Yardstik får 30 millioner dollar i Series B-finansiering mens AI omformer fremtiden for tillit i arbeidsstyrken

Yardstik har hentet 30 millioner dollar i Series B-finansiering ettersom arbeidskraftteknologiselskapet ser etter å utvide seg utover tradisjonelle bakgrunnssjekker og takle en økende utfordring for arbeidsgivere: å fastslå om arbeidere fortsatt er pålitelige etter at de er ansatt.

Runden ble ledet av Harbert Growth Partners, med deltakelse fra eksisterende investorer Rally Ventures, MissionOG, Crosslink Capital, Grotech Ventures og Great North Ventures. Finansieringen bringer Yardstiks totale kapitalinnhenting opp til $65 million. Selskapet planlegger å bruke den nye kapitalen til å utvikle ytterligere svindelforebyggende og arbeidsstyrke‑overvåkningsfunksjoner, inkludert overvåking av kjøretøyrapporter, eksklusjonsmonitorering fra Office of Inspector General, og automatiserte varsler når profesjonelle lisenser, forsikringer eller sertifiseringer utløper.

Investeringen kommer i en tid da generativ AI endrer karakteren på ansettelsessvindel. Syntetiske identiteter, fabrikerte legitimasjoner, deepfake‑intervjuer og stadig mer overbevisende falske dokumenter kan gjøre det vanskeligere for arbeidsgivere å fastslå om søkere er de de utgir seg for å være. Enda viktigere er at en bakgrunnssjekk utført på en persons første arbeidsdag gir liten innsikt i risikoer som utvikler seg måneder eller år senere.

Gå utover den engangs bakgrunnssjekken

Den begrensningen har blitt sentral i Yardstiks strategi.

Grunnlagt i 2020 har det Minneapolis‑baserte selskapet utviklet seg fra en leverandør av bakgrunnssjekker til det de kaller en Human Trust Platform, som kombinerer svindelforebygging, identitetsverifisering, bakgrunnssjekk, legitimasjonsverifisering og kontinuerlig arbeidsstyrkeovervåking.

I stedet for å behandle verifisering som en enkelt hendelse under onboarding, er plattformen designet for å opprettholde et stadig skiftende bilde av arbeidsstyrkerisiko.

Distinksjonen er viktig. En konvensjonell bakgrunnssjekk kan fastslå om relevante opplysninger eksisterte da sjekken ble utført. Den kan imidlertid ikke nødvendigvis fortelle en arbeidsgiver at en førerkort har utløpt tre måneder senere, at en ny straffeattest har dukket opp, eller at et annet risikosignal har oppstått etter at ansettelsen startet.

Yardstiks Continuous Monitoring‑teknologi enrolerer automatisk skjermede arbeidere i oppfølgingsmonitorering i stedet for å stole utelukkende på manuelt planlagte nykontroller. De nåværende overvåkingsmulighetene dekker områder som straffedatabaser, registre over seksualforbrytere, føderale overvåkningslister og andre opplysninger.

Series B‑finansieringen vil gjøre det mulig for selskapet å utvide denne modellen til ytterligere former for legitimasjons‑ og ansettelsesrelatert overvåking.

«Hvis en lisens utløper dagen etter at noen er ansatt, bør en arbeidsgiver vite det den dagen, ikke ved neste årlige gjennomgang», sa administrerende direktør Andrew Johnson i kunngjøringen av finansieringen, og beskrev forskjellen som den mellom et fotografi og en direktesendt video.

Bruke AI til å oppdage svindel før screening starter

Yardstik anvender også AI og dataanalyse tidligere i ansettelsesprosessen.

Deres Detect AI-teknologi er ment å identifisere signaler knyttet til identitetsmanipulering og falske søknader før en arbeidsgiver baserer seg på en konvensjonell bakgrunnssjekk.

I stedet for kun å se på strafferegister, analyserer Detect AI identitetsrelaterte risikosignaler som personlig identifiserbar informasjon, betalingsaktivitet, lokasjon og IP‑data. Yardstiks bredere datainfrastruktur undersøker også signaler som enhetsfingeravtrykk, biometriske avvik og inkonsistenser mellom datapunkter som kan virke legitime hver for seg, men som blir mistenkelige når de analyseres samlet.

Dette adresserer et annet problem enn tradisjonell screening. En bakgrunnssjekk kan nøyaktig returnere informasjon knyttet til en identitet, men fortsatt mislykkes i å fastslå om søkeren faktisk eier den identiteten.

Yardstik kombinerer disse svindelsignalene med identitetsverifisering som kan sammenligne biometrisk informasjon mot myndighetsutstedt legitimasjon. Målet er å etablere en sterkere kobling mellom personen som sender inn en søknad, legitimasjonene som leveres, og individet som til slutt blir en del av arbeidsstyrken.

Tilnærmingen gjenspeiler et bredere skifte i svindeldeteksjon ettersom AI senker kostnadene ved å produsere overbevisende falske identiteter og dokumenter. Screening‑systemer må i økende grad evaluere mønstre og inkonsistenser på tvers av flere signaler i stedet for kun å spørre databaser etter oppføringer.

Gjøre arbeidskraftsvindel til et kontinuerlig oppdatert datasett

En annen komponent er Fraud Insights, et levende dashbord som samler svindelrelaterte signaler på tvers av en organisasjons arbeidsstyrke.

