2026年AI时代平台赋能高质量充分就业白皮书_63页_1m

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI时代平台赋能高质量充分就业白皮书 # 目录 一、背景 1 二、蓝领劳动者、灵活就业劳动者的就业趋势 2 （一）就业数量：平台化机制持续扩大就业容量 2 （二）就业结构：新职业扩展、区域重心下移与劳动者结构变化……6 （三）就业方式：灵活就业与任务型就业持续扩张 11 （四）就业效率：平台技术推动信息不对称显著下降 16 （五）就业质量：效率提升基础上的“培训一保障一职业发展”协同 三、平台价值的AI升级：从“链接”到“赋能” 22 （一）AI时代就业模式的跃迁：从数字就业平台到数智就业平台..23 （二）数智就业平台的定位：AI时代的就业基础设施 25 （三）未来：迈向安全、可信的职业发展平台 35 四、行业痛点与普惠实践 37 （一）平台数据反映出蓝领就业、灵活就业的痛点 37 （二）全链路用工实践：从“撮合成功”到“就业完成” 43 （三）“人一技一岗”协同匹配：以就业结果为导向的技能培训...50 （四）平台的平台：数智就业平台的生态体系构建 53 （五）平台支持公共就业服务：AI赋能与公共就业服务数字化……55 五、结论和政策建议：促进AI时代高质量充分就业 57 结论 57 政策建议 59 # 一、背景 党的二十届四中全会明确指出，要促进高质量充分就业，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，多渠道挖掘潜力，加强稳岗促就业工作，促进重点群体稳定就业。“十五五”规划纲要提出，促进高质量充分就业，要深入实施就业优先战略，健全就业促进机制，构建就业友好型发展方式。就业不再仅以“数量充分”为目标，而是要实现与经济发展方式转变、产业结构升级的深度协同，实现高质量发展。 然而，当前劳动力市场仍面临严峻的挑战：一方面，人才供给与市场需求之间的结构性矛盾日益凸显，技能迭代的加速使得“有活没人干”与“有人没活干”并存；另一方面，就业方式呈现多元化趋势，灵活就业、零工经济扩充了业容量，但制度适配明显滞后。在这一背景下，单纯依靠扩大岗位供给或提升撮合效率，已难以支撑“高质量充分就业”的政策目标，必须通过制度与技术创新，重塑就业过程本身。新一代人工智能技术的发展，为促进高质量充分就业带来新机遇。 随着新一代人工智能技术的跨越式发展，全球劳动力市场的结构化特征与就业质量正经历深刻的范式变迁。数字经济平台作为连接数千万中小微企业与海量劳动者的核心载体，已不再仅仅是信息的集合地，而是逐步演进为AI驱动的就业服务基础设施。支付宝就业作为我国典型的数智就业平台，其通过全链路AI赋能的实践，正成为推动高质量充分就业、构建现代化就业服务体系的关键力量。 本报告基于支付宝就业频道1.2亿劳动者、400多万企业大数据和3143份问卷调研数据，以及对平台运营方、在平台搜寻工作的劳 动者、用工单位以及平台生态合作伙伴大量访谈，试图从平台的视角观察在进入人工智能时代，数智就业平台在蓝领就业、灵活就业等方面发挥的巨大作用。 # 二、蓝领劳动者、灵活就业劳动者的就业趋势 基于支付宝就业频道所服务的1.2亿蓝领和灵活就业劳动者和1200万在招岗位，可以描绘出当前蓝领劳动者、灵活就业劳动者就业市场的基本趋势。 # （一）就业数量：平台化机制持续扩大就业容量 在人工智能（AI）与数字经济深度融合的背景下，就业数量的增长逻辑已从单一企业的岗位扩张，演进为基于数字平台构建的生态化就业体系。数字平台通过整合供需两端资源，将分散的、非连续的用工需求转化为可被规模化吸纳的就业机会，显著扩大了劳动力市场的有效容量。2022年中央经济工作会议指出，“支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手”，2023年政府工作报告指出，“促进平台经济健康持续发展，发挥其带动就业创业、拓展消费市场、创新生产模式等作用”。这说明中央认可平台企业在经济资源配置、促进消费、供需互动、交易连接、就业创造、交易成本减少等方面的重要价值。 # 1.平台生态效应放大就业规模 研究表明，以大型数字平台为核心形成的产业生态具有显著的就业倍增效应。平台不仅提供直接就业岗位，更通过业务协同带动规模 庞大的引致就业。以大型数字平台为核心形成的产业生态，往往涵盖商户、服务商、技术支持人员等多类主体，平台自身并不直接雇佣大量劳动者，但通过交易撮合、流量分发和规则设计，间接带动了数量庞大的就业群体。以美团、饿了么等本地生活平台为例，其生态不仅吸纳了数百万名骑手，更通过数智化工具赋能数千万家线下商户。研究显示，即时零售业态每增加1个订单，可间接带动上游仓储、分拣、包装及下游配送等环节约1.5个就业机会。滴滴出行等移动出行平台，在为千万级司机提供增收机会的同时，带动了汽车租赁、维修保养、充电桩运营等后市场产业链约200万个相关岗位。 相关研究和平台披露数据表明，头部数字平台通过生态体系所创造的间接就业规模，往往是其直接雇佣人数的数十倍甚至上百倍。《数智化平台推动高质量充分就业报告（2024）》显示，阿里巴巴、腾讯、快手等典型平台带动的就业机会均已达到千万量级，分别达7309万、5017万和4022万个。《2024蓝领人才发展报告》显示，蓝领岗位招聘需求自2019年以来持续攀升，2024年一季度招聘规模已达到五年前同期的3.8倍，其中配送理货等平台高度依赖型岗位需求增长超过8倍，反映出平台生态对就业数量的显著放大效应。 # 2.平台化连接机制降低就业进入门槛 平台通过就业连接机制降低就业进入门槛，提升就业吸纳能力。AI驱动的岗位匹配系统能够在更大范围内实现人岗对接，将原本因信 息不充分、搜索成本过高而被排除在劳动力市场之外的劳动者重新纳入就业体系。平台化的连接打破了空间限制。例如，即时零售和社区电商向县域市场纵深发展，原本处于劳动力市场边缘的农村剩余劳动力和“小镇青年”，通过平台提供的分拣员、团长、本地配送等岗位实现家门口就业。 平台也以低门槛吸纳更多就业。《2024蓝领人才发展报告》 3 显示，当前蓝领岗位中 $85\%$ 以上不限学历、 $83\%$ 以上不限经验，其中配送理货等典型平台岗位“不限学历、不限经验”的比例均超过 $95\%$ ，为低学历群体、跨行业转入者和就业经历不连续人群提供了重要的就业入口。 平台化连接也推动了匹配效率升级。从供需结构看，《2023中国新型灵活就业报告》进一步指出，新型灵活就业岗位的招聘与求职匹配效率显著高于传统岗位，相关求职者投递更频繁、入职周期更短，平台技术在“重新激活潜在劳动力供给”方面发挥了关键作用。数智平台的发展特别对低学历群体、跨区域劳动力以及就业经历不连续人群具有明显的扩容效应。《2024中国新型灵活就业报告》监测数据显示，我国新型灵活就业的招聘规模占比持续扩大，招聘职位数占比从2019年的 $8.4\%$ 增至2024年的 $15.2\%$ 。同时，求职端活跃度同步上升，2024年新型灵活就业求职者在所有求职者中的占比达到 $36.4\%$ 的高点。 # 3.平台通过技能转化与重点群体支持释放就业潜能 通过在线培训、技能标签化、能力画像等方式，平台将劳动者的技能要素、工作经验转化为可识别、可匹配的数字信号，使原本难以标准化的经验型、操作型技能获得市场认可。 平台通过技能提升与重点人群支持机制，进一步释放潜在劳动力供给。对高校毕业生、农民工、灵活就业人员等重点群体，平台通过专项招聘、定向培训和岗位倾斜，增强其就业可达性，从而在总量层面形成持续的就业拉动效应。例如，针对农民工群体，拼多多等农业电商平台培育了大量“新农人”，通过数字营销技能转化，将传统耕作劳动力转化为电商产业链环节的经营性人才。 # 4. 平台型就业基础设施正在形成长期扩容能力 以支付宝为代表的综合性数字平台，自2022年开始打造数字化就业平台，整合蚂蚁集团在支付、信用、风控与信息服务等能力，构建“服务通、信息通、岗位通、简历通”等基础功能，实现市场岗位信息的数字化汇聚。不同于传统主要服务白领市场、提升企业HR效率的招聘模式，支付宝平台希望面向蓝领劳动者、灵活就业劳动者需求，为他们面对的现实困难提供系统性解决方案，反向重构整个招聘用工的产业链条，压缩信息差，建立可信的直连通道，助力蓝领劳动者、灵活就业劳动者实现“从找工作到谋发展”，对其职业成长进行长期陪伴。 截至目前，支付宝就业平台年服务求职用户超1.2亿人次，服务企业400多万家，年撮合成功规模超千万级，年佣金结算超十亿人 次，已成为国内规模最大的灵活用工发薪和就业连接渠道之一。这类平台型就业基础设施的出现，标志着就业数量扩展正从阶段性托底工具，逐步转向具有长期支撑能力的数字化就业体系。 # （二）就业结构：新职业扩展、区域重心下移与劳动者结构变化 我国劳动力市场正经历深刻的结构性转型。