Yardstik ระดมทุน Series B จำนวน 30 ล้านดอลลาร์ ขณะที่ AI ปรับโฉมอนาคตของความเชื่อมั่นในแรงงาน

Yardstik ได้ระดมทุน Series B จำนวน 30 ล้านดอลลาร์ ขณะที่บริษัทเทคโนโลยีแรงงานมุ่งขยายขอบเขตนอกการตรวจสอบประวัติพื้นฐานแบบดั้งเดิมและแก้ไขความท้าทายที่เพิ่มขึ้นสำหรับนายจ้าง: การกำหนดว่าพนักงานยังคงน่าเชื่อถือหลังจากได้รับการจ้างงานหรือไม่

รอบการระดมทุนนี้นำโดย Harbert Growth Partners โดยมีนักลงทุนเดิมเข้าร่วม ได้แก่ Rally Ventures, MissionOG, Crosslink Capital, Grotech Ventures และ Great North Ventures การระดมทุนนี้ทำให้ยอดเงินที่ Yardstik ระดมได้ทั้งหมดเป็น $65 million บริษัทมีแผนจะใช้เงินใหม่เพื่อพัฒนาความสามารถเพิ่มเติมด้านการป้องกันการฉ้อโกงและการตรวจสอบแรงงานอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการตรวจสอบรายงานยานพาหนะ, การตรวจสอบการยกเว้นจากสำนักงานผู้ตรวจสอบทั่วไป, และการแจ้งเตือนอัตโนมัติเมื่อใบอนุญาตวิชาชีพ, ประกันภัย หรือใบรับรองหมดอายุ

การลงทุนนี้เกิดขึ้นในขณะที่ AI สร้างสรรค์กำลังเปลี่ยนแปลงลักษณะของการฉ้อโกงในการจ้างงาน Synthetic identities, เอกสารประวัติปลอม, การสัมภาษณ์ deepfake และเอกสารปลอมที่ดูน่าเชื่อถือมากขึ้น ทำให้นายจ้างยากต่อการยืนยันว่าผู้สมัครเป็นคนที่อ้างตัวไว้หรือไม่ ยิ่งสำคัญคือการตรวจสอบประวัติที่ทำในวันแรกของการทำงานให้ข้อมูลมุมมองที่จำกัดต่อความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นหลายเดือนหรือหลายปีต่อมา

Moving beyond the one-time background check

ข้อจำกัดดังกล่าวได้กลายเป็นศูนย์กลางของกลยุทธ์ของ Yardstik

ก่อตั้งในปี 2020 บริษัทที่ตั้งอยู่ในมินนิอาโปลิสได้พัฒนาตัวเองจากผู้ให้บริการตรวจสอบประวัติพื้นฐานสู่สิ่งที่เรียกว่า Human Trust Platform ซึ่งรวมการป้องกันการฉ้อโกง, การยืนยันตัวตน, การตรวจสอบประวัติ, การตรวจสอบคุณวุฒิ, และการตรวจสอบแรงงานอย่างต่อเนื่อง

แทนที่จะมองว่าการตรวจสอบเป็นเหตุการณ์เดียวในขั้นตอนการรับเข้าทำงาน แพลตฟอร์มนี้ออกแบบมาเพื่อรักษาภาพรวมของความเสี่ยงแรงงานที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่อง

ความแตกต่างนี้สำคัญมาก การตรวจสอบประวัติแบบดั้งเดิมสามารถบอกได้ว่ามีบันทึกที่เกี่ยวข้องหรือไม่ในขณะที่ทำการตรวจสอบ แต่ไม่สามารถบอกนายจ้างได้ว่าใบขับขี่หมดอายุสามเดือนต่อมา, มีบันทึกอาชญากรรมใหม่ปรากฏ, หรือสัญญาณความเสี่ยงอื่น ๆ เกิดขึ้นหลังจากเริ่มทำงานแล้ว

