Neufastシステムの科学
私たちの使命は、あなたとあなたの候補者に偏 見のない魅力的で非常に正確な採用を提供することです。深く科学的な多層AIモデルにより、スコアが常に有効で信頼性が高く、公平であることを保証します。
ビ ジュアル、オーディオ、テキストベースの包括的な分析
候補者の見かけの特徴、韻律の特徴、および意味的特徴は、コンピュータービジョン、音声認識、および自然言語処理技術に基づいて、彼/彼女のビデオから抽出されます。
見かけの特徴抽出のためのビジュアルチャネル
顔の表情やジェスチャーなどの見かけの特徴は、コンピュータービジョン技術によって暗黙的に抽出されます。
韻律特徴抽出用のオーディオチャネル
調性、ペース、リズムなどの韻律の特徴は、音声分析技術によって暗黙的に抽出されます
セマンティック特徴抽出用のテキストチャネル
候補者の話し言葉の構文的および意味的意味は、コンテキストアウェアネスを備えた自然言語処理技術によって抽出されます
AIモデルアーキテクチャ
私たちのAIモデルは、複雑なタスク指向の適応型重み付けスキームを使用してこれらの機能を包括的に分析し、候補者の印象スコアと作業パフォーマンススコアを推測します。
AIモデルのトレーニング
ビジュアル、オーディオ、テキストチャンネル
（ディープラーニングモデル）
見かけ上
特徴
韻律
特徴
カスタマイズされた回帰
印象/コンピテンシースコア
セマンティック
特徴
公正なAIモデルを開発するための内部ガバナンス
Neufastは、AIの運用と開発および使用において、優れたデータ倫理を採用しています。 AIモデルの公平性を確保するために、開発プロセスは内部ガバナンスの下にあります。
トレーニングデータ収集の操作がなく、特定のグループに有利な偏ったモデルにつながる
異なるグループのデータ分布を変更するデータ前処理はありません
データの準備
モデル構築プロセスのすべての重要な側面がレビューされます
顕著な数値結果がシートにコピーされます
標準モデルのトレーニングプロセスからのすべての重要な逸脱は、十分に文書化されています
モデル構築 ＆
トレーニング
-
悪影響評価は、トレーニングを受けたAIモデルが、人口統計、学歴、またはクライアントによって定義された他のグループのいずれかのさまざまなグループに関して、UGESPの5番目のルール*に準拠しているかどうかを評価するために行われます。
モデルテスト
*参照：平等雇用機会委員会、市民サービス委員会など。 1978年。従業員の選択手順に関する統一ガイドライン。連邦官報43、166（1978）、38290–38315。
インプレッションパフォーマンスの評価
NeufastのAIビデオ評価ツールは、次の3つの観点から、候補者が他者に肯定的な印象を与える能力を評価できます。
コミュニケーション
自信
ポジティブな感情
モチベーションの評価。
NeufastのAIビデオ評価ツールは、候補者が仕事関連の行動を開始する動機をどのように持っているかを特定できます。
の評価
仕事のパフォーマンス
Neufastのコンピテンシーモデルは、仕事のパフォーマンスに関する累積的な研究から構築されています。候補者は、タ スク、コンテキスト、および適応パフォーマンスを通じて評価されます。
職務記述書に記載されている役割の責任と活動の遂行を含む、職務固有の行動で構成されます。
仕事と役割の責任
リーダーシップと管理行動
仕事
パフォーマンス
仕事と役割の責任
リーダーシップと管理行動
仕事と役割の責任
リーダーシップと管理行動
仕事と役割の責任
リーダーシップと管理行動
タスクのパフォーマンスを促進し、組織の目標達成を達成するために必要な、より広範な組織的、社会的、または心理的環境を維持または改善するのに役立つ、仕事に固有ではない行動で構成されます
人間関係とコミュニケーション
コンテキストパフォーマンス
柔軟でダイナミックな作業状況に迅速に適応できるために必要な行動と態度で構成されています
適応と変化
アダプティブパフォーマンス
信頼性研究
私たちのAIビデオ評価ツールは、信頼性が高く、クライアントの内部評価に対して正確です。 AIスコアをHR（クライアント）の内部評価と比較することにより、製品の効率を分析しました。
信頼性のためのクロンバックのアルファ> 0.7（1のうち）、
印象スコア（熱意、自信、落ち着きを含む）のp <0.05有意水準および能力レベルでの正のピアソン相関0.3-0.6（1点満点）