这种转型不仅体现在职业种类的更迭上，更表现在就业空间的地理位置以及从业群体的人口学特征演变。 # 1.新职业与新工种加速涌现并形成结构性需求 就业结构的变化，是人工智能与数字经济时代最具标志性的就业特征之一。自2019年以来，人力资源社会保障部门已连续发布7批共计110个新职业目录，并配套推出多批新工种。除了已经进入《职业分类大典》的新职业外，还有大量暂未进入职业大典，但在各类新领域、新业态中已经发挥作用的新职业不断涌现 6 。例如，闲鱼平台涌现出交易量排名靠前的96个新职业 7 。这些新职业的涌现反映了技术进步对职业体系的系统性重塑。 从生成机制看，随着新一代人工智能的发展，2024年以来，人工智能训练师、提示词工程师以及智能传感器运维员等新职业从实验室走向大规模产业应用。一方面，算法研发拉动了高端技术人才需求；另一方面，庞大的数据清洗、标注与模型微调需求，在欠发达地区形成了“数字蓝领”新集群。 同时，人工智能作为通用技术嵌入传统行业，推动原有职业发生功能重组，在既有职业基础上叠加数字能力与智能工具，形成大量技术融合型新职业的出现。这类职业并非完全脱离既有行业，而是在原有职业基础上叠加数字能力与智能工具，形成新的职业形态。例如，在美团、饿了么等平台，涌现出“外卖运营师”帮助中小商户数字化转型；在闲鱼、抖音、小红书生态中，“陪诊员”、“上门喂养员”等基于精准匹配算法的社交服务类职业正形成规模化市场 8 。 从需求结构看，新职业普遍呈现出用工缺口较大、需求增长快的特征。《新就业形态下新职业青年发展报告》预测，2021-2025年间，仅互联网营销师、企业合规师、人工智能训练师等20种新职业的人才缺口就接近1.2亿。多地人社部门发布的紧缺职业目录显示，与人工智能、数字服务、智能制造、数字内容相关的新职业，长期处于需求大于供给的状态。一方面，技术更新速度快，对复合型技能的要求提高，导致供给端调整滞后，市场急需既懂行业逻辑又懂数字工具的复合型人才；另一方面，新职业往往与新产业、新模式同步扩张，其用工需求具有明显的前瞻性和外溢性。 值得关注的是，新职业并未简单取代传统职业，而是推动就业结构向多层次、复合化方向演进。高技能岗位与中等技能岗位同步增长，部分低技能岗位通过技术工具获得能力放大效应。这种结构变化对就业政策提出了更高要求，即不仅要关注岗位数量，更需关注职业体系 的连续性与可转移性 10 。 从平台生态的具体表现看，《平台社会经济价值研究报告》 11 研究显示，支付宝就业平台上，分布着主播、服务商、小程序开发者、运营人员等40多种新职业类别。新职业收入水平较好，8成以上生态从业者收入高于4000元。闲鱼平台自发涌现出情感陪伴类、个人成长类、技能变现类、传统生活类四个方向96个新职业，人均年收入达4317元 12 。 # 2.就业需求的重心正在向中低线城市转移 从区域结构看，行业研究普遍发现，数字平台就业需求并未高度集中于一线城市，而是呈现出明显的向中低线城市扩散和下沉趋势。 “就地就近”成为主流选择。《2024中国蓝领就业调研报告》13显示，蓝领群体的跨省流动性正在减弱，制造业与建筑业的跨省流动比例分别下降了 $13.46\%$ 和 $12.76\%$ 。与之相对，县域经济的崛起使得“返乡就业”成为新趋势，约 $70\%$ 以上的蓝领劳动者在求职时倾向于“留本地”。在四川、河南、安徽等劳动力输出大省，平台提供的“数字游民”岗位及“云客服”等远程就业机会，使劳动者无需跨省流动即可获得与一线城市接近的收入水平。支付宝就业频道用户分布显示了相同的趋势（图1），用户主要集中在二、三、四线城市。一线城市用户占比约为 $11.8\%$ （问卷口径）/ $11.2\%$ （还原口径），占比相对有 限；二线城市用户占比最高，约为 $40.7\% / 40.8\%$ ，构成平台就业需求的主体；三线城市用户占比约为 $21.8\% / 21.2\%$ ；四线城市约为 $15.5\% / 15.9\%$ ；五线及以下城市约为 $10.2\% / 11.0\%$ 。综合来看，二、三、四线城市用户合计占比超过 $70\%$ ，显示平台就业需求明显集中于中低线城市。 产业梯度转移带动就业下沉。上述分布特征说明，当前就业需求的主体并未集中于一线城市，而是呈现出向中低线城市扩展和下沉的趋势。随着产业布局调整、区域发展格局变化以及灵活就业形态的持续扩张，中低线城市正逐步成为吸纳就业的重要空间。这一变化意味着，就业平台在服务就业方面，不仅需要关注传统的一线城市就业压力，更需要针对二、三、四线城市的产业结构和劳动力特征，提供更加适配的岗位供给与服务支持，以更好回应当前就业需求重心的结构性转移。 图1就业需求的城市分布结构 # 3.劳动者代际特征：中生代劳动者求职需求最强烈 从劳动者年龄结构看，与公众认知中平台就业多为年轻人兼职不同，平台就业用户呈现出以中生代劳动者为主体的显著特征。多份蓝领与灵活就业调研报告显示，平台就业的主要参与者并非以学生兼职 或短期过渡就业为主，而是集中于处于职业中期、家庭责任期的劳动者群体 14 ，“家庭脊梁型”群体特征明显。由于传统工厂岗位或单一工种难以满足其对弹性时间与综合收入的需求，平台就业因其“多劳多得、结算灵活”成为其维持家庭经济韧性的核心支柱。 以支付宝就业平台为例，从年龄结构分布看（见图2），平台就业用户呈现出以中生代劳动者为主体的特征。其中，80后和90后（80-89、90-95）合计约占 $39.6\%$ ，70后（70-79）约占 $22.8\%$ ，两者合计超过六成；96-99与00后群体约占 $27.4\%$ ；70前群体约占 $10.2\%$ 。整体来看，平台就业的使用主体并非以在校学生或初入社会的年轻群体为主，而是集中于处于职业中期与家庭责任期的劳动者群体。 这一年龄结构表明，平台就业承载的并非学生兼职或临时性就业需求，而是大量中生代劳动者的现实就业选择。80后、90后及70后群体普遍承担较重的家庭支出压力，对收入稳定性和就业连续性具有更高要求，同时对就业过程中的不确定性和风险更为敏感。《2024中国蓝领就业调研报告》15显示，这一群体通常面临住房、教育、赡养等多重家庭支出压力，对收入稳定性、就业连续性和风险可控性具有更高要求。这一年龄段对于数智平台提供的岗位质量、结算稳定性和保障水平更为看重，将直接影响其就业决策与劳动供给行为。《2024中国新型灵活就业报告》16指出，中年人更倾向于选择“基于位置”的稳定型灵活就业（如客货运司机、维修安装），以应对沉重的家庭 支出压力。 从更宏观的角度看，这一人群结构意味着平台就业已深度嵌入社会就业基本盘。上述中生代劳动者群体一旦面临就业不稳定，其影响将不仅限于个体层面，而会迅速外溢至家庭消费、居民预期以及社会运行的稳定性层面。因此，平台就业的运行质量和风险治理能力，已成为影响整体就业形势和社会稳定的重要因素之一。 图2就业需求的年龄结构 # （三）就业方式：灵活就业与任务型就业持续扩张 在AI与平台经济共同作用下，就业方式正在从以长期、全日制雇佣为主，转向多样化、任务化和弹性化并存的格局。中国新就业形态研究中心报告显示17，随着数字平台经济的迅速扩张，青年群体的就业行为日益从“长期、稳定的岗位依赖”转向“灵活、任务驱动的职业组合”。这种观念变迁与企业侧对项目制、众包式用工需求的相 互呼应，为工作匹配模式变化奠定了基础。灵活就业与任务型就业已不再是边缘化、过渡性的就业形态，而是正在成为劳动力市场中具有规模基础和结构稳定性的关键组成部分。 # 1. 任务化用工成为新的组织方式 用工组织正在将工作拆解为标准化、可计量的任务单元。劳动者不再必须通过单一雇主实现就业，而是可以基于任务参与多个用工场景，这种方式显著提升了劳动力配置的灵活性，也增强了个体对工作时间和劳动强度的自主调节能力。例如，在数字营销行业，以往需要一名全职员工完成的文案策划，现在被拆分为“提示词撰写”、“视觉生成”和“合规审核”等独立任务，通过平台向全国范围内的云端劳动力进行分发。 越来越多的科技型小微企业采取“核心员工+平台零工”的轻资产模式。大批企业表示将增加项目制、外包式岗位的比例，以实现劳动力配置的即时性，显著提升了劳动力配置的灵活性，也增强了个体对工作时间和劳动强度的自主调节能力。 # 2.灵活就业成为应对不确定性的“缓冲机制” 从宏观层面看，灵活就业的扩张在一定程度上缓冲了经济波动对就业的冲击。在需求不确定性上升、企业经营风险加大的背景下，企业通过任务型用工降低用工成本与风险，而劳动者则通过多平台、多任务参与，分散收入来源不稳定的风险。这种去集中化的就业方式，正在成为稳就业的重要补充机制。《2023中国新型灵活就业报告》18 基于招聘与求职数据测算指出，无论从招聘端还是求职端看，新型灵活就业人员规模已稳定在整体就业的约五分之一，在部分行业甚至已占据主导地位。 