เทคโนโลยี Continuous Monitoring ของ Yardstik จะลงทะเบียนพนักงานที่ผ่านการตรวจสอบให้เข้าสู่การตรวจสอบหลังการจ้างโดยอัตโนมัติ แทนการพึ่งพาการตรวจสอบซ้ำที่กำหนดเวลามาโดยมนุษย์ ความสามารถในการตรวจสอบปัจจุบันครอบคลุมฐานข้อมูลอาชญากรรม, รายการผู้กระทำความผิดทางเพศ, รายการเฝ้าระวังของรัฐบาล, และบันทึกอื่น ๆ

Series B จะทำให้บริษัทขยายโมเดลนี้ไปสู่รูปแบบการตรวจสอบคุณวุฒิและการจ้างงานอื่น ๆ เพิ่มเติม

“หากใบอนุญาตหมดอายุในวันถัดจากที่คนถูกจ้าง นายจ้างควรรู้ในวันนั้น ไม่ใช่รอจนถึงการตรวจสอบประจำปีถัดไป” CEO Andrew Johnson กล่าวในประกาศการระดมทุน โดยอธิบายความแตกต่างเหมือนการเปรียบเทียบระหว่างภาพถ่ายกับฟีดสด

Using AI to detect fraud before screening begins

Yardstik ยังนำ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในขั้นตอนแรกของกระบวนการจ้างงานด้วย

เทคโนโลยี Detect AI มีเป้าหมายเพื่อระบุสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับการปลอมแปลงตัวตนและการสมัครงานปลอมก่อนที่นายจ้างจะพึ่งพาการตรวจสอบประวัติแบบดั้งเดิม

แทนที่จะมองเฉพาะบันทึกอาชญากรรม Detect AI วิเคราะห์สัญญาณความเสี่ยงที่เกี่ยวกับตัวตนซึ่งรวมข้อมูลส่วนบุคคล, กิจกรรมการชำระเงิน, ตำแหน่งที่ตั้ง, และข้อมูล IP ระบบข้อมูลขนาดใหญ่ของ Yardstik ยังตรวจสอบสัญญาณเช่นลายนิ้วมืออุปกรณ์, ความไม่ตรงกันของข้อมูลชีวมิติ, และความไม่สอดคล้องระหว่างจุดข้อมูลที่อาจดูเหมือนถูกต้องเมื่อแยกกันแต่กลายเป็นสงสัยเมื่อวิเคราะห์ร่วมกัน

นี่เป็นการแก้ไขปัญหาที่แตกต่างจากการตรวจสอบแบบดั้งเดิม การตรวจสอบประวัติอาจให้ข้อมูลที่เชื่อมโยงกับตัวตนได้อย่างแม่นยำ แต่ยังไม่สามารถบอกได้ว่าผู้สมัครเป็นเจ้าของตัวตนนั้นจริงหรือไม่

Yardstik ผสานสัญญาณการฉ้อโกงเหล่านี้กับการยืนยันตัวตนที่สามารถเปรียบเทียบข้อมูลชีวมิติกับบัตรประจำตัวที่ออกโดยรัฐบาล เป้าหมายคือสร้างความเชื่อมโยงที่แข็งแรงระหว่างผู้สมัคร, เอกสารรับรองที่ให้มา, และบุคคลที่จริง ๆ แล้วเข้ามาทำงานในแรงงาน

แนวทางนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขวางในด้านการตรวจจับการฉ้อโกง เนื่องจาก AI ลดต้นทุนการสร้างตัวตนและเอกสารปลอมที่น่าเชื่อถือ ระบบตรวจสอบจึงต้องประเมินรูปแบบและความไม่สอดคล้องในหลายสัญญาณพร้อมกัน มากกว่าการสืบค้นฐานข้อมูลเพื่อค้นหาบันทึกเท่านั้น

Turning workforce fraud into a continuously updated dataset

ส่วนประกอบอีกอย่างคือ Fraud Insights แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ที่รวบรวมสัญญาณการฉ้อโกงทั่วทั้งแรงงานขององค์กร

