通过后台筛选服务的协作实现转型

2023 年 11 月 通过后台验证行业的协作实现转型 Contents 01Synposis 02背景 03 BGV 行业面临的挑战 •支票的严谨•数据完整性、准确性和信息来源•法规遵从性•候选人经验•合作中的惯性•利益相关者景观 04以协作方式应对挑战 •行业层面的合作•基于云的统一 BGV 平台•稳健的数据战略•转变候选人经验•自动化、持续监控和基于风险的方法 05 BGV 服务 @ Hexaware • 我们的背景筛选服务 06 作者 01简图 背景验证（BGV）行业负责处理来自多种来源并由众多实体持有的敏感数据，由于其性质，该行业经常受到相当大的监管审查。尽管它属于私营部门的一部分，但其接受的严格审查是由各种指导法律所合理的。在过去二十年中，该行业在提供的服务、交付速度和检查的严谨性方面有了显著的发展。然而，尽管其已经建立了健全的监管框架和程序导向，仍然面临着法律问题和监管处罚。用于候选人检查的方法、深度及其性质差异很大，导致不一致性和潜在风险。此外，候选人在验证过程中往往经历不佳，主要是因为对其权利缺乏考虑或实际忽视。为应对这些关键挑战，合作至关重要。这种合作应主要由政府和监管机构发起，并通过适当的激励措施加以鼓励，同时需要主要利益相关者在背景验证行业中发挥重要作用。实施符合标准和最佳实践的集成服务可以帮助缓解运营、法律和监管风险。此类服务可以通过利益相关者采用平台为中心的方法来实现，但必须谨慎关注数据治理、政策和程序。 在Zamora诉精英物流案中，原告因种族和国籍起源方面的歧视提起诉讼，背景调查发现他可能是非法移民。最终，法院支持了精英物流公司的决定。1类似地，EEOC v. Freeman 案例突显了《1964年民权法案第七条》中的复杂性，即特定的招聘政策如果对基于种族、肤色、宗教、性别或国籍的人产生不成比例的影响，则可能被视为非法的就业实践。2 02背景 两者以及其他许多案例强调了在背景验证这一敏感问题上政策和程序准确性的重要性。此外，这些案例暗示虽然一项法律或 监管意图可能明确，但所有涉及数据处理或处理的实体——包括请求信息的组织（以下简称“请求方”以简化），背景验证公司和平台、消费者报告机构（CRA）、任何数据聚合商，或其他任何第三方——都必须在原则和实践中展现出强烈的遵守这些法律或法规的承诺，并且候选人背景验证的结果应当具有合理性。 背景筛查公司和平台提供一系列服务，包括但不限于就业筛查。他们的专长领域和关注点各不相同，顶级公司通常能够提供涵盖多种类型检查的全面服务。这与银行对企业的了解客户（KYC）检查有所不同。尽管大型银行因反洗钱（AML）违规面临更大的罚款，但消费者权益侵犯、后续诉讼以及由此带来的不良声誉往往更容易留在公众记忆中。因此，背景验证公司在承担的责任方面可能会显得更为沉重。 虚假背景检查结果会对候选人未来的职业机会产生影响，还可能导致重大法律责任和损害BGV公司的声誉。美国的《平等就业机会委员会条例》（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）、《公平贸易法》（FairTrade Act, FTA）、《公平信用报告法》（Fair Credit Reporting Act, FCRA）、《残疾人法案》（Americans with Disabilities Act, ADA）以及《Title VII》等法规，以及欧盟的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation, GDPR），都强烈维护候选人的权益。例如，EEOC明确规定：“雇主不能通过有意或无意的不公平差异化影响，以受保护为基础拒绝任何人的平等就业机会。” 此外，在一定时期后，可能无法获取财务和法律历史记录，包括破产和民事诉讼，而访问此类记录可能需要法院命令，具体取决于管辖范围。