这种去集中化的就业方式在经济波动中发挥了显著的缓冲作用。一项关于网约车的研究报告显示 19 ，调研样本中司机中 $62.8\%$ 是家庭唯一的就业人员，有 $77\%$ 的司机是在失业后转入网约车行业。平台为传统岗位流失者提供了低门槛、高弹性的就业通道，让他们得以在宏观经济波动或产业结构调整期间快速重返劳动市场。平台即时结算、按劳取酬的机制可在收入中断风险出现时迅速兜底家庭开支，维系基本生活稳定。 # 3. 平台数据印证：服务业成为灵活就业主要领域 从支付宝平台运行数据看（见图3），支付宝就业频道的用户结构与岗位分布，进一步印证了灵活就业与任务型就业正在成为就业方式演变中的主导形态。从最近一次就业行业分布来看，灵活就业与服务业已构成平台就业的核心场景。 图3不同类型用户求职的集中度（TGI指数）20 一方面，灵活就业和自由职业人群占比达到 $27.2\%$ ，在各类就业形态中位居前列，且其高求职需求用户的TGI达到108，明显高于平台整体平均水平。这表明，灵活就业并非边缘化或过渡性选择，而是大量劳动者在现实条件下持续参与的主要就业方式。同时，其较高的求职需求集中度，也反映出该群体就业关系相对松散、收入波动性较大，对岗位连续性和多任务机会具有更强依赖。 另一方面，服务业（餐饮、酒店等）虽然在整体用户中的占比并非最高，但其高求职需求用户TGI高达124，呈现出显著的“高需求、强流动”特征。服务业岗位往往以任务密集、用工周期短、弹性强为主要特征，是任务型就业最为典型的承载领域。这一数据结构说明，在平台就业体系中，服务业已成为吸纳灵活劳动力的重要“主战场”，同时也是就业不稳定性和流动性最为集中的领域之一。 与上述群体形成对比的是，企业管理者以及国家机关、事业单位 工作人员的高求职需求 TGI 明显偏低（约 61-71）。这类群体就业关系相对稳固，收入和预期确定性较强，对平台型、任务型就业的依赖程度较低。这一差异进一步表明，平台就业所承载的，主要并非传统意义上的稳定雇佣群体，而是就业关系较弱、风险外溢较大、且在既有制度体系中覆盖不足的劳动者。 # 案例：“主业+兼职”组合，助力劳动者增收 肖大哥（化名）是一位来自河南的务工者。他之前在小饭店做厨师，现在西湖区古荡街道办事大厅担任全职保安工作，工作时间固定（早九晚五点半），享有双休和节假日，这份工作他已做了三四年。尽管肖大哥拥有了一份“稳定”且“相对轻松”的全职工作，却仍面临工资较少的困难，单一的固定收入无法完全满足家庭日常开销。 社区工作人员很热心地告诉他可以在支付宝平台上试试找找兼职工作，肖大哥选择了时间合适的岗位进行简历投递并经过线下面试，大概10天就上岗了。这份兼职是在马路边做停车管理工作，兼职工资还可以，目前也已经做了快一个月。虽然几乎没有休息时间，只有周六上午能休息一下，但他还是希望能持续这样，通过兼职“补贴家用”。 肖大哥的需求并非个例，一些劳动者已经就业但收入不足，需要再“打一份工”作为补充收入。通过平台提供的灵活就业机会和高效匹配，能帮助劳动者构建“主业+兼职”“稳定收入+补充收入”的组合，解决“燃眉之急”，增加劳动者的整体收入和抗风险能力。 # （四）就业效率：平台技术推动信息不对称显著下降 AI技术对就业效率的提升，核心体现在对劳动力市场信息不对称问题的系统性缓解。传统就业市场中，岗位信息分散、求职信息不透明、人岗匹配高度依赖人工筛选和中介经验，导致搜索成本高、匹配周期长，大量潜在就业交易无法实现。 # 1.智能匹配显著压缩招聘周期 平台通过算法推荐、智能匹配和实时反馈机制，使岗位需求、技能要求与劳动者能力实现动态对接，使劳动力市场从“被动搜索”转向“智能推送”。基于大数据分析的匹配系统，能够在短时间内完成大规模筛选与排序，显著缩短招聘周期，提高岗位填补效率。在部分平台场景中，岗位匹配时间已从“周级、月级”缩短至“日级甚至小时级”。根据2025年外滩大会披露的数据，支付宝推出的AI就业助手“晓叶”通过大模型语义理解与LBS（地理位置服务）的深度融合，能够根据求职者的即时对话需求，在毫秒级内检索并匹配周边三公里的岗位。在社区服务、餐饮零售等高频用工领域，求职者从发起咨询到获得企业HR回访，平均时长已缩短至2.4小时，实现了“上午咨询、下午面试、次日入职”的极速闭环。 相关研究表明，AI技术的引入为组织带来了显著的效率优势。在实施人工智能技术的招聘方案中，招聘时间平均缩短了 $35\%$ ，而候选人的质量则提升了 $25\%^{21}$ 。头部平台如前程无忧、BOSS直聘已纷纷布 局垂类大模型，利用多模态交互和文本理解能力，在职位发布、简历筛选、初步沟通等环节实现自动化与规模化处理22。Moka 2025 智能招聘系统数据显示，AI驱动的简历解析可在3秒内提取多格式关键信息，将初筛错误率降至 $2\%$ 以下，使企业整体招聘周期缩短了近 $60\%$ 。这种精准匹配不仅降低了雇主的人力成本，也显著减少了求职者的搜寻成本，有效缓解了摩擦性失业 # 2.数据化信任机制降低交易成本 除匹配效率外，平台技术对就业效率的另一重要影响体现在信任成本的系统性下降。传统灵活用工场景中，由于履约风险高、信息不透明，用工双方往往需要通过中介或熟人关系建立信任，交易范围和规模受到明显限制。区块链电子合同在灵活用工领域正在普及。平台通过不可篡改的链上存证，确保了薪酬标准、工作时长的透明性，有效解决了劳动者“讨薪难”和用工方“履约差”的顽疾。 随着2026年数字人民币2.0时代的到来，支付宝、网商银行等运营机构相继实现数字人民币钱包与就业平台的深度集成。通过智能合约技术，平台可实现“任务完成即发薪”，极大降低了用工过程中的财务结算成本和信任风险。 平台通过信用评价、履约记录和行为数据积累，降低了用工双方的信任成本，使原本因风险过高而无法发生的就业交易成为可能。这种效率提升不仅体现在单次匹配上，更体现在劳动力市场整体运行效率的改善上。 # 3. 数字化工具重构入职全链路 从平台实践看，支付宝就业频道在灵活就业和服务业等高频用工场景中的运行机制，直观体现了平台技术对就业效率的显著提升。支付宝平台上线之初，即以缓解就业信息不对称为核心目标，通过岗位与求职信息的结构化处理和算法推荐，实现招聘流程的线上化与标准化，降低了求职者的信息搜索成本，也减少了用工方对中介经验的依赖。现在，随着大语言模型发展，可以实现AI Agent（就业助手）对劳动者的全天候陪伴。2025年外滩大会期间，支付宝正式发布了AI就业助手“晓叶”，求职者通过自然语言交互即可完成从咨询到面试的闭环。实践数据显示，支付宝推出的首款公共就业AI数智人“小顾”投入使用后，通过24小时不间断的智能导流与岗位解读，使人岗匹配率较传统模式提升了至少10倍 $^{23}$ 。 在具体应用中，平台依托AI技术重构了蓝领和服务业招聘流程。通过人岗结构化匹配、基于地理位置的岗位推荐以及试岗机制，求职者能够在更短时间内锁定匹配度更高、通勤成本更低的岗位，有效改善了传统蓝领招聘中反复奔波、等待时间长的问题。在企业端，平台推动AI托管面试和数字化招聘标准落地，使候选人可远程完成面试并快速获得反馈，企业HR仅需进行最终确认，大幅压缩了招聘周期。 相关实践显示，AI技术的引入带来了可量化的效率提升：人岗匹配效率提升约 $40\%^{24}$ ，AI面试系统可实现24小时不间断响应，最快15 分钟即可完成一次面试并输出评估结果 25 。研究机构测算表明，数智化平台平均为单个求职者节约20分钟求职时间，整体招聘效率较传统人工方式实现数量级提升 26 。总体而言，支付宝就业频道的实践表明，平台技术正在通过降低信息不对称和信任成本，系统性提升劳动力市场的运行效率，为高质量充分就业提供了现实可行的技术路径。 # （五）就业质量：效率提升基础上的“培训一保障一职业发展”协同 在AI时代，就业质量的内涵正在发生拓展。就业质量的提升不再仅指“更快找到工作”，而是指就业服务体系能够同时支持劳动者的技能形成、风险托底与长期发展。数智就业平台的独特价值，在于其既能通过数据与算法提升匹配效率，也能把培训、认证、保障等环节嵌入同一服务链路，推动就业从“可获得”走向“可持续”。 # 1.AI推动精准培训：从能力差距识别到岗位转化 对蓝领与灵活就业群体而言，技能短缺与技能不可识别是就业不稳定的重要原因。平台一方面可利用履约记录、任务表现等数据识别能力差距，进行个性化培训推荐。世界经济论坛《2023年未来就业报告》显示，到2027年，全球约 $60\%$ 的员工需要接受培训，且每个员工平均有 $44\%$ 的技能需要升级。AI技术能够根据岗位画像与人才画像的偏离度，自动推送匹配的培训课程[27]。世界经济论坛《2025年技能未来报告》指出，自适应学习（Adaptive Learning）技术使劳动者的技能掌握速度提升了 $30\%$ 以上。 另一方面更关键的是，数智平台打通了“培训—证书—岗位”的闭环，缩短技能转化周期。