ระบบสามารถแสดงรูปแบบเช่นหมายเลขประกันสังคมที่ปรากฏในหลายใบสมัคร, ภูมิภาคอุปกรณ์ที่แปลกประหลาด, และตำแหน่งที่บัตรเครดิตของผู้สมัครถูกออก แทนการประเมินแต่ละผู้สมัครแยกกัน ระบบนี้ช่วยเปิดเผยรูปแบบที่อาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงที่ประสานกันหรือเป็นระบบ

Yardstik เพิ่งทำให้ Fraud Insights และ Continuous Monitoring กลายเป็นความสามารถมาตรฐานสำหรับลูกค้า แทนการเป็นส่วนเสริมแยกต่างหาก บริษัทระบุว่าพนักงานที่ผ่านการตรวจสอบผ่านแพลตฟอร์มจะถูกลงทะเบียนการตรวจสอบอัตโนมัติ ลดความจำเป็นที่นายจ้างต้องเริ่มการตรวจสอบซ้ำด้วยตนเอง

การตรวจสอบพนักงานอย่างต่อเนื่องยังนำมาซึ่งข้อพิจารณาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความเป็นส่วนตัว Yardstik ทำหน้าที่เป็น Consumer Reporting Agency และระบุว่ากระบวนการตรวจสอบของบริษัทสอดคล้องกับ Fair Credit Reporting Act รวมถึงข้อกำหนดเรื่องความโปร่งใสต่อบุคคลที่ถูกตรวจสอบ

เมื่อการตรวจสอบแรงงานกลายเป็นอัตโนมัติมากขึ้น การปกป้องเหล่านี้อาจมีความสำคัญเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะเมื่อสัญญาณความเสี่ยงที่สร้างโดย AI มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจจ้างงาน

Building trust infrastructure for AI agents

กลยุทธ์เทคโนโลยีของ Yardstik ยังขยายออกไปนอกแอปพลิเคชันของตนเอง

บริษัทได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบ API‑first ที่อนุญาตให้ตลาด, แพลตฟอร์มจ้างงาน, และผู้ให้บริการ HR ฝังการตรวจสอบ, การยืนยันตัวตน, การป้องกันการฉ้อโกง, และการตรวจสอบโดยตรงในผลิตภัณฑ์ของตน รายการการรวมระบบที่ประกาศรวมถึง Greenhouse, Lever, Workable, Fountain, Bullhorn, Avionte, และ Paylocity

ไม่นานมานี้ Yardstik ยังเพิ่มการสนับสนุนสำหรับ Model Context Protocol (MCP) ซึ่งสร้างการเชื่อมต่อที่น่าสนใจระหว่างการตรวจสอบแรงงานและระบบ AI แบบเอเจนต์ที่กำลังเกิดขึ้น

ผ่าน การรวม MCP สำหรับ AI agents นักพัฒนาสามารถให้ระบบ AI เข้าถึงเวิร์กโฟลว์ของ Yardstik เพื่อทำงานเช่นการเริ่มการยืนยันตัวตน, การสั่งซื้อแพ็กเกจตรวจสอบประวัติที่ต่างกันตามความต้องการของตำแหน่งงาน, หรือการตั้งกระบวนการตรวจสอบแบบต่อเนื่อง Yardstik จะดำเนินการตรวจสอบและเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติตามกฎระเบียบในพื้นหลังและส่งผลลัพธ์กลับไปยังแอปพลิเคชันหรือเอเจนต์

สิ่งนี้อาจมีความสำคัญเพิ่มขึ้นเมื่อเอเจนต์ AI รับบทบาทที่ใหญ่ขึ้นในการสรรหาและการบริหารแรงงาน หากเอเจนต์ซอฟต์แวร์ทำหรือช่วยตัดสินใจจ้างงาน โครงสร้างพื้นฐานที่อนุญาตให้เอเจนต์เหล่านั้นตรวจสอบตัวตน, คุณวุฒิ, และข้อมูลความเสี่ยงที่เปลี่ยนแปลงอาจกลายเป็นชั้นเพิ่มเติมของสแตก AI ระดับองค์กร

