Yardstik huy động 30 triệu USD vòng Series B khi AI định hình lại tương lai của niềm tin trong lực lượng lao động

Yardstik đã huy động 30 triệu USD trong vòng tài trợ Series B khi công ty công nghệ lực lượng lao động muốn mở rộng ra ngoài các kiểm tra lý lịch truyền thống và giải quyết một thách thức ngày càng tăng cho các nhà tuyển dụng: xác định liệu nhân viên có vẫn đáng tin cậy sau khi đã được tuyển dụng.

Vòng tài trợ do Harbert Growth Partners dẫn đầu, với sự tham gia của các nhà đầu tư hiện có Rally Ventures, MissionOG, Crosslink Capital, Grotech Ventures, và Great North Ventures. Khoản tài trợ này đưa tổng vốn huy động của Yardstik lên $65 million. Công ty dự định sử dụng vốn mới để phát triển các khả năng phòng ngừa gian lận và giám sát lực lượng lao động bổ sung, bao gồm giám sát báo cáo phương tiện giao thông, giám sát loại trừ của Văn phòng Thanh tra Tổng quát, và cảnh báo tự động khi giấy phép nghề nghiệp, bảo hiểm hoặc chứng chỉ hết hạn.

Khoản đầu tư này diễn ra khi AI sinh ra đang thay đổi bản chất của gian lận trong tuyển dụng. Danh tính tổng hợp, chứng chỉ giả mạo, phỏng vấn deepfake và các tài liệu gian lận ngày càng thuyết phục có thể khiến các nhà tuyển dụng khó xác định liệu ứng viên có thực sự là người họ khẳng định hay không. Quan trọng hơn, một kiểm tra lý lịch được thực hiện vào ngày đầu tiên của nhân viên cung cấp rất ít thông tin về các rủi ro phát sinh sau vài tháng hoặc vài năm.

Moving beyond the one-time background check

Giới hạn này đã trở thành trung tâm của chiến lược của Yardstik.

Được thành lập vào năm 2020, công ty có trụ sở tại Minneapolis đã tiến hóa từ một nhà cung cấp dịch vụ kiểm tra lý lịch sang cái mà họ gọi là Nền tảng Niềm tin Con người, kết hợp phòng ngừa gian lận, xác thực danh tính, kiểm tra lý lịch, xác thực chứng chỉ và giám sát lực lượng lao động liên tục.

Thay vì xem xét xác thực như một sự kiện duy nhất trong quá trình tuyển dụng, nền tảng được thiết kế để duy trì một bức tranh thay đổi về rủi ro lực lượng lao động.

Sự khác biệt này rất quan trọng. Một kiểm tra lý lịch truyền thống có thể xác định liệu các hồ sơ liên quan có tồn tại tại thời điểm kiểm tra hay không. Nó không nhất thiết cho biết cho nhà tuyển dụng rằng giấy phép lái xe đã hết hạn ba tháng sau, một hồ sơ tội phạm mới xuất hiện, hoặc một tín hiệu rủi ro khác xuất hiện sau khi nhân viên đã bắt đầu làm việc.

Công nghệ Giám sát Liên tục của Yardstik tự động đăng ký các nhân viên đã được kiểm tra vào việc giám sát sau khi tuyển dụng thay vì chỉ dựa vào các lần kiểm tra lại được lên lịch thủ công. Các khả năng giám sát hiện tại bao gồm các lĩnh vực như cơ sở dữ liệu tội phạm, danh sách tội phạm tình dục, danh sách giám sát liên bang và các hồ sơ khác.

Vòng Series B sẽ cho phép công ty mở rộng mô hình này sang các hình thức giám sát chứng chỉ và liên quan đến việc làm khác.

“Nếu một giấy phép hết hạn ngay ngày sau khi ai đó được tuyển dụng, nhà tuyển dụng nên biết ngay hôm đó, không phải vào lần đánh giá hàng năm tiếp theo,” CEO Andrew Johnson nói trong thông báo tài trợ, mô tả sự khác biệt như một bức ảnh so với một luồng video trực tiếp.

Using AI to detect fraud before screening begins

Yardstik cũng đang áp dụng AI và phân tích dữ liệu sớm hơn trong quy trình tuyển dụng.