支付宝等平台在探索将考证信息查询、培训资源聚合等服务产品化，例如支付宝端上线“考证通”等一站式信息服务，将证书报考、政策信息与培训资源进行整合，以降低劳动者的信息成本。当前蓝领培训市场存在培训与岗位脱节的问题，而平台化整合培训资源、证书信息与岗位需求，有助于降低劳动者的信息成本，提高培训投资的实际回报率。 在制造业与建筑业岗位，京东、腾讯等平台开始推广虚拟现实实训系统，使劳动者在正式上岗前即可在虚拟环境中完成吊装、分拣等高风险工种操作，显著降低了入职初期的事故率，提高了技能转化的实际回报率。 # 2.“安心领薪”打消劳动者找工作最大顾虑 对于灵活就业和任务型就业群体而言，薪资能否准时、足额发放，是影响其就业稳定性和持续参与意愿的关键变量。支付宝就业频道通过构建以“安心领薪”为核心的薪资保障体系，特别是推出“日结专区”，将薪资安全这一基础性需求纳入平台化、标准化服务框架，成为提升就业质量的重要抓手。 这种模式不仅保障了劳动者，也使企业的招聘成本降低。随着数字人民币2.0的大规模应用，部分平台探索出“定向发薪合约”，确保劳务费用直接拨付至劳动者钱包，规避了中间环节截留。在“安心领薪”模式下，就业转化率提升约5倍，企业招聘成本降低 $50\%$ - $60\%^{28}$ 。 灵活就业劳动者对于现金流需求强烈。支付宝的“日结专区”，通过平台信用与规则托底，将过去依赖口头承诺或线下约定的用工关系，转化为可追溯、可预期的数字化合约关系，形成由平台背书的薪资保障。 就业质量的提升还体现在风险防御能力上。平台在发薪链路中集成了“按日投保”服务，劳动者在点击“开始任务”的同时，一份针对交通事故或意外伤害的即时保险自动生效，实现了“无保障、不派单”，为任务型就业提供了坚实的制度保障。 3.从“碎片化劳动”到“可成长职业”：把等级、认证与岗位流动纳入同一体系 《2024中国蓝领就业调研报告》 $^{29}$ 认为，新生代蓝领的职业诉求已发生代际转换， $68\%$ 的从业者关注明确的职业成长路径。当平台能够同时提供“技能可识别、证书可验证、保障可托底”的基础能力后，可进一步为每位劳动者建立贯穿职业生涯的“数智简历”。这不仅包含学历，更包含其在平台积累的服务时长、好评率、技能等级等动态数据。这种“职业信誉积淀”使劳动者即使在不同平台间流动，其职业价值也能被跨平台识别。 通过岗位分层、技能等级、培训认证与岗位转换机制，引导劳动者从简单重复型任务向技术密集型岗位跃迁。例如，一名普通的搬运 工，通过平台提供的数字化培训与岗位推荐，可逐步成长为自动引导车（AGV）管理员或智能仓库调度员。 这意味着平台的角色不再是简单撮合渠道，而是以规则与技术支撑就业稳定性、收入预期与职业发展的协同改善。当平台能够提供“技能可识别、证书可验证、保障可托底”的基础能力后，碎片化的劳动被编织进一个可持续的职业网格中。这不仅改善了劳动者的收入预期，更通过职业尊严感的重塑，系统性提升了我国整体劳动力供给的质量与稳定性。 # 三、平台价值的AI升级：从“链接”到“赋能” 面对上述AI时代的就业新趋势，传统的平台链接模式已无法满足需求，因此必须进行AI驱动的价值升级，实现从“链接”到“赋能”的跨越。 新一代人工智能对劳动力市场的影响具有典型的“双重性”：一方面，AI通过自动化和智能化，可能在部分岗位上产生劳动力替代效应；另一方面，AI通过提升匹配效率、降低信息摩擦、拓展技能边界，也显著增强劳动者能力与市场机会。如何最大化AI的增能效应，最小化替代风险，是适应AI对就业影响的出发点。 在就业服务领域，平台被认为是放大“增能效应”的关键载体。通过平台化、规模化应用，AI不仅可以帮助劳动者更快、更低成本地进入就业市场，也可以帮助中小企业获得原本难以负担的智能招聘与风控能力，从而在整体上缓解结构性就业矛盾。通过自动化风控、信用评价体系以及标准化的流程介入，数智平台借助AI正在化解劳动 力市场长期存在的问题，如传统招聘中长期存在的虚假信息、黑中介、结算拖欠等隐形交易成本等。 # （一）AI时代就业模式的跃迁：从数字就业平台到数智就业平台 就业服务正经历从“数字就业平台”向“数智就业平台”的阶段性跃迁。“数字就业平台”主要通过信息化手段，解决供需双方的信息不对称问题，其核心功能在于：降低搜索成本、提高撮合效率、扩大岗位覆盖面。而“数智就业平台”则进一步引入人工智能技术，对就业服务流程本身进行重组，其核心特征在于：通过智能系统重塑招聘、用工与保障的组织方式，大幅降低制度性交易成本。 通过数智就业平台，用工与求职不再是孤立的单点行为，而是被纳入一个连续的、智能化的就业流程之中，从岗位搜索、智能筛选，到面试评估、录用试岗，再到技能提升、结算保障、风险治理，数智平台正在重组就业服务的每一个微观环节。原本零散、高频流转、低标准的灵活就业市场，依靠数智就业平台，也能够获得找工作的确定性。这一转变对于蓝领就业和灵活就业尤为关键，因为这些群体的就业风险往往并不集中于“能否找到岗位”，而集中于就业过程中的多个断裂环节。 支付宝就业频道发展的过程，体现了从“数字平台”向“数智平台”的结构性跃迁。2023年，是支付宝就业的数字化连接阶段——主要解决用户“连得上”的问题。这一阶段的支付宝就业频道，打通了岗位供给侧与劳动力供给侧的信息壁垒，将分散在不同行业、区域和平台的岗位资源进行数字化聚合，并依托支付、身份、信用等底层 能力，打造“五通”产品力赋能生态，提升岗位信息的可达性与可信度。 2024年，是支付宝的服务闭环阶段——主要解决服务“靠得住”的问题。平台不再止步于岗位撮合，而是开始系统性介入就业过程本身，从解决“有没有岗位”，到解决“就业过程是否安全、是否可预期”。打造“5个安心”涵盖求职、用工、发薪、培训、保障五大环节，数字就业平台此时已经具备了安心就业的特征。 2025年，伴随着新一代人工智能的发展，支付宝就业进入数智平台阶段——解决“用得好、可持续”的问题。支付宝就业开始推动AI+平台能力的深度融合，从“服务闭环”迈向“智能优化系统”。平台的功能从被动响应用户需求，向主动优化就业结构、降低摩擦成本的能力，用智能系统重构就业的组织方式与运行逻辑转变。 表1显示了数字就业平台和数智就业平台在功能和作用上的差异。支付宝就业频道演变路径是就业平台整体演进方向的一个高度凝练的缩影。2025年，伴随着新一代人工智能在就业服务场景中的应用，我国先进的就业平台整体进入数智化阶段。这一阶段的标志，并不只是平台是否使用AI工具，而在于人工智能技术开始参与平台就业服务的流程重组与决策优化，平台开始具备降低制度性交易成本、提升就业可预期性的能力，就业服务由数字化工具平台转向数智化就业基础设施。 表 1 数字就业平台和数智就业平台的差异 维度 数字就业平台 数智就业平台 核心功能 信息撮合 系统性服务与智能决策 解决问题 搜索效率 就业不确定性与摩擦 平台角色 中介渠道 就业基础设施 技术作用 工具 治理与增能机制 就业价值 “能就业” “稳就业、好就业” # （二）数智就业平台的定位：AI时代的就业基础设施 平台实践表明，传统招聘模式主要以白领就业为逻辑原型，默认由用人单位在招聘完成后承担后续管理与保障责任。但在蓝领与灵活就业领域，就业关系呈现出高频流动、短周期、多环节风险暴露等特征，仅依靠岗位撮合难以有效回应劳动者的真实需求。 基于这一判断，支付宝就业频道作为“平台的平台”，逐步将就业服务向“后端”延伸，提出“安心就业”服务理念，围绕劳动者从求职、用工、发薪、培训到保障的完整就业生命周期，构建系统化服务能力。目前，平台已形成覆盖数千家生态合作机构、服务人群规模达亿级的就业服务网络，在灵活用工发薪、结算环节形成了较为成熟的基础设施数能力。 平台在促进就业中，具备规模效应、技能多元、生态链接等优势。一是规模效应显著，能够承载高频、碎片化的就业交易；二是技能与岗位高度多元，适配新就业形态的复杂结构；三是具备将高成本AI能力转化为标准化公共服务的能力。借助新一代人工智能技术，平台的平台赋能能力极大提升，当AI招聘、风控和治理能力被平台化之后，其社会功能已不再局限于商业效率，而开始具备“就业基础设施”的 特征。这种基础设施角色，并非替代政府公共就业服务，而是通过技术和规则设计，在市场最活跃、风险最分散的环节，提供最低限度的确定性和可预期性，为实现高质量充分就业提供制度支撑。 # 1.数智精准匹配：从“人找岗位”转向“岗位找人” 与白领招聘更多体现为“效率工具”不同，制造业、物流、即时配送等领域的大量基础岗位具有流程标准化程度高、评价维度相对明确、信息要素密集等特征。这使得招聘环节具备可结构化、可规模化、可自动化的现实基础，也为人工智能深度介入人岗匹配提供了明确场景。 在此背景下，支付宝将“AI能力建设”作为就业服务体系升级的关键抓手：一方面，将企业用工标准、岗位要求与风险规则进行结构化建模，形成可计算、可校验、可迭代的岗位画像与合规模型；另一方面，将传统由人工完成的筛选与初步评估流程，迁移到线上并实现标准化、自动化执行。