Systemet kan avdekke mønstre som personnummer som dukker opp i flere søknader, uvanlig enhetsgeografi og lokasjonene der betalingskort knyttet til søkere ble utstedt. I stedet for å vurdere hver søker isolert, kan dette avdekke mønstre som potensielt indikerer koordinert eller systematisk svindel.

Yardstik har nylig gjort Fraud Insights og Continuous Monitoring til standardfunksjoner for sine kunder i stedet for separate tillegg. Selskapet sier at arbeidere som blir sjekket gjennom plattformen automatisk kan enroleres i overvåking, noe som reduserer behovet for at arbeidsgivere manuelt initierer gjentatte kontroller.

Kontinuerlig medarbeider‑overvåking introduserer også viktige samsvars‑ og personvernspørsmål. Yardstik opererer som et Consumer Reporting Agency og hevder at deres screening‑prosesser er i samsvar med Fair Credit Reporting Act, inkludert krav om åpenhet for personer som blir overvåket.

Etter hvert som arbeidsstyrkeovervåking blir mer automatisert, kan disse sikkerhetsmekanismene bli stadig viktigere, særlig når AI‑genererte risikosignaler påvirker ansettelsesbeslutninger.

Bygge tillitsinfrastruktur for AI‑agenter

Yardstiks teknologistrategi strekker seg også utover deres egen applikasjon.

Selskapet har bygget API‑først‑infrastruktur som gjør det mulig for markedsplasser, ansettelsesplattformer og HR‑teknologileverandører å integrere screening, identitetsverifisering, svindelforebygging og overvåking direkte i sine produkter. Kunngjøringen av finansieringen nevner integrasjoner med systemer som Greenhouse, Lever, Workable, Fountain, Bullhorn, Avionte og Paylocity.

Mer nylig har Yardstik lagt til støtte for Model Context Protocol (MCP), og skapt en interessant kobling mellom arbeidsstyrke‑verifisering og det fremvoksende agent‑AI‑økosystemet.

Gjennom sin MCP‑integrasjon for AI‑agenter kan utviklere gi AI‑systemer tilgang til Yardstik‑arbeidsflyter for oppgaver som å starte identitetsverifisering, bestille ulike bakgrunnssjekkpakkker basert på stillingskrav, eller etablere tilbakevendende sjekkeprosesser. Yardstik utfører de underliggende kontrollene og samsvars‑arbeidsflytene og returnerer resultatene til applikasjonen eller agenten.

Dette kan bli stadig mer relevant etter hvert som AI‑agenter får større roller i rekruttering og arbeidsstyrkeadministrasjon. Dersom programvareagenter tar beslutninger eller bistår i ansettelsesprosesser, kan infrastrukturen som gjør det mulig for disse agentene å verifisere identiteter, legitimasjoner og endrende risikoinformasjon, bli et ekstra lag i bedrifts‑AI‑stakken.

Hva kontinuerlig arbeidsstyrke‑verifisering kan bety for fremtidens arbeid

Yardstik går inn i Series B etter en periode med rask ekspansjon. Selskapet rapporterer 149 % år‑over‑år inntektsvekst, 98 % kontor‑retensjonsrate de siste tre årene, og kunder på tvers av bransjer som gig‑markedsplasser, helsevesen, bemanning, transport, logistikk og barnepass.

Mer betydningsfullt enn veksttallene er det bredere skiftet teknologien representerer. Bakgrunnssjekk har tradisjonelt vært bygget rundt ett enkelt beslutningspunkt: å avgjøre om noen skal ansettes. Kontinuerlig overvåking endrer denne modellen ved å behandle identitet, legitimasjoner og arbeidsstyrkerisiko som informasjon som kan endre seg gjennom en persons ansettelse.

AI kan akselerere denne overgangen i begge retninger. Generative verktøy gjør det enklere å fabrikere CV‑er, legitimasjoner, dokumenter, bilder, stemmer og potensielt hele identiteter i stor skala. Samtidig kan maskinlæring hjelpe screening‑systemer med å analysere kombinasjoner av identitet, enhet, legitimasjon og atferdssignaler som ville vært vanskelige å vurdere manuelt.

Over tid kan dette forvandle arbeidsstyrke‑verifisering fra en periodisk administrativ prosess til et alltid‑på‑lag i bedriftsinfrastrukturen. Ansettelsesplattformer, bemanningsmarkedsplasser og HR‑systemer kan i økende grad innlemme automatiserte identitets‑ og legitimasjonssjekker direkte i sine arbeidsflyter, mens AI‑agenter kan starte eller svare på verifiseringshendelser uten å vente på en menneskelig administrator.

Denne utviklingen reiser også spørsmål som blir vanskeligere å ignorere. Arbeidsgivere må avgjøre hvor mye kontinuerlig overvåking som er passende, hvilke signaler som skal få påvirke ansettelsesbeslutninger, hvordan arbeidere kan utfordre unøyaktig informasjon, og hvor grensen skal trekkes mellom legitim risikostyring og overdreven overvåkning.

Betydningen av Yardstiks finansiering strekker seg derfor utover ekspansjonen av én bakgrunnssjekkplattform. Den reflekterer et større spørsmål som dukker opp etter hvert som AI omformer arbeidsmarkedet: hvis digitale identiteter og legitimasjoner blir lettere å manipulere, hvordan vil organisasjoner kontinuerlig etablere tillit uten å undergrave personvernet og rettighetene til de de ansetter?