What continuous workforce verification could mean for the future of work

Yardstik เข้าสู่รอบ Series B หลังจากช่วงการขยายตัวอย่างรวดเร็ว บริษัทรายงานการเติบโตของรายได้ปีต่อปี 149 %, อัตราการรักษาลูกค้า 98 % ในสามปีที่ผ่านมา, และลูกค้าจากหลายอุตสาหกรรมรวมถึงตลาดงานกิ๊ก, การดูแลสุขภาพ, การจัดหางาน, การขนส่ง, โลจิสติกส์, และการดูแลเด็ก

สิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าตัวเลขการเติบโตคือการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขวางที่เทคโนโลยีนี้นำมา การตรวจสอบประวัติพื้นฐานโดยทั่วไปถูกสร้างขึ้นรอบจุดตัดสินใจเดียว: การกำหนดว่าควรจ้างคนนี้หรือไม่ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเปลี่ยนโมเดลนี้โดยมองว่าตัวตน, คุณวุฒิ, และความเสี่ยงแรงงานเป็นข้อมูลที่อาจเปลี่ยนแปลงตลอดระยะเวลาการทำงานของบุคคล

AI สามารถเร่งการเปลี่ยนแปลงนี้ในทั้งสองทิศทาง เครื่องมือสร้างสรรค์ทำให้การสร้างเรซูเม่, คุณวุฒิ, เอกสาร, ภาพ, เสียง, และอาจรวมถึงตัวตนทั้งหมดในระดับมวลชนเป็นเรื่องง่ายขึ้น ในขณะเดียวกัน การเรียนรู้ของเครื่องช่วยระบบตรวจสอบวิเคราะห์การผสมผสานของสัญญาณตัวตน, อุปกรณ์, คุณวุฒิ, และพฤติกรรมที่ยากต่อการประเมินด้วยมือ

เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้อาจทำให้การตรวจสอบแรงงานเปลี่ยนจากกระบวนการบริหารแบบเป็นระยะเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรที่ทำงานตลอดเวลา แพลตฟอร์มจ้างงาน, ตลาดแรงงาน, และระบบ HR อาจบูรณาการการตรวจสอบตัวตนและคุณวุฒิอัตโนมัติเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตนเองมากขึ้น ในขณะเดียวกันเอเจนต์ AI อาจเริ่มหรือตอบสนองต่อเหตุการณ์การตรวจสอบโดยไม่ต้องรอผู้ดูแลมนุษย์

การพัฒนานี้ยังทำให้เกิดคำถามที่ยากจะละเลย นายจ้างจะต้องกำหนดระดับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องที่เหมาะสม, สัญญาณใดบ้างที่ควรมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจจ้างงาน, พนักงานจะสามารถท้าทายข้อมูลที่ไม่ถูกต้องได้อย่างไร, และเส้นแบ่งระหว่างการจัดการความเสี่ยงที่สมเหตุสมผลกับการเฝ้าระวังเกินขอบเขตควรตั้งไว้ที่ไหน

ความสำคัญของ Yardstik จึงขยายเกินกว่าการขยายของแพลตฟอร์มตรวจสอบประวัติหนึ่งเดียว มันสะท้อนคำถามที่ใหญ่ขึ้นที่เกิดขึ้นเมื่อ AI ปรับโฉมตลาดแรงงาน: หากอัตลักษณ์และคุณวุฒิดิจิทัลง่ายต่อการปลอมแปลง องค์กรจะสร้างความเชื่อมั่นอย่างต่อเนื่องได้อย่างไรโดยไม่ทำลายความเป็นส่วนตัวและสิทธิของผู้ที่พวกเขาจ้างงาน