劳动者可通过移动端在任意时间完成面试与评估环节，并即时获得是否进入试岗或入职流程的结果反馈，从而显著降低跨区域奔波的时间成本与机会成本；用工企业则能够在不成比例增加人力投入的前提下，实现规模化筛选与快速招工，提升用工响应速度与稳定性。 这种“数智化匹配”带来的价值不仅是效率提升。传统就业平台主要依靠关键词与标签的浅层匹配，容易受信息不完整与表达偏差影响，匹配效率存在上限，也难以有效识别虚假信息与不合规风险。基于大模型的语义理解与多模态能力，平台可以在更深层次上理解求职 者的技能结构、工作经历与隐性偏好，同时理解岗位的核心要求、工作条件与风险边界，并据此生成更精准的匹配与推荐策略。由此，人岗匹配逻辑从“劳动者被动检索岗位”转向“平台主动发现并推送适配岗位”，就业服务从信息链接升级为面向结果的能力赋能。 从实践效果看，AI面试与AI撮合的结合，在真实性、公平性与安全性方面同步形成改进：通过减少不透明中介环节、压缩信息差，平台降低了“虚假招聘”“黑中介”“虚高承诺”等问题的发生概率；通过标准化评估与规则化校验，减少了因主观判断差异导致的机会不均；通过风险规则前置与过程留痕，提高了招聘链路的可追溯性与治理效率，从而增强劳动者对就业过程的安全感与信任度。 支付宝将上述能力以产品化方式对外稳定输出，形成了AI就业助手“晓叶”。晓叶作为统一入口与能力载体，形成覆盖“撮合一筛选一决策一入职交付”的全流程就业服务能力体系。其核心能力包括四类：AI撮合、AI面试、AI职业规划与AI培训推荐，并将进一步延伸至入职到岗交付环节（如“AI入职快”等），面向企业提供更精准高效的入职到岗服务，面向劳动者提供更便捷的一站式就业服务。 # 案例：“泛泛推荐”到“个性化匹配”，助力失业群体找到合适工作 张老师（化名）是杭州市西湖区古荡街道的就业工作负责人，日常工作是对接区就业管理服务中心下发给各街道的失业人员数据（邻里街道当前登记约1100余人），并通过下辖七个社区的就业专员，联系、帮扶这些失业人员，给他们推荐工作。张老师的工作面临资源 有限、人群复杂、匹配低效的现实压力。“4555”人员（以前叫“4050”人员）、带娃或照顾家人的80后90后群体、部分文化程度不高的人群中，有的就业意愿不强，就想找个兼职或在家待着。街道掌握的岗位多为基础性岗位（如物业），但辖区内失业人群中却有大量的高学历者（60名大学生失业人员中， $60\%$ — $70\%$ 为硕士以上学历），“手里的岗位根本不适合他们”。 传统的帮扶手段主要依靠电话、微信进行初步了解和“泛泛推荐”，对个人情况了解不深，匹配精度低。尽管考核要求帮扶率要达到 $100\%$ ，对登记超半年者要“一年帮扶三次”，但“真正实现就业没有硬性考核”，一要看个人意愿和匹配度，二要看企业需求和要求。 对于社区街道而言，推荐商业的就业平台极其谨慎。支付宝平台主动找到社区进行合作后，考虑到支付宝“品牌大、认可度高和免费服务”的特点，不会存在“打广告”的嫌疑，社区才会选择推荐给失业人员。与支付宝平台合作后，支付宝工作人员来到社区进行“线下一对一指导”，深入了解失业人员的学历、专业、求职意向，并“微简历”等功能进行定向岗位推荐，提高就业成功率。街道在自身岗位信息资源有限的情况下，借助平台能力可以扩展公共就业服务的能力边界。现在张老师的主要工作包括教失业人员操作支付宝就业平台、举办招聘会、组织职业技能培训等，通过数字类培训直通就业。 就找工作本身而言，是供需关系的市场化匹配，政府在这件事儿上缺少抓手，通过严格筛选，引入最可靠、对民众最有益的市场力量，能够更高效地履行服务职责，帮助失业人员走向劳动力市场。 # 2. 数智就业服务体系：从岗位撮合到全周期服务 人工智能技术的系统性应用，使平台能够突破传统“人岗撮合”的单一功能边界，逐步为劳动者和企业提供贯穿职业生涯全周期的智能化就业服务，推动平台角色由“招聘中介”向“终身就业伙伴”转型。围绕这一目标，数智就业平台已初步形成涵盖AI撮合匹配、AI在线面试、AI职业规划、AI培训推荐等在内的一体化服务体系。 在就业服务链条中，AI在线面试是当前落地最为成熟、成效最为显著的关键环节之一。尽管从整体市场看，AI面试的渗透率仍不足 $5\%$ ，但在快递、制造、即时配送等用工规模大、岗位标准化程度高的行业，大型头部用工企业已普遍引入AI面试能力，并在实践中取得明显成效。通过对面试流程的数字化与标准化改造，企业能够以较低成本获得“数字化HR分身”，建立起“面试一试岗”之间的快速衔接通道，在提升招聘效率的同时，显著降低人工筛选与沟通成本。 为降低AI工具的使用门槛、扩大技术红利的覆盖范围，平台并非简单提供通用化工具，而是联合垂直领域服务商，将通用AI能力与行业Know-how深度结合，为不同岗位定制能力评价标准与评估模型。这一模式使中小企业无需自行投入开发资源，即可直接使用成熟的AI面试与评估能力，有效推动先进招聘技术在更大范围内普惠应用，从而提升社会整体用工配置效率。 在坚持向劳动者免费提供基础就业服务的同时，随着AI能力逐步成熟，支付宝就业频道也探索形成可持续的商业化路径，主要体现在两个方面：一是将AI面试等核心能力以模块化方式对外输出，服 务于更多企业与合作伙伴；二是强化平台作为“送人通道”的功能定位，通过对招聘方进行前置筛选与分层管理，将真实岗位、优质企业通过AI电话、AI短信、智能消息等方式更高效地直达求职者，从而同时提升劳动者求职体验与企业用人效率。 从运行效果看，数智就业服务体系已在多个关键指标上体现出结构性改善。支付宝就业聚合频道整体人岗匹配效率提升约 $50\%$ ；基于AI就业助手“晓叶”的匹配服务，人岗匹配效率提升约 $40\%$ ，部分合作企业的入职转化率提升至原有水平的两倍以上，“平均到岗周期”显著缩短，为企业节约了大量时间成本与人力成本。 在具体服务形态上，AI就业助手“晓叶”作为统一服务入口，通过对话式交互理解用户求职意向，能够基于地理位置、岗位需求与个人特征，主动推荐就近岗位；用户完成报名后，可直接进入AI初步面试流程，实现从推荐到筛选的无缝衔接。围绕入职前后的实际需求，平台在个人中心集成了“健康证线上亮证”等功能，为餐饮、服务等行业岗位提供必要的合规支撑，进一步降低求职摩擦。 随着数据积累与模型能力提升，人岗匹配逻辑也在持续升级：由以地理位置、薪资为核心变量的“人岗匹配”，逐步演进为以技能为关键变量的“人一技一岗”智能匹配体系。一方面，平台支持劳动者基于自身技能与证书获得更精准的岗位推荐；另一方面，当劳动者心仪岗位的技能要求高于其现有能力时，系统能够识别技能缺口，并结合个人画像（如年龄、学历、过往经历等），提供个性化的中长期职业发展路径与技能提升建议，为有提升意愿的主动型劳动者，以及初 入职场、方向尚不明确的群体，提供基于数据分析的理性决策支持。 为保障就业服务的安全性与可信度，平台在服务体系中同步构建了多层次的风控与治理机制。所有展示岗位均需通过多轮风险审核，从源头过滤高风险岗位，整体过滤比例超过 $20\%$ 。平台对入驻招聘服务商设定明确的资质与能力门槛，并对其提供的岗位实施机审与人审相结合的审核机制，涵盖岗位内容、招聘方信用、自动巡检与人工巡检等多个环节。围绕超过400万家企业，平台构建了包含600余个维度的评估标签体系，并在“优岗优配”的资源配置逻辑下，对企业进行动态评估与加权管理，引导流量持续向更优质、更稳定的招聘方倾斜。同时，平台设立6小时客诉响应机制与专门处置团队，快速核查问题、追责处置过错方，持续维护就业服务的安全性与用户体验。 在制造业、物流和即时配送等领域，蓝领岗位招聘规模大、节奏快、集中度高。特别是在用工的高峰期，大型制造业工厂每天的招聘规模可能达到1万人。劳动者聚集到制造业企业的招聘中心，为了面试需要等三四个小时，好多劳动者等不到就走了。而且劳动者还可能需要跨区域奔波，一旦未通过面试，所有时间和交通成本都白费了，岗位流失率和招聘摩擦长期居高不下。在这样的背景下，支付宝就业平台将岗位标准、用工要求和风险规则进行结构化处理，引入了AI面试。劳动者可通过手机端完成标准化线上面试，并在短时间内获得是否进入试岗或入职环节的明确反馈。AI面试的引入，显著减少劳动者无效奔波和等待成本；招聘流程从“到场后筛选”转变为“先线上筛选、到场即入职”；企业招工效率明显提升，高峰期仍可保持稳定招 聘能力。该案例表明，AI在蓝领就业中的价值不仅体现在效率提升，更体现在对招聘流程的结构性重构，有助于降低就业摩擦、提升劳动者的安全感与确定性。 上述案例体现出，AI面试重塑了信息真实性与公平性。通过将企业用工标准、招聘规则进行结构化、模型化处理，AI面试降低了人为随意性、压缩了中介层级、提高了信息透明度。 # 3.