने का कौन‑सा तरीका मिलना चाहिए, और वैध जोखिम प्रबंधन तथा अत्यधिक निगरानी के बीच की सीमा कहाँ खींची जानी चाहिए।

इसलिए Yardstik की फंडिंग केवल एक पृष्ठभूमि स्क्रीनिंग प्लेटफ़ॉर्म के विस्तार से आगे है। यह एक बड़े प्रश्न को दर्शाती है जो AI के कारण श्रम बाजार में उभर रहा है: यदि डिजिटल पहचान और प्रमाणपत्रों को हेरफेर करना आसान हो जाता है, तो संगठन निरंतर भरोसा कैसे स्थापित करेंगे बिना उन लोगों की गोपनीयता और अधिकारों को कमजोर किए जो वे रोजगार देते हैं?