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面向受监管行业的应用人工智能

为无法承受猜测代价的企业而打造的智能。

GlassVera 为受监管、知识密集型行业开发应用人工智能系统——精准性、透明度与行业专业深度是结构性要求,而非产品附加特性。

GlassVera
VeraVanta

能力智能平台——为受监管行业的高管职位提供结构化评分

FinTech

人工智能驱动的风险与合规情报,作为 GlassVera 的下一个业务方向正在积极开发中

BioTech

临床与监管能力图谱绘制,正在为生命科学机构开发中


我们的方法论

面向需要行业精准度的问题的结构化人工智能推理。

通用人工智能工具在无差别数据上应用统计模式识别。GlassVera 构建的系统运行于结构化知识之上——本体论、能力图谱与领域校准推理——专为决策会带来监管、财务或人身后果的环境而设计。

能力智能

理解个人和组织实际能做什么——而非其文件上写了什么。GlassVera 通过结构化本体论分析而非关键词提取来映射已证实的能力。

应用本体论

GlassVera 的系统建立在专业领域的结构化知识表示之上——经过命名、校准且机器可读——使人工智能能够对复杂的职位分类体系进行推理,而非仅匹配表面文本。

受监管行业人工智能

专为可解释性、受控自适应与可审计性并非可选项的环境而设计的系统。GlassVera 的架构体现了金融服务、合规与生命科学领域的运营要求。


当前产品
旗舰产品

VeraVanta
高管智能

VeraVanta 是面向受监管行业高级专业人士的能力智能平台。它从候选人的职业履历中提取结构化能力档案,依据精心构建的高管维度本体论对其评分,并针对实时职位市场呈现排序、附带解释的匹配结果——并随时间自适应优化。

专为金融服务、合规、风险及相关受监管领域打造。不是招聘网站,也不是申请人跟踪系统(ATS),而是一套面向复杂组织中最重大职业与招聘决策的决策支持系统。

能力图谱 — 高管档案
示例维度仅供说明之用,不代表实际评分类别。
监管敏锐度
95
领域权威性
95
利益相关方影响力
90
战略愿景
90
风险导向
90
组织内部知识
85
变革领导力
85
运营执行力
80
市场情报
80

GlassVera 拓展计划

更广泛的应用人工智能议程。

VeraVanta 是 GlassVera 的第一款产品。除此之外,公司正在金融科技与生命科学领域开发应用人工智能。这些拓展计划借助与旗舰产品相同的基础方法——结构化知识、领域校准推理、可解释推理——应用于相关的问题领域。

开发中

FinTech Intelligence

将 GlassVera 的结构化推理方法应用于金融数据解读、市场情报与风险信号分析。早期阶段。可向符合条件的合作伙伴选择性披露。

研究阶段

BioTech AI

将 GlassVera 的本体论与能力智能方法拓展至生命科学与生物医学领域。与受监管的医疗健康和制药机构开展研究阶段的合作。


GlassVera 的独特之处

并非将同一套人工智能套用到不同的问题上。

01

领域优先架构

GlassVera 的系统围绕特定专业领域的结构化知识构建。智能始于本体论,而非在无差别训练数据上进行模式匹配。

02

设计即可解释

每一项输出都附带维度化的分解说明。用户和组织能够了解某一评分为何如此——这在不可解释的人工智能决策会带来法律与合规风险的受监管环境中至关重要。

03

受控自适应学习

GlassVera 的系统在管理员设定的限制内从反馈中学习。适应是真实的;控制也是真实的。模型不断改进,同时不会偏离到无法审计或复现的行为。

04

从第一天起就具备企业级架构

多租户部署、按组织定制品牌、基于角色的治理、版本化的人工智能提示词,以及完整的成本与审计日志记录。专为机构采购而设计,而非事后改造。

GlassVera 正在接受抢先体验合作。

我们有选择性地与在受监管、知识密集型行业运营的企业买家、投资者和战略合作伙伴合作。

VeraVanta by GlassVera

高管智能

面向高级专业人士及聘用他们的组织的能力智能——专为错误招聘成本远超一个空缺职位本身的受监管行业而打造。

VeraVanta 匹配结果 — 高级管理人员,受监管行业
19 条匹配 · 评分 ≥ 60
92
董事总经理,受监管市场
全球金融机构 · 多个地点
领域能力
96
管理范畴
95
利益相关方管理
94
88
执行董事,企业风险
受监管金融服务机构 · 美国
组织影响力
95
利益相关方管理
94
战略导向
92
78
首席合规官
高管猎聘 · 金融服务
问题所在