企业端招聘效率与服务体验双重提升 访谈显示，无论是大型企业还是中小企业，在引入人工智能技术重构招聘流程时，都面临不同程度的现实约束。大型制造企业虽具备一定技术与系统自研能力，但在AI面试、智能风控等系统建设过程中，普遍存在投入成本高、建设周期长、实施失败风险大的问题；而数量更为庞大的中小企业，则几乎不具备独立建设相关系统的条件。如果AI招聘与风控能力仅服务于少数大型企业，其对就业市场的整体改善作用将十分有限。 在此背景下，平台通过集中式投入与规模化研发，将原本高度专业化、高成本的AI能力转化为标准化、可复用的服务模块，以平台化方式向企业端开放。这一模式使中小企业无需自建系统，即可直接使用成熟的招聘、筛选与风控工具，显著降低技术使用门槛，实现先进技术能力在更大范围内的扩散。这种由平台推动的“能力外溢”，本质上是对技术红利的再分配，是数智平台参与就业服务的重要公共价值所在。 通过将AI能力基础设施化，平台在客观上推动了招聘方式的结 构性升级。一方面，企业端招聘流程更加高效、可控，单位招聘成本显著下降；另一方面，招聘标准与流程逐步趋于规范化和透明化，减少了依赖人工经验与中介撮合所带来的不确定性。AI由此不再只是企业内部的管理工具，而逐步演变为就业市场的重要基础设施，支撑人力资源服务行业和企业用工需求的协同运行。 从企业视角看，AI赋能不仅体现在“降本增效”，还体现在服务体验与风险管理能力的同步提升。通过标准化的AI面试与评估机制，企业能够在更短时间内完成候选人筛选与初步判断，降低人工沟通成本与用工试错风险；通过嵌入式风控规则与过程留痕，企业对招聘真实性、合规性和稳定性的掌控能力显著增强。 以“晓叶AI入职快”等服务为代表，平台通过AI面试在企业与求职者之间建立直连通道，减少甚至替代传统中介环节，有效压缩信息不对称空间，降低“虚假岗位”“黑中介”等问题的发生概率。这一机制在实践中形成了平台、企业与劳动者的多方共赢：平台通过能力输出与服务交付实现可持续运营，企业显著降低招聘成本与用工风险，劳动者则获得更可靠、更高效、不易受骗的求职体验，推动蓝领用工环境向更加真实、可信与公平的方向演进。 在灵活用工与短期用工场景中，平台还通过产品化设计回应劳动者的即时就业需求。例如，“安心日结”专区聚焦短期、即时结算岗位，主要覆盖服务员、物流配送、导购、普工、客服等类型岗位，支持“附近找工作”和当日薪资结算，为有短期收入需求的劳动者提供稳定、透明的就业选择。通过标准化岗位准入、结算规则与风险保障， 该模式在提升企业用工灵活性的同时，也增强了劳动者对短期岗位的信任与参与意愿。 总体来看，数智平台通过将AI能力转化为可普遍调用的就业服务基础设施，不仅显著提升了企业端的招聘效率与服务体验，也同步改善了劳动者的求职安全感与确定性，在企业用工效率与劳动者就业体验之间建立起良性联动机制，为构建更加高效、公平、可信的就业市场提供了现实路径。 # 案例：“大海捞针”到“精准匹配”，解决餐饮企业用人需求 申总（化名）是一家总部位于北京的大型后勤餐饮服务公司的资深项目负责人，管理着杭州区域包括蚂蚁集团、菜鸟等在内的9个项目点。 以蚂蚁集团项目为例，前期进场需要80人左右，稳定运营需要65—70人，涵盖服务员、保洁、切配、厨师、办公职员、财务等近十个工种。每个岗位负责不同的环节，工资和要求也都不一样。该项目在5年内流失了将近90个员工，人员流动非常大，“这两年餐饮行业不好干，基本上年纪都偏大，这些大龄员工（大叔大妈）家里孩子结婚或者老人生病，可能就会突然离职，也不能不批人家。年轻员工到结婚年龄也会离职，总体来说行业工作比较辛苦，很多人都干不长久”“餐饮行业就是一个萝卜一个坑，空一个岗位少一个人干活，活真的就接不上来”。所以需要不停地招人，整个杭州区域一年大概需要招200人，招聘需求很大。 过去公司主要依赖校企合作、员工内推和传统线上平台，但每种 渠道都有明显瓶颈。校企合作有很强的地域性，北方学生不愿来南方，留存率低。员工内推的范围有限，无法满足大规模持续需求。线上平台成本高、效率低、匹配度差。传统招聘平台岗位发布收费不菲，发布一个岗位动辄上千元，包年费用亦达数千元，且附带各种沟通限制，简历反馈慢，“有些还要审核什么的，挺麻烦”。收到的海量投递中混杂大量非该行业从业者，比如“我们招厨师可能收到油漆工、维修工的简历，需要耗费巨大精力进行筛选，沟通成本极高”。 申总今年开始与支付宝就业平台合作，通过与街道、社区的合作“牵线”找到合适候选人。目前支付宝平台是免费使用的，能节省很大一笔招聘费用，而且在几天内就能找到人。“支付宝推送的人相对比较精准，面试的时候基本上都是专业对口的，比如我们招小吃厨师，最起码推过来的都是干厨师的”。因为是支付宝与街道、政府合作提供的候选人，企业用人也比较安心。目前整个招聘流程是采用线上+线下结合的方式，线上投递后由AI初步筛选，核实身份证和健康证，在线下面试中再交流，“确认工作内容和工作适应性”。 “这个人找到工作了，他就会告诉10个人，就都会知道这个平台，下次别人有需求就会用支付宝平台找工作”，申总所在公司现在会陆陆续续收到通过支付宝平台投递来的简历，加快了招聘速度。目前主要是杭州区域在使用这个平台，申总也向其他项目经理同事推荐了支付宝平台的就业频道。 # （三）未来：迈向安全、可信的职业发展平台 在前述数智化匹配与服务体系建设的基础上，数智就业平台发展 的下一阶段目标，不再局限于提升招聘效率或优化单次就业体验，而是迈向以安全、可信、可持续发展为核心特征的职业发展平台。其根本方向，是通过人工智能技术，为用户与就业生态构建稳定的信任机制，推动就业服务从“一次性撮合”升级为“长期职业支持”。 面向未来，支付宝将持续以人工智能为核心工具，沉淀用户的职业相关资产与信用信息，逐步形成可积累、可迁移、可验证的职业发展支撑，使劳动者在不同阶段、不同岗位之间的连续发展，通过技术手段增强其职业稳定性与成长确定性。 在技术投入方向上，平台将持续深化三类关键能力建设：一是在人一岗模型层面，进一步强化对劳动者能力结构、经验路径与发展潜力的理解，提升模型对岗位要求与个体特征的动态适配能力；二是在岗位侧，推进对不同行业、不同工种的深度语义理解与结构化建模，使岗位画像从“描述性信息”升级为“能力与风险并重的标准化表达”；三是在企业端，持续推进面试环节的数字化与智能化，探索面试全流程托管服务，通过AI承担更多标准化、重复性工作，帮助企业进一步降低招聘成本与管理负担。 在此基础上，平台未来的重要创新方向之一，是探索构建面向就业场景的“职业信用”体系。与主要反映消费与支付行为的传统信用评分不同，“职业信用分”将更加贴合就业领域的实际需求，重点围绕劳动者的履约情况、职业稳定性、技能成长、合规表现等维度进行综合刻画。通过职业信用的长期积累与动态更新，劳动者能够在就业市场中形成更加清晰、可被信任的职业画像，企业也可在合规前提下 更高效地识别可靠用工对象，从而降低信息不对称带来的用工风险。 # 四、行业痛点与普惠实践 数智就业平台沉淀的大规模行为数据，为观察蓝领与灵活就业群体的真实就业状况提供了新的分析窗口。本章讨论了，从支付宝就业频道数据，看到的当前蓝领就业与灵活就业面临的核心问题，包括结构性失配、信息不对称、招聘效率低下、权益保障缺失以及技能鸿沟扩大等，以及支付宝就业频道的解决方案。 # （一）平台数据反映出蓝领就业、灵活就业的痛点 1.结构性失配：岗位供给并非主要约束，就业过程摩擦是重点 从岗位曝光到岗位投递的比例看，劳动者在选择岗位时存在明显的漏斗型结构（见图4）。 图4就业访问深度 就业问题不是简单的“岗位不足”。数据显示，约 $51.7\%$ （问卷）/80.4%（大数据）用户已经进入岗位曝光环节，说明岗位供给和信息触达并非主要瓶颈。劳动者从看到岗位到敢于投递岗位，之间的比例 下降近 $78\%$ ，说明从看到岗位到敢于投递之间在显著摩擦。这种摩擦可能反映了蓝领劳动者、灵活就业劳动者长期以来找工作所遇到的问题，如岗位真实性与履约风险、收入与工作强度的不确定性、结算、保障与纠纷处理预期不清晰。劳动者并非不想就业，而是在其所面对的劳动力市场，“在岗风险”可能高于“失业风险”，因此需要对就业过程的安全性与可预期性保持谨慎。 这也意味着，数智就业平台要推动高质量充分就业，就不能仅以“岗位曝光量”“平台注册人数”衡量发展绩效，而应重点关注从曝光一点击一投递一履约的转化效率，以及就业过程的安全性与可预期性。 从空间分布看，平台数据进一步揭示了就业需求在城市层级上的显著分化（见表2）。当前就业需求已明显偏离传统“向一线城市集中”的想象格局，而是呈现出以二、三线城市为主体的分布特征。 一线城市虽然用户规模不大，但高需求集中度最高，就业压力偏高，呈现“高竞争一高行动一高流动”的就业状态；二线城市是就业需求的绝对主体，高频活跃用户占比达到 $44.2\%$ ，投递比例达到最高的 $46.8\%$ ，用工需求与劳动者的行动高度匹配。