评分 的实际运作方式。
AI读取并结构化
简历、测评、面试记录转化为清晰、结构化的信号。模型的工作到此结束。
公式评分
每项能力、匹配度和排名都是透明、加权的计算。相同输入→相同输出，每次都是。
您看到完整分解
哪些信号输入了评分，权重是多少，置信度是多少。没有黑箱。
人类决策
平台做推荐。人类掌握决策权。每次都是。
原始信号输入
简历、测评、面试记录
AI 结构化
模型读取并标准化，此处不计分
公式评分
加权、确定性。相同输入→相同输出
重排+置信度
排序列表，每个分数都标注确定性
可审计输出
完整分解，追溯到每个输入
确定性 可解释 人类决策
两阶段重排管道：AI 读取、公式排名、人类决策
为什么这 很重要。
可解释
不是「近似可解释」。每个数字点击一下就能追溯到其输入来源。
可审计
结果可复现，完整操作日志。有人问起来，您有答案。
公平
人口统计学信号在设计上被排除在评分之外。公平性被跟踪，而非假设。
可辩护
当候选人、审计人或监管者问「为什么选这个人？」时，您有真实、结构化的答案。
Scovai 真正代表什么
S.C.O.V.A.I.： 这是方法论，不是编造的词汇。
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
S
Semantic
我们读取意义，而非关键词。任何支持语言的简历都成为结构化、可比较的信号。
C
Career Orchestration
我们的工作不在录用时结束。我们将相同数据从申请贯穿到入职再到发展。
V
Validation
每项声明都经过验证：技能测试、身份确认、特质测量。没有任何假设。
AI
Augmented Intelligence
关键词是辅增。AI 做繁重的阅读工作。人类做决策。总是如此。
语义嵌入空间
每份简历和每个职位都嵌入为一个含义，而非关键词。候选人在此空间中与职位的距离越近，语义匹配度越强，跨越任何语言。
SR 强匹配：在向量空间中距离近
JD 匹配度较弱：距离较远
语义匹配：候选人和职位在同一嵌入空间中
提取引擎运行于Cortex，为监管环境构建的私有、受控基础设施。