受监管行业的高管招聘依赖推测,而非依据事实。

一位首席合规官候选人和一位首席风险官候选人,履历在纸面上可能看起来很相似。基于关键词匹配的申请人跟踪系统(ATS)无法区分二者。招聘网站的算法也不知道"监管整改"在机构层面究竟意味着什么。

结果是形成了这样一个市场:高级职位的招聘依赖人脉网络、昂贵的猎头公司和有根据的猜测——而在这些组织中,一次错误的高管招聘可能造成数倍于年薪的成本,并招致监管关注。


平台

VeraVanta 能做什么。

四项集成能力,从第一天起就协同运作。

结构化档案提取

上传任何常见格式的简历。VeraVanta 会解析职业履历,并提取结构化能力档案——不是关键词列表,而是对领域专长、领导力范畴、行业经验和高管职能的映射表示——依据校准过的专业维度本体论进行评分。

维度化职位评分

VeraVanta 依据一套专有的、经过校准的高管维度体系,对每个职位与候选人能力档案进行评分。每项匹配都附带综合评分与完整的维度分解。推理过程是可见的;评分不是一个黑箱。

自适应优化

当用户与匹配结果互动时——接受、保存或忽略——系统会将这些信号纳入评分模型。校准是受控且可审计的;模型会随时间改进,而不会引入不受控的漂移。企业管理员掌控自适应的各项参数。

职业叙事合成

除了评分之外,VeraVanta 还会将候选人的职业信号综合为结构化的叙事维度——通过分析得出,而非人工撰写——构成向招聘组织传达候选人故事方式的基础。


工作原理

从简历到经过排序的洞察结果,只需四个阶段。

1

简历录入

上传任何主流格式的简历。系统会解析其结构——身份信息、工作经历、教育背景、技能——并为本体论分析做好准备。

2

能力提取

人工智能推理将职业履历与 GlassVera 的高管本体论进行映射,生成针对受监管专业环境的、经过评分的能力维度。

3

维度匹配

实时职位描述会依据能力档案进行评分。每项匹配显示的是维度级别的评分,而不仅仅是一个综合分数——从而提供了可以放心行动的透明度。

4

校准适应

用户反馈在既定边界内持续优化模型。系统会学习哪些信号对该候选人在该市场中最为重要。


服务对象

两类受众。一套系统。

高级专业人士

高管候选人

  • 金融服务、合规、风险技术、监管事务及相关受监管领域的高级领导者
  • 从总监级到 C 级高管的专业人士,他们所处的市场深知其价值,却很少能被精准传达
  • 正在筹划职业变动、但不愿依赖一个连首席风险官(CRO)和首席合规官(CCO)都分不清的招聘网站算法的人士
  • 希望获得排序、附带解释的洞察结果——而非一长串需要滚动浏览的招聘信息的高管
企业买家

机构组织

  • 拥有复杂高级招聘需求的银行、经纪自营商、资产管理公司、保险公司及受监管金融机构
  • 希望依据结构化能力框架评估内部及外部人才的合规、风险与技术部门
  • 在受监管行业垂直领域运营的高管猎聘与人才咨询公司
  • 在人才决策中需要可解释、可审计人工智能——且无法接受黑箱评分的组织