二线城市是当前就业结构中最典型、最真实的“就业主战场”，就业问题主要集中在产业转型带来的岗位重构和技能匹配与岗位稳定性不足等方面。三线城市的岗位需求存在，但投递明显下降（ $16.4\%$ ），说明三线城市的劳动力市场存在结构性瓶颈，岗位层级低、技能升级通道不足、向上流动空间受限。四线及以下城市的岗位曝光占比最高（ $26.9\%$ ），就业意愿存 在，但可获得的有效岗位不足，导致需求不再被表达，即劳动力在求职受挫的情况下只能退出劳动力市场。 表 2 支付宝就业频道劳动者城市分布 用户分层 高频活跃用户 支付宝就业曝光客户分布 高求职需求用户分布 近7天有投递 高求职需求用户TGI 一线城市 11.50% 11.20% 12.50% 15.80% 112 二线城市 44.20% 40.80% 41.90% 46.80% 103 三线城市 19.70% 21.20% 21.30% 16.40% 101 四线城市及以上 23.40% 26.90% 24.30% 21.00% 90 支付宝就业频道的数据说明，二、三线城市承载了绝大部分真实就业需求，一线城市更多体现为高竞争、高成本的压力集中区。高质量充分就业的治理重心赢同步下移。此外，不同城市面临的是不同类型的就业问题，不应该用“一刀切”的就业政策路径加以处理。平台在中低线城市的“基础设施属性”更加突出。四线及以下城市中，岗位曝光不低，但需求与投递下降，说明传统线下渠道与制度供给不足，平台成为少数可接触就业机会的渠道。业平台在这些城市承担的，已不仅是市场角色，而是准公共就业服务功能。 2.高流动性用工背景下，人力资源成本上升与招聘效率不足并存 平台数据与企业访谈同时显示，当前蓝领与灵活就业领域普遍面临人力资源成本高企与招聘效率偏低并存的结构性矛盾。一方面，用工需求呈现出高频、短周期、波动性强的特征；另一方面，传统招聘方式高度依赖人工筛选、中介撮合和线下沟通，难以与这种用工特征相匹配。 对企业而言，即便是基础岗位招聘，也往往需要经历发布信息、人工筛选、反复沟通、现场面试乃至试岗等多个环节，单次招聘的时 间成本和管理成本居高不下。在用工流动性较高的行业（如制造、物流、服务业）中，企业不得不反复投入招聘资源，形成“高招聘—高流失—再招聘”的循环。 对中小企业而言，这一问题尤为突出。其既不具备完善的人力资源部门，也缺乏对招聘质量与风险的有效评估能力，只能通过外包中介或低效的人工方式应对用工需求，进一步推高了单位用工成本，并放大了用工风险。 从劳动者视角看，招聘效率低下同样带来隐性成本。反复投递、频繁沟通、线下面试和试工失败，都会转化为时间成本、交通成本和机会成本，加剧就业不稳定感。这种双向低效，使得劳动力市场整体运行处于高摩擦状态。 因此，单纯增加岗位数量或发布频率，并不能解决招聘效率问题。真正的突破点，在于通过技术手段重构招聘流程，降低信息处理和筛选的边际成本，使招聘从“高人力依赖”转向“高标准化、可规模化”的运行模式。 3.就业链条割裂削弱权益保障功能，单一撮合模式难以支撑稳定用工 传统招聘模式主要以白领就业为逻辑原型，默认由用人单位在招聘完成后承担后续管理与保障责任。但在蓝领与灵活就业领域，就业关系呈现出高频流动、短周期、多环节风险暴露等特征，仅依靠岗位撮合难以有效回应劳动者的真实需求。 在对蓝领劳动者、灵活就业者的访谈中，几乎所有的灵活就业者 都有过被虚假招聘、黑中介、虚高承诺欺骗的经历。其根本原因在于，蓝领与灵活就业的就业过程往往并非一次性完成，而是由多个独立环节构成：信息获取、沟通确认、面试试工、任务执行、结算发薪等。当这些环节分别由不同主体控制时，任何一个环节失灵，都可能导致就业失败或权益受损。仅提供岗位撮合，无法覆盖这一长链条就业过程。 在大量短周期、非正式用工场景中，传统合同关系的约束力明显下降。在此背景下，如果缺乏新的制度性约束与信用机制，就业市场将长期处于高摩擦状态。仅靠“更多岗位”“更快匹配”，并不能从根本上改善蓝领与灵活就业群体的就业体验。 基于这一判断，支付宝逐步将就业服务向“后端”延伸，提出“安心就业”服务理念，围绕劳动者从求职、用工、发薪、培训到保障的完整就业生命周期，构建系统化服务能力。 # 4.技能鸿沟是蓝领与灵活就业群体就业困难的关键制约 当前蓝领群体和灵活就业群体所面临的就业困难，正在由传统意义上的“岗位供给不足”问题，转化为以技能短缺与技能鸿沟为核心的结构性矛盾。这一转变，在平台就业数据中表现得尤为明显。 从教育程度看，数据显示（见表3），中低学历群体在平台高求职需求人群中高度集中。其中，高中、职高、中专及以下学历劳动者在高求职需求用户中的占比合计达到 $66\%$ ，显著高于其在平台整体用户中的占比，对应的TGI指数介于109-110，明显高于总体平均水平。相比之下，本科及以上学历群体在高求职需求用户中的集中度不足 （TGI 学历层级 高求职需求用户占比 高求职需求用户 TGI 结构特征 高中/职高/中专及以下 约66% 109-110 高集中度、高流动性 大专 略高于大盘 ≈102 结构性过渡群体 本科及以上 低于大盘 就业相对稳定 从求职行为结构看，中低学历群体更频繁进入平台并表现出更强烈的求职意愿，其就业不稳定性主要源于岗位替代风险高、技能标准模糊以及就业关系弱化等因素。这一现象表明，平台就业的核心服务对象并非传统意义上的“白领求职者”，而是大量制度覆盖不足、在传统招聘体系中处于弱势地位的劳动者群体。 进一步分析发现，中低学历劳动者在平台上的高需求状态，并不完全源于岗位数量不足，而更多与岗位真实性、技能匹配不清晰以及就业过程不确定性有关。在缺乏明确技能标识和可信就业信号的情况下，这一群体更容易在不同岗位之间频繁流动，形成“高求职需求—低稳定性”的循环状态。 从高质量充分就业的角度看，上述结构性特征意味着，就业平台在服务中低学历群体时，不能仅停留在岗位供给层面，而需要在制度和服务设计上进一步发力：一是强化劳动者技能的可识别与可验证，降低用人单位对学历的过度依赖；二是通过规则、信用和技术手段提 升岗位信息的真实性与可预期性；三是有意识弱化学历在平台用工中的“隐性门槛”作用，为中低学历劳动者创造更加公平、稳定的就业机会。 # 5.重点群体就业行为分化明显，就业风险感知差异影响实际参与程度 从用户的性别分布看，女性参与度显著高于传统线下招聘渠道，反映了平台就业在时间灵活性、岗位多样性方面，更容易与女性的家庭角色安排相兼容。但数据（见表4）也显示出，男性在高频活跃、显性求职需求及投递行为中更为集中（TGI=106），说明男性更频繁进入就业频道、更主动浏览岗位信息，男性在高求职需求用户中的占比更高，而且更容易付诸投递行动。但女性在岗位曝光阶段占比接近男性，却在投递环节相对收敛，说明女性对就业过程的安全性更敏感。 表 4 男女劳动者求职行为的差异 性别 用户比例 高频活跃用户 支付宝就业曝光客户分布 高求职需求用户分布 近7天有投递 高求职需求用户TGI 男 51.5% 59.90% 51.50% 54.50% 53.10% 106 女 48.5% 40.10% 48.50% 45.50% 46.90% 89 男性和女性在平台求职行为的差异（表5）说明，如果要提升平台对女性的友好度，需要更明确标注工时、收入、保障，为劳动者提供更多安心就业的信号。 表 5 男性和女性在平台求职行为的差异 维度 男性 女性 求职表达方式 显性、行动型 谨慎、选择型 压力释放路径 多浏览、多投递 多比较、少投递 风险偏好 相对更高 相对更低 # （二）全链路用工实践：从“撮合成功”到“就业完成” 传统就业平台多止步于“撮合成功”，即完成岗位与劳动者的初 步匹配后，便退出后续用工过程。这种以信息撮合为中心的模式，在白领就业和稳定劳动关系中尚能运转，但在蓝领与灵活就业领域，面对高流动性、短周期、多风险暴露的就业特征，已难以有效回应劳动者与企业的真实需求。 数智就业平台正从单一的信息聚合者，转向以AI为核心的全链路用工赋能者。平台不再仅关注是否撮合成功，而是通过技术与规则嵌入，介入劳动者从求职到履约的关键环节，推动就业过程的各个环节都可控完成。 从实践路径看，支付宝就业频道正在逐步构建覆盖用工全过程的服务链条，形成如下逻辑闭环：搜岗 $\rightarrow$ 智能筛选 $\rightarrow$ 面试评估 $\rightarrow$ 录用试岗 $\rightarrow$ 技能提升 $\rightarrow$ 结算保障 $\rightarrow$ 风险治理。 在招聘前端，平台通过智能推荐与规则筛选，将岗位真实性、合规性与风险水平前置嵌入搜索与展示逻辑，减少劳动者在信息获取阶段的试错成本。在此基础上，AI在线面试成为连接“筛选”与“用工”的关键节点。通过“面试数字人+自动评估”的方式，平台将原本高度依赖人工的初筛环节转化为标准化、可复制的数字流程，显著缩短招聘链条。 