Công nghệ Detect AI được thiết kế để nhận diện các tín hiệu liên quan đến việc thao túng danh tính và các đơn đăng ký gian lận trước khi nhà tuyển dụng dựa vào một kiểm tra lý lịch truyền thống.

Thay vì chỉ xem xét các hồ sơ tội phạm, Detect AI phân tích các tín hiệu rủi ro liên quan đến danh tính bao gồm thông tin cá nhân có thể nhận dạng, hoạt động thanh toán, vị trí và dữ liệu IP. Hạ tầng dữ liệu rộng hơn của Yardstik còn kiểm tra các tín hiệu như dấu vân tay thiết bị, sự không khớp sinh trắc học và các bất thường giữa các điểm dữ liệu có thể trông hợp pháp khi xét riêng lẻ nhưng trở nên đáng ngờ khi phân tích chung.

Điều này giải quyết một vấn đề khác so với kiểm tra truyền thống. Một kiểm tra lý lịch có thể trả về chính xác thông tin liên quan đến một danh tính mà vẫn không thể xác định liệu người nộp đơn thực sự sở hữu danh tính đó hay không.

Yardstik kết hợp các tín hiệu gian lận này với xác thực danh tính có thể so sánh thông tin sinh trắc học với giấy tờ do chính phủ cấp. Mục tiêu là tạo ra một liên kết mạnh mẽ hơn giữa người nộp đơn, các chứng chỉ được cung cấp và cá nhân cuối cùng sẽ gia nhập lực lượng lao động.

Phương pháp này phản ánh một xu hướng rộng hơn trong việc phát hiện gian lận khi AI làm giảm chi phí tạo ra các danh tính và tài liệu giả mạo thuyết phục. Các hệ thống kiểm tra ngày càng cần đánh giá các mẫu và bất thường qua nhiều tín hiệu thay vì chỉ truy vấn các cơ sở dữ liệu để tìm hồ sơ.

Turning workforce fraud into a continuously updated dataset

Một thành phần khác là Fraud Insights, một bảng điều khiển trực tiếp tổng hợp các tín hiệu liên quan đến gian lận trên toàn bộ lực lượng lao động của một tổ chức.

Hệ thống có thể phát hiện các mẫu như số An sinh xã hội xuất hiện trong nhiều đơn đăng ký, địa lý thiết bị bất thường và các địa điểm phát hành thẻ thanh toán liên quan đến ứng viên. Thay vì đánh giá từng ứng viên một cách riêng lẻ, công cụ này có thể hé lộ các mẫu có khả năng chỉ ra gian lận phối hợp hoặc có hệ thống.

Yardstik gần đây đã biến Fraud Insights và Giám sát Liên tục thành các khả năng tiêu chuẩn cho khách hàng thay vì các gói bổ sung riêng lẻ. Công ty cho biết các nhân viên được kiểm tra qua nền tảng có thể tự động được đăng ký vào việc giám sát, giảm nhu cầu nhà tuyển dụng phải khởi động các lần kiểm tra lặp lại một cách thủ công.

Giám sát nhân viên liên tục cũng đưa ra các cân nhắc quan trọng về tuân thủ và quyền riêng tư. Yardstik hoạt động như một Cơ quan Báo cáo Người tiêu dùng và cho biết quy trình kiểm tra của mình tuân thủ Đạo luật Báo cáo Tín dụng Công bằng, bao gồm các yêu cầu về tính minh bạch đối với các cá nhân đang được giám sát.

Khi việc giám sát lực lượng lao động trở nên tự động hơn, các biện pháp bảo vệ này có thể trở nên ngày càng quan trọng, đặc biệt khi các tín hiệu rủi ro do AI tạo ra ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng.

Building trust infrastructure for AI agents

Chiến lược công nghệ của Yardstik cũng mở rộng ra ngoài ứng dụng nội bộ của mình.

Công ty đã xây dựng hạ tầng API‑first cho phép các chợ điện tử, nền tảng tuyển dụng và nhà cung cấp công nghệ HR tích hợp kiểm tra, xác thực danh tính, phòng ngừa gian lận và giám sát trực tiếp vào sản phẩm của họ. Thông báo tài trợ liệt kê các tích hợp với các hệ thống như Greenhouse, Lever, Workable, Fountain, Bullhorn, Avionte và Paylocity.

