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补齐传统招聘核查短板
【英国】数字风险筛查公司Safehire.ai获得50万英镑融资，重塑招聘风控体系
HRTech概述：数字风险筛查公司Safehire.ai致力于帮助企业做出更安全、更明智的招聘和准入决策，继2025年4月完成105万英镑种子轮融资后，公司又从一位私人投资者处获得了50万英镑的后续投资，使累计融资总额达到155万英镑。Safehire.ai 提供数字风险筛查服务，助力企业做出高信任度的招聘、安全保障及员工资质核查决策。
数字风险筛查公司Safehire.ai致力于帮助企业做出更安全、更明智的招聘和准入决策，继2025年4月完成105万英镑种子轮融资后，公司又从一位私人投资者处获得了50万英镑的后续投资，使累计融资总额达到155万英镑。
行业痛点：传统背景核查存在显著数字风险盲区
在招聘和员工诚信管理方面，数字风险信号的可见性差距日益扩大。传统核查手段并不总能揭示可能对安全保障、员工风险、内部人员风险或其他高信任度准入决策产生实质性影响的相关数字风险、行为风险或在线活动。这些核查可能包括DBS（或同等资质）和BPSS背景调查、信用核查，以及就业推荐信和工作经历核查。在围绕个人的数字风险面变得日益复杂、分散且难以评估的当下，背景调查往往由未经专业培训的人力资源人员进行，而由专业审查人员采用传统方式进行的调查，每次可能花费1,500英镑。
创始团队：军工背景加持，深耕数字风险管理场景
Safehire.ai 由西蒙·霍尔登（Simon Holden）和肖恩·卢姆利（Sean Lumley）共同创立。西蒙·霍尔登曾任学校财务主管，也是网络安全领域的创始人，他亲眼目睹了教育界面临的数字风险可见性缺口；肖恩·卢姆利则是一位连续科技创业者，也是人类风险管理和行为网络安全平台 CybSafe 的联合创始人。两人最初作为英国陆军军官相识，这一共同背景帮助塑造了公司以情报为导向的数字风险筛查方法。
产品优势：高效低成本，补齐传统招聘核查短板
Safehire.ai 的方法论借鉴了军事情报分析流程，将基于这些方法训练的大型语言模型能力，与经过军事情报培训的分析师进行的人工核查相结合。
Safehire.ai的数字风险筛查（DRS）平台首先在表面网络、深网和暗网中搜索开源数据，随后将人工智能增强的上下文信息应用于原始数据，最后整合人工分析师的核查结果，从而生成基于证据的数字情报，并将其打包成通俗易懂的背景风险报告。DRS 使组织每天能够进行超过 10,000 次搜索，而单个人工分析师每天仅能完成 15 次搜索，且成本仅为人工的一小部分。一家大型多学院信托机构报告称，使用 Safehire.ai DRS 核查为其人力资源团队成员平均节省了每位候选人 1 小时的时间，不仅加快了招聘速度，还提供了其他渠道无法获得的保障水平。
企业规划：突破场景局限，拓展市场化规模化布局
Safehire.ai 首席执行官西蒙·霍尔登（Simon Holden）表示：“Safehire 挑战了‘传统核查就足够’这一观念。通过深入挖掘表象之下，我们帮助组织识别隐藏风险、加强安全保障，并更有信心地做出高信任度的决策。此次投资将使我们能够将数字风险筛查业务扩展到教育领域之外，支持更大规模的企业应用场景，发展我们的内部风险管理能力，并为进军其他司法管辖区做好准备。”
关于 Safehire.ai
Safehire.ai 提供数字风险筛查服务，助力企业做出高信任度的招聘、安全保障及员工资质核查决策。其平台帮助组织从表面网络、深网及暗网等来源识别相关的数字风险信号，所有筛查结果在生成报告前均由人工分析师进行审核。Safehire.ai 支持那些需要对人员相关数字风险进行恰当且具有可辩护性的可视化分析的组织，同时该服务是对法定核查、监管筛查、背景参考或人工判断的补充——而非替代。
HRTech视角
从HRTech行业视角来看，Safehire.ai精准解决了传统员工背景核查效率低、成本高、数字风险排查缺失的行业痛点。依托军工情报分析体系，结合AI筛查与人工复核的双重模式，其DRS平台可高效挖掘全网隐性用工风险，大幅减轻HR核查压力、提升招聘风控效率。同时产品定位于传统合规核查的补充工具，不替代官方核验流程，兼顾安全性与合规性，适配各类企业用工风控场景。
本轮融资助力企业突破教育行业局限，向大型企业及海外市场拓展，也凸显了HRTech行业的发展新方向。以往HR数字化多聚焦流程效率优化，人员安全风控的数字化长期存在短板。Safehire.ai的落地与规模化发展，推动用工风控从传统人工粗放核验，转向智能化、精细化的数字化风控模式，补齐了HR安全管理短板，开拓了用工风险筛查的全新细分赛道。
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