为什么选择 VeraVanta

六个理由,说明这是完全不同类别的工具。

01

基于本体论的评分

评分源自高管专业领域的结构化知识模型——而非对无差别简历文本的统计推断。该本体论编码了专业能力在受监管行业中真正的含义。

02

可解释的维度级结果

每一个综合评分都被分解为经过校准的能力维度及各自的得分。88 分的匹配结果不是一种观点——而是一项关于哪些能力相符、相符程度如何的陈述。这是可审计、站得住脚的。

03

自然语言筛选智能

排除条件和偏好以简单的日常语言表达,并通过语义方式加以解读。将"非受监管金融服务"设为排除条件,无需人工标注即可应用于成千上万条职位描述。

04

受控自适应校准

匹配模型在管理员设定的参数范围内从用户决策中学习。学习是真实的;控制也是真实的。自适应从设计之初就是受控、可配置且可审计的。

05

模型无关的人工智能架构

VeraVanta 在领先的人工智能基础设施提供商之间路由推理请求,模型选择可按部署环境配置。企业组织可以让人工智能技术栈与自身的数据驻留和治理要求保持一致。

06

机构级部署架构

多租户架构、按组织定制品牌、面向招聘人员和用人经理的基于角色的访问权限,以及完整的成本与审计日志记录。为企业采购而生——而非事后改造以适应它。

VeraVanta 现已开放抢先体验。

在正式全面上线之前,我们正与一小部分高级专业人士及企业组织展开合作。

GlassVera 拓展计划

一个覆盖受监管领域的应用智能平台。

GlassVera 的工作不止于 VeraVanta。公司正在金融科技和生命科学领域开发应用人工智能拓展计划——借助与旗舰产品相同的基础方法与受监管行业导向。

开发中

FinTech Intelligence

GlassVera 正在将其结构化推理方法应用于金融数据分析、市场情报与风险信号解读方面的问题——这些领域存在与人才识别相同的挑战:信号过多、结构不足,且风险太高,不能依赖通用模型。

该计划正处于积极的早期开发阶段。具体的问题界定、数据架构和产品范围正与 VeraVanta 的持续建设同步推进。GlassVera 目前尚未就该产品做出具体承诺。

欢迎金融服务、数据基础设施或监管科技领域中希望探索早期合作的符合条件的合作伙伴通过联系页面与我们接洽。

问题空间

金融机构处理着大量结构化和非结构化数据——监管申报文件、市场信号、风险报告、交易对手信息——以现有工具在机构层面对这些数据进行推理十分困难。

方法

GlassVera 的本体论方法与结构化推理架构可直接应用于金融领域数据解读。该计划正在探索这些方法在受监管金融场景中能够创造最高价值的领域。

当前状态

早期研究与架构阶段。尚无公开产品。可通过邀请参与有选择性的合作伙伴洽谈。


正在探索的相关主题

监管情报

对跨司法辖区的监管申报文件、指导文件和合规框架进行结构化解读。

风险信号分析

以商用通用模型无法支持的方式,将领域校准推理应用于交易对手、市场和运营等金融风险信号。

市场结构情报

理解特定市场结构、金融工具与参与者行为之间的相互关系——达到超越表面模式识别的精准程度。

研究阶段

BioTech AI

GlassVera 正在探索其核心方法——结构化知识表示、本体论推理、能力图谱绘制与可解释人工智能推理——如何转化应用于生命科学与生物医学领域的问题。

生物系统与临床环境和受监管金融环境有着共同的结构性特征:复杂程度深、出错代价高,而最重要的决策需要通用人工智能无法提供的特定领域推理。GlassVera 的方法非常适合这些条件。

该计划目前处于早期探索阶段。GlassVera 正与在人工智能和生命科学交叉领域工作的研究人员及机构展开积极对话。目前尚未确定具体产品。

为什么是生命科学

药物发现、临床试验设计、基因组分析和监管申报都涉及对高度结构化的领域知识进行推理——而不精准所带来的后果是可以用人类生命的代价来衡量的。这正是 GlassVera 方法适用的地方。

方法

为复杂专业领域开发的本体论方法与生物知识库具有共同的结构性特性。GlassVera 正在评估其架构在生物医学和监管场景中能产生独特价值的领域。

当前状态

早期研究与合作伙伴甄选阶段。正在与在人工智能和受监管生命科学交叉领域工作的机构及研究人员接洽。


正在探索的领域

临床知识结构化

将本体论方法应用于临床数据、试验结果和医学文献,以支持对复杂生物医学信息进行人工智能推理。

监管路径情报

对美国 FDA、欧盟 EMA 及其他监管指南进行结构化分析,为在复杂审批环境中前行的药物开发和医疗器械组织提供支持。

面向生命科学的能力智能

将 VeraVanta 的高管能力模型拓展至制药、生物科技和医疗器械组织场景,在这些场景中,受监管的领域专长同样至关重要。

认真考虑合作?我们也是。

GlassVera 有选择地与那些具备行业专业深度、机构公信力,并带来真实待解决问题的合作伙伴接触。

关于 GlassVera

一家围绕特定信念而创立的公司——关于人工智能在高风险领域应当如何运作的信念。

GlassVera 由在合规科技、监管事务以及受监管金融服务领域人工智能系统方面拥有深厚经验的高管创立——他们多年来目睹复杂组织中重大决策依赖着并非为该问题而设计的工具。