与健康状况相关的信息被视为完全私有。 下图提供了各种检查的目的和类型的快照。 身份和位置 Legal •刑事 - 国际、国家、州、县•过去的法院判决和诉讼•违反 DoT •SSN 跟踪•替代名称、昵称和别名•地址 (当前、上一个) Qualifications Financial •教育史•专业执照•经认可的专门培训 •信用检查•破产 不良媒体搜索 健康验证 •打印 / 网络媒体搜索•社交媒体检查•与可疑社会团体的关系 • 药物测试 资格 (工作、租赁、 志愿服务) •就业历史(就业持续时间)•参考检查•驾驶执照 (DOT 监管行业)•租赁和驱逐历史 在过去二十年里，背景验证行业显著成熟。到2029年，就业筛查服务这一行业最大的细分市场预计将以超过9%的复合年增长率（CAGR）增长，使其成为增长速度最快的细分市场之一。3在2021年，尽管 pandemic 对这个主要依赖于产量驱动的行业造成了挑战，并导致了极小的合并现象，两家行业领导者仍公开亮相。 行业内的技术环境也经历了显著的转变，许多公司在采用认知技术和自动化方面取得了显著进展。竞争力属性的标准，如速度、准确性以及流程全面性得到了提升，而公平性、一致性和合法性等监管要求仍然至关重要。 在本白皮书中，主要聚焦于美国市场，我们将深入探讨背景验证行业面临的明显挑战，并探索应对这些问题的潜在策略。 根据Sterling在疫情期间进行的一项调查，55%的受访者报告在筛选新员工时遇到了困难。其中，24%的人表示由于法院和机构的关闭，他们难以获取完整的信息。这些问题有可能通过实施高效流程、适当授权（或控制）以及使用远程技术来缓解。4 BGV 行业面临众多挑战 ， 需要有效的解决方案。 BGV 行业面临的挑战 0 支票的严谨 一份由领先的背景调查公司Accurate发布的报告显示，无论是小型组织还是大型组织，通常进行的背景检查次数都少于中型组织。然而，背景验证的深度应根据具体情况来确定，尤其是因为假阴性可能带来的风险比假阳性更大，它们可能会在工作场所或商业环境中危及他人的安全。虽然根据业务周期的高峰和低谷平衡检查的工作量是必要的，但在时间和彻底性之间做出任何妥协都可能损害标准。这在远程工作安排以及2022年的“大辞职”现象中尤为明显。 3 基于Hexaware在多个客户项目中的观察，由于声誉顾虑，不充分或无效的检查措施往往主要由请求方承担。这种负担通常源自过时的标准操作程序（SOP）和数据，以及与及时与候选人和数据源沟通相关的运营挑战。这些问题可能会影响关键绩效指标，如每小时验证次数、周转时间（TAT）和准确性。此外，在全球筛查或存在法律限制（如GDPR限制了欧盟以外的数据传输）或政府系统不可用的情况下，可能还存在可获取数据类型和数量上的约束。另外，不可避免的手动行政任务进一步增加了这种负担。 根据《纽约时报》报道，纽约监狱系统中有超过1600名个人因药物检测结果错误而受到了不公平的惩罚。这些错误的结果导致囚犯被关入隔离室、保释听证会延误以及被剥夺家庭探视的权利。5 数据完整性、准确性和信息来源 数据完整性和准确性及信息来源：单个候选人的背景验证（BGV）检查涉及广泛的数据库。尽管BGV提供商通过打包服务来增加覆盖更多的数据库范围，并通过签订更严格的服务水平协议（SLAs）来表明其承诺，以扩大覆盖面和强化服务质量，但数据质量的根本问题仍未得到解决。 原始数据或“直接来源”数据并不总是可获取的，因此可能会使用数据的副本。多辖区数据库，如由政府和私营企业共同维护的国家刑事数据库，会从多个来源汇总信息。这些数据库可能变得非常复杂。例如，如果原始数据源出现错误，修正所有后续数据库中的错误可能是一个耗时的过程。当数据过时、记录被误标识、人为错误（如数据录入错误）或技术缺陷出现时，还会引发其他问题。金融数据，如信用历史，也经常出现不可接受的高错误率。这些问题通常由信用修复公司解决，但这些问题往往只有在检查发现差异时才会显现出来。 