Gần đây, Yardstik đã thêm hỗ trợ cho Model Context Protocol (MCP), tạo ra một mối liên kết thú vị giữa việc xác thực lực lượng lao động và hệ sinh thái AI có khả năng hành động.

Thông qua tích hợp MCP cho các tác nhân AI, các nhà phát triển có thể cho phép các hệ thống AI truy cập vào quy trình làm việc của Yardstik để thực hiện các nhiệm vụ như khởi tạo xác thực danh tính, đặt các gói kiểm tra lý lịch khác nhau dựa trên yêu cầu công việc, hoặc thiết lập quy trình kiểm tra định kỳ. Yardstik thực hiện các kiểm tra và quy trình tuân thủ nền tảng, sau đó trả lại kết quả cho ứng dụng hoặc tác nhân.

Điều này có thể trở nên ngày càng quan trọng khi các tác nhân AI đảm nhận vai trò lớn hơn trong việc tuyển dụng và quản lý lực lượng lao động. Nếu các tác nhân phần mềm tham gia hoặc hỗ trợ quyết định tuyển dụng, hạ tầng cho phép các tác nhân này xác thực danh tính, chứng chỉ và thông tin rủi ro thay đổi có thể trở thành một lớp khác trong ngăn xếp AI doanh nghiệp.

What continuous workforce verification could mean for the future of work

Yardstik bước vào vòng Series B sau một giai đoạn mở rộng nhanh chóng. Công ty báo cáo tăng trưởng doanh thu 149% so với cùng kỳ năm trước, tỷ lệ giữ chân khách hàng 98% trong ba năm qua, và có khách hàng trên nhiều ngành bao gồm chợ gig, y tế, nhân sự, vận tải, logistics và chăm sóc trẻ em.

Quan trọng hơn các con số tăng trưởng là sự chuyển đổi rộng hơn mà công nghệ này đại diện. Kiểm tra lý lịch truyền thống thường được xây dựng quanh một điểm quyết định duy nhất: quyết định liệu ai đó có nên được tuyển dụng hay không. Giám sát liên tục thay đổi mô hình này bằng cách xem danh tính, chứng chỉ và rủi ro lực lượng lao động như những thông tin có thể thay đổi trong suốt quá trình làm việc của một người.

AI có thể thúc đẩy quá trình chuyển đổi này theo cả hai hướng. Các công cụ sinh ra đang làm cho việc tạo ra hồ sơ, chứng chỉ, tài liệu, hình ảnh, giọng nói và thậm chí toàn bộ danh tính quy mô lớn trở nên dễ dàng hơn. Đồng thời, học máy có thể giúp các hệ thống kiểm tra phân tích sự kết hợp của các tín hiệu danh tính, thiết bị, chứng chỉ và hành vi mà con người khó có thể đánh giá một cách thủ công.

Theo thời gian, điều này có thể biến việc xác thực lực lượng lao động từ một quy trình hành chính định kỳ thành một lớp hạ tầng doanh nghiệp luôn bật. Các nền tảng tuyển dụng, chợ nhân sự và hệ thống HR có thể ngày càng tích hợp các kiểm tra danh tính và chứng chỉ tự động trực tiếp vào quy trình làm việc, trong khi các tác nhân AI có thể khởi tạo hoặc phản hồi các sự kiện xác thực mà không cần chờ đợi quản trị viên con người.

Sự tiến hóa này cũng đặt ra những câu hỏi ngày càng khó bỏ qua. Các nhà tuyển dụng sẽ cần xác định mức độ giám sát liên tục nào là phù hợp, những tín hiệu nào nên được cho phép ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng, cách nhân viên có thể thách thức thông tin không chính xác, và ranh giới giữa quản lý rủi ro hợp pháp và giám sát quá mức nên được vẽ ra ở đâu.

Tầm quan trọng của Yardstik trong việc huy động vốn vì vậy không chỉ dừng lại ở việc mở rộng một nền tảng kiểm tra lý lịch duy nhất. Nó phản ánh một câu hỏi lớn hơn đang nổi lên khi AI định hình lại thị trường lao động: nếu danh tính và chứng chỉ kỹ thuật số trở nên dễ dàng bị thao túng, các tổ chức sẽ liên tục thiết lập niềm tin như thế nào mà không làm suy giảm quyền riêng tư và quyền lợi của người lao động?