起源

由深谙 GlassVera 所服务行业的领域专家创立。

GlassVera 背后的洞见并非来自从外部观察受监管行业,而是来自身处其中的实践——在全球金融机构中主导技术战略与合规执行,这些机构处于联邦监管机构的持续严格监督之下,高级管理层的决策者需要同时理解监管架构和其背后的技术系统。

一项具体的观察:人工智能被应用于高风险的受监管问题的速度,快于治理它的框架被开发出来的速度。领域专长被粗略近似,而非被真正呈现。可解释性是事后补救,而非从一开始就融入设计。当时市面上有工具存在——只是没有合适的工具。

GlassVera 的创立,正是为了打造那个本应存在的工具类别:依据领域结构进行推理、产出可解释结果,并在受监管企业的治理要求内运作的应用人工智能系统。

我们的原则

GlassVera 构建产品时的思考方式。

领域优先于数据

问题的结构永远排在第一位。GlassVera 在应用人工智能之前,先构建特定领域的知识表示——因为一个不理解自己在推理什么的模型,无法产出从业者信赖的结果。

可解释性并非可选项

GlassVera 产出的每一项结果都可以在维度层面得到解释。在受监管行业中,无法解释的人工智能决策会带来法律与运营风险。我们将可解释性视为一项设计要求,而非事后补救。

精准优于覆盖广度

在真正重要的事情上做到可证实的正确,远比对一切都持有观点更有价值。GlassVera 的系统在其明确定义的领域内追求准确性的优化,而非追求覆盖所有可能输入的广度。

机构级就绪

GlassVera 在构建产品时,就如同它已经在向一个拥有采购职能、法务团队和合规委员会的受监管企业销售一样——因为事实正是如此。架构、数据处理与治理从第一天起就据此设计。

受控自适应

能够学习的系统比不能学习的系统更有用。而无限制学习的系统,则是无法被信任的系统。GlassVera 的自适应机制从设计之初就是受控、可配置且可审计的。

可信度优于炒作

GlassVera 不会做出无法以文件证据支持的声明。公司网站、产品以及公开传播的信息,反映的是该技术实际能做到的事——不多不少,且表述精准得体。

创始团队背景

因特定问题而具备的特定资历。

GlassVera 的创始团队拥有大规模合规科技、风险系统和监管事务方面的直接高管经验——包括领导在联邦监管机构持续监督下运营的全球工程组织,以及在金融犯罪、监管框架和企业技术转型方面的深厚专长。

这不是一家由技术专家决定进军受监管行业后创立的公司,而是一家由受监管行业的高管创立、打造出本应存在的人工智能系统的公司。


我们正在有条不紊地构建 GlassVera。欢迎早期合作伙伴关系、顾问关系和企业层面的交流。我们与严肃的组织和个人合作。

联系 GlassVera

精挑细选的合作。
严肃认真的对话。

GlassVera 正在接受来自企业买家、投资者、战略合作伙伴和顾问的咨询。请告诉我们您是谁,以及您希望达成什么目标。

我们希望与谁交流。

GlassVera 与在受监管、知识密集型行业或相关领域运营的组织和个人合作——只要他们面临一个应用人工智能能够精准解决的真实问题。

正在探索将 VeraVanta 用于机构用途的金融机构、合规部门、受监管行业人才及人力资源团队。
专注于应用人工智能、企业软件或受监管行业技术的种子轮及早期投资者。
对 GlassVera 拓展计划的早期合作感兴趣的金融科技、生物科技、高管猎聘或相关领域的组织。
希望为 GlassVera 正在构建的事业做出贡献的受监管行业、人工智能治理、知识产权战略或企业商业化领域的资深从业者。
有兴趣在正式全面上线之前使用 VeraVanta 的金融服务、合规或风险技术领域高级专业人士。

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