法规遵从性 促进“公平机会”就业的法律法规以及倡导职场平等的社会运动也给背景验证（BGV）行业带来了挑战。夏威夷于1998年率先通过了“禁填空白框”（Ban the Box）法规，此后大多数美国州份也相继采纳了类似的法律和规定。然而，各州的政策往往具有独特性，即使确定了优先适用的法律法规，仍可能存在模糊之处。 可能存在请求方对政策的理解和应用存在不确定性。此外，在某些例外情况下，直接应用规则可能不可行，这可能导致先例性的不当行为或疏忽的法律诉讼。另外，保护个人可识别信息（PII）的机密性也是一项挑战。许多区块链供应商公司在这一领域已经出现了失误。未能妥善处理公开可用的数据是已知的商业风险。 候选人经验 根据CareerBuilder的一项调查，31%的雇主在背景筛查过程中失去候选人。值得注意的是，不满的候选人有三分之一的可能性会在社交媒体平台上表达他们的不满。6 候选人经验中一个关键方面在于他们能够轻松地向BGV公司提供其数据，并确保这些数据可供实时核查使用。另一个至关重要的方面涉及纠纷或问题的解决。在此过程中，尊重候选人的权利至关重要，以确保即使在组织政策要求合理拒绝的情况下，其未来的机会也不会受到影响。 合作中的惯性 该行业由于众多专注于人工智能（AI）、机器学习（ML）、身份验证和文本分析等解决方案的 niche 公司的涌现而明显加速。这些能力在中期内为公司提供了竞争优势。然而，从整个行业的角度来看，这些创新并没有解决一些根本性的问题。例如，用于训练AI模型的数据可能不够全面，从而影响其效果。一家 BGV 公司可能仅使用不到 5000 万条记录，而另一家则可能使用超过其十倍的数据量。此外，尽管AI模型具有很高的价值，但它们也因其缺乏细腻性和僵化的分类方法而受到批评。 广泛的数据收集应通过行业合作进行，这是在通过适当的认知模型创建更具同情心且合规的系统之前的目标。各类级别的数据拥有实体和数据库都是必不可少的，包括犯罪记录、法院判决以及金融记录（信用 bureau），涵盖联邦、州和县各级的所有相关机构。 然而，目前看来，并没有明显的推动力或激励措施来统一并提高所有实体的数据质量。通常，一家BGV公司可能会声称他们的检查仅涵盖最重要的数据库，而不是所有相关数据库。此外，关于验证过程的结果及其影响，遵循最佳实践应更多地被视为合规要求而非独有的竞争优势。 根据CareerBuilder的一项调查，一次糟糕的招聘平均成本接近15,000美元，而失去一位优秀员工的平均成本接近30,000美元。7 利益相关者景观 在表格中展示了BGV景观下每个利益相关方的目标和固有风险的代表。 以协作方式应对挑战 Several方面需要同步解决所面临的问题。虽然BGV公司在多个层面通过个体努力明显增强了其能力，以维持竞争优势，但更广泛的行业问题也需要得到关注，因为本质上，该行业依赖于在多个实体之间快速、准确且畅通的数据流动。 0 4 这种方法的关键方面在下面的章节中有详细说明。 行业层面的合作 激励变化 一种优先强调合作的整体方法，从最高层级开始并贯穿所有接触点，应优先于中期的竞争优势。政府和监管机构在培养有利于这种合作的环境方面扮演着重要角色。适当的激励措施可以提升整个行业的标准，特别是在检查的彻底性和问责制方面，同时整合特定行业的专业知识（例如，保险、医疗保健和交通）。 然而，这种方法需要采取坚定的行动以加强政府系统、消费者报告机构（CRAs）、第三方数据聚合商和行业垂直领域之间的整合，并为协作平台奠定基础。这也需要国际安排，如互惠司法协助条约（MLATs）。尽管这可能在最初看起来比较复杂，但这种做法将为行业和监管机构带来长期利益。 替代验证机制和解决系统 法律纠纷解决途径往往对候选方和请求方或背景验证（BVG）公司而言都具有复杂性。除了标准的初始响应机制外，准法律实体可以作为主要的纠纷解决资源，通过此类平台加速纠纷处理过程。传统法律途径可能在纠纷升级时作为备用机制，而