近年来，互联网技术带来的服务新革命不断影响着我们的消费方式，从电子商务到送餐、保洁、维修等上门服务，再到交通出行等共享经济服务，人们只要打开手机动动手指，即可享受各种上门服务，新的消费模式让日常生活越来越便利。
然而，在消费者享受越来越便捷服务的同时，躲在网络背后的风险黑手也逐渐伸出水面，以外卖、网约车为代表的行业安全问题一直被爆出各种各样的争议，由从业者准入审核不到位等风控问题带来的隐患，不仅极大地威胁到消费者的安全，更对企业造成不可挽回的损失。如何加强从业人员审核、运营安全、应急管理机制、用户信息安全保护等方面的风险管理，已被越来越多相关企业纳入核心议程，成为社会各界关注的焦点。
在此背景下，同盾科技面向服务业场景的员工在线实时背调产品——“职信查”应运而生。
传统背调陷低效、信息缺失痛点
据前程无忧发布的《2018中国职场诚信现状调研分析报告》显示，当下仍有超四成企业未对候选人进行任何形式的职业背景调查，且有超过四成的企业认为招聘基层岗位员工没有必要做背调。
而那些进行背景调查的企业采用的方式大多都传统、低效：主要以自己致电候选人前雇主、圈内打听和询问、委托给猎头以及使用第三方背调平台为主。普遍存在背调维度不全面，缺失公安、信贷等不良记录信息以及背调耗时久、价格高等问题。当大数据与互联网技术在职场诚信领域不断深入应用，市场对智能化、移动化、规范化、全面化的背调产品需求也开始越来越强烈。
职信查助力打破风险排查隐患
同盾“职信查”产品是针对员工入职前背景调查环节，为机构平台提供的一整套自动、实时、全面的员工准入审核服务。该服务通过同盾人工智能、大数据、云计算三大技术体系结合海量信用记录、互联网、公检法等数据维度，为机构精准、快速评估准入人员或在职员工的欺诈及信用风险，帮助企业减少由从业人员风险所带来的损失，维护机构声誉。目前主要面向网约车、O2O上门服务、快递、家政、房屋租赁中介等行业。
【核心技术】
1.多模块信息校验
职信查将为企业提供的每一名对象建立全方位准入画像，在传统背调维度的基础上，利用同盾各类设备及核验技术，从身份证、手机号、邮箱等多个维度深度分析个人基本信息与群体风险，发现身份证、手机号、邮箱的格式异常和既存风险，并打通地方／高等法院、车辆管理所等官方信息，高效识别高风险人群。
此外，职信查还依托同盾强大的金融行业经验累积优势，有效甄别出有多头借贷、信贷逾期、汽车租赁违约等不良信用记录的人群，帮助机构筛选出优质目标人群。
2.专业模型策略
职信查策略模板的规则分为基础规则、模型评分规则、信息核验规则、综合评估规则四类，综合各项分数和核验数据结果，建立决策矩阵，全方位覆盖风险点。
【核心价值】
Ø 全方位准入画像还原真实履历：候选人的身份信息、公检法信息、不良信用记录、多头借贷记录等，可以在本人授权后，通过权威数据得到反映，极大程度排查风险隐患。
Ø 提升背调效率及规范度：相较传统依赖人工完成背景调查的模式，职信查只需在线提供候选人授权后的基本信息，便可基于大数据分析与智能决策系统精准、快速扫描候选人风险并计算出职信分，大大提高了企业背调的规范性和效率。
职信查打造了“人工智能+大数据”的全新背景调查模式，通过丰富精准的智能分析决策，让背景调查在合法合规、精准快速、互联网化方面，立体深入展示从业者职业信用状况。职信查产品让技术创新与传统服务结合，焕发新的创造力和价值。
【案例应用：加强网约车司机安全审核】
方案：结合客户自身良好的风控体系，借助职信查产品的不良信用记录、多头借贷类、信贷类、公检法信息等规则联合构建准入策略，拦截非目标员工。
效果：自接入职信查系统以来，保持2％左右的拒绝率，帮助客户准确定位受聘司机的不良风险情况。其中，风险命中规则类别占比如下：
职场诚信是中国信用体系建设的一个重要分支，却一直处于较空白状态的阶段，尤其对于中低层群体的职业背景调查难以全面覆盖。随着人工智能与大数据技术的加持，职场诚信正在步入2.0时代，效率的提高和价格的降低将帮助企业背调范围逐步下沉并实现背调结果越来越精确。未来，同盾科技“职信查”产品将继续不断完善，延伸到更多行业及场景，为企业提升其背调服务效率，降低由从业者准入审核不到位带来的风险隐患，改善职场失信状况、共同推进职场诚信建设。