目前，平台已有超过15万个岗位开通AI在线面试功能。AI系统可依据岗位要求与统一评价标准，对候选人的基本条件、履约意愿与风险特征进行结构化评估，并自动生成面试报告，供企业HR或用工负责人直接决策。这一机制在不降低判断质量的前提下，大幅减少了人工沟通与筛选成本，使企业能够以更低的人力投入完成高频招聘任 务。 在录用与试岗阶段，平台通过流程托管与节点留痕，增强用工关系的可追溯性。试岗不再是完全非正式、缺乏约束的“灰色地带”，而是被纳入平台规则体系之中，与后续结算和保障机制直接衔接，从制度上降低用工纠纷发生的概率。 在用工过程中，平台进一步将服务延伸至技能提升与结算保障环节。一方面，通过识别岗位对技能的实际要求，为劳动者推荐针对性的技能培训或能力提升路径，帮助其从“被动接单”转向“可持续就业”；另一方面，通过统一的结算与支付机制，确保劳动报酬按规则、按时发放，缓解灵活就业中长期存在的“结算不确定性”问题。 在链条末端，平台通过风险治理与纠纷处理机制，对前端各环节形成反向约束。用工行为、履约表现与投诉记录被持续纳入系统评估，既为企业筛选稳定用工对象提供依据，也为劳动者积累可信的就业记录，推动就业市场逐步从“高摩擦状态”向“规则化运行”转变。 总体来看，“全链路用工实践”并非平台对传统招聘流程的简单延伸，而是在AI技术支持下，对用工逻辑本身的重构。通过将招聘、用工、保障与治理纳入同一数字体系，平台在提升招聘效率的同时，也显著增强了就业过程的安全性与可预期性，为蓝领与灵活就业领域探索出一条以结果为导向的就业服务新路径。 # 案例：蓝领求职的“关系网”到“能力网” 1980年出生的孟大哥（化名）已经在杭州待了30年，曾回老家生活过两年，但反而感觉“融不进去”。近期突然的企业裁员使孟大 哥再次回到连云港老家，回老家后的孟大哥一直找不到工作，每天都很焦虑。 转机来自一个令他意外的来电，杭州灵隐社区主动打电话问询他工作着落。“我当时真的很感动，一个人失业了还有人关心，后来心里好像有了一种希望的那种感觉”。这通电话不仅给了他心理支持，更带来一个解决方案，街道通过支付宝就业平台合作，可以帮他找到工作。在社区工作人员指导下，孟大哥在支付宝平台上完成了线上投递，整个流程包括线上投递、AI初筛、线下面试，从投递到入职蚂蚁餐饮食堂大概只用了两天时间，“周四我从老家出发，周六就在食堂上岗了，快得超乎想象”。 此前，他找工作的主要方式是“托熟人介绍”，但在异乡，这种社会关系十分有限，不知道要去哪里找工作。而如今，支付宝平台上的招工信息，让他“知道该往哪里跑”。这种信任来源于社区的推荐介绍，“我们最认社区，这相当于是政府在帮我们找工作”。这份底层的信任和不错的使用感受，让他在自己使用之外，还主动推荐亲友在这个新渠道看看工作机会。 孟大哥的求职困境并非孤例，数字平台在提升匹配速度的同时，能让像孟大哥这样在外地社会资本不足的劳动者凭借自身能力获得工作机会，帮助其迅速重返有“归属感”的杭州。同时，街道社区在失业群体再就业过程中起了重要作用，避免了孟大哥长期失业带来的失业焦虑与社会脱节问题，解决了灵活就业市场中信息真实性与安全性担忧的痛点，让劳动者不担心被骗，求职过程更加安心。 # （三）以智能风控与职业信用为核心的“安心就业”机制 随着就业服务从信息撮合走向流程托管，数智就业平台的角色已不再局限于“连接者”，而是逐步承担起就业风险治理与安全兜底的基础设施功能。围绕这一目标，平台构建了以“1个平台+5个安心”为核心的平台化保障体系。 1个平台，就是指支付宝就业频道。该平台并非单一产品或功能模块，而是一个融合信息整合、智能撮合与交易治理的综合性就业基础设施，主要在三个层面发挥作用： - 信息整合：对岗位信息、企业资质、用户行为与历史记录进行统一归集与校验，降低信息不对称； - 智能撮合：基于用户画像、人岗匹配模型和风险识别规则，实现更精准、可控的撮合； - 交易治理：对招聘、用工、结算等关键环节实施平台规则约束，防范灰色操作与违规行为。 这一平台化结构，为后续“安心能力”的运行提供了制度与技术基础。在平台底座之上，平台围绕就业全流程，构建了五项安心能力，包括： 安心求职：通过“安心工作证”、就业小程序人岗撮合、AI招聘助手等工具，对岗位真实性、企业合规性进行前置筛查，并在求职阶段嵌入风险识别与提示机制，重点防范乱收费、虚假招聘和诈骗风险。 安心用工；以“安心打卡”等数字化工具为核心，强化用工过程的可记录、可核验，为劳动过程留存证据基础，降低后续纠纷的不确 定性。 安心培训：通过平台整合培训资源，引导用户进行岗位所需技能提升，并将培训记录、学习行为逐步沉淀为用户的职业能力资产，为后续匹配和发展提供支撑。 安心领薪；依托平台转账与发薪能力，实现薪酬结算的可追溯与准时支付，并通过用户授信等机制，降低劳动者在收入获取环节的不确定性。 安心保障；平台对接人社公共就业服务资源，引入零工保险等保障工具，在现有制度框架内为灵活就业群体提供基础兜底支持。 在在就业风险治理方面，平台构建了涵盖岗位准入、服务商管理、过程监测与事后响应的多层风控体系。岗位需经过多重审核与算法筛查方可上线；对于合作商建立了生态伙伴评级机制，从用户体验、安全记录、投诉情况等维度，对机构进行动态评级，引导优胜劣汰。对于招聘企业建立评价体系，基于600余个企业信用标签（如企业性质、行业地位、历史行为等），并结合响应速度、反馈及时性等运营指标，对招聘主体进行分层管理；建立风险前置识别，通过行为异常识别与规则模型，对高风险岗位和主体进行提前干预。这一机制本质上是将“事后追责”前移为“过程治理”。 在此基础上，平台建立了快速响应的投诉与纠纷处理机制，对求职环节中出现的信息不一致、疑似欺诈等问题进行调查、核实与处置。在实际运行中，平台面临的纠纷主要集中于求职阶段的投诉，典型类型包括疑似企业乱收费、存在诈骗风险等。平台设立专属客诉处理团 队，对相关投诉实行集中管理；对高风险投诉事件，平台在6小时内完成初步处理，包括信息核查、岗位下架、账号限制等措施；平台介入的依据主要包括平台规则、用户行为记录与交易数据，而非替代司法或行政裁决。 在责任边界上，平台并不承担传统意义上的用工主体责任，但通过规则制定、风险识别与流程托管，在合法合规前提下探索“准兜底型”的创新保障机制，提升就业安全的可预期性。 图5支付宝就业全流程的风险控制体系 # 案例：“虚假信息”到“真实岗位”，提供可信岗位信息 王师傅（化名）是一位90后的杭州本地退伍军人，在部队服役期间积累了厨师技能。退伍后回归家乡杭州的他，看似有一技之长却在找工作道路上遭遇困难。和周围人一样，王师傅最初将传统线上招聘平台作为主要求职渠道，但使用体验并不好，平台上“要钱的比较多”且流程冗长，“投简历要等好几天，有些还要审核什么的，挺麻烦”。 在参加社区组织的专场招聘活动时，王师傅得知在支付宝平台上可以找工作，于是在平台上投递了简历，这次经历与之前形成了鲜明对比，“反馈速度很快，非常及时”。在完成大概几天的线下面试、办理健康证等流程后，王师傅现在在蚂蚁员工食堂的档口做厨师，他表示“支付宝平台很‘讲信用’，岗位有就是有，没有就是没有，不要滑头”。 王师傅提到的“讲信用”是很高的评价，劳动者在找工作过程中面临岗位甄别成本、工作等待期的焦虑感与受骗风险，构建一个信息真实、承诺可靠的就业市场环境，能够让劳动者在找工作过程中更安心、更放心。 当就业越来越平台化、灵活化，政策制定者和学术界可能担心谁来承担风险治理的“第一道防线”？就目前数智就业平台发展的前景看，答案一定不是回到传统雇佣关系，而是通过数智平台，把风险治理能力前置、结构化和常态化，用技术手段，辅之以治理手段，能够解决平台交易中存在的大部分风险问题。 # （三）“人一技一岗”协同匹配：以就业结果为导向的技能培训 在岗位撮合与招聘效率之外，平台进一步将就业服务延伸至技能提升与职业发展领域，逐步构建起以就业结果为导向的“人一技一岗”协同匹配机制。 长期以来，传统职业培训普遍存在培训内容与岗位需求脱节、培训效果难以评估、技能转化率不高等问题，其根源在于培训体系与真实就业市场之间缺乏有效连接。数智就业平台通过引入人工智能与平 台化治理机制，重塑“培训—就业—职业发展”之间的关系，使技能培训从独立环节转变为就业流程中的关键组成部分。 在数智就业平台框架下，技能培训不再以机构和课程为中心，而是以劳动者的真实就业需求与能力差距为起点，其运行逻辑可以概括为三个连续步骤：识别差距 $\rightarrow$ 推荐课程 $\rightarrow$ 监测效果。 第一，识别差距。平台基于劳动者的求职行为、岗位匹配结果、履历信息以及既有培训与证书记录，识别其在目标岗位上的具体能力短板，明确“为何不能上岗”或“为何难以稳定就业”的关键技能因素。 第二，推荐课程。通过算法模型，将能力差距拆解为可学习、可认证的技能模块，并据此向劳动者推荐匹配度更高的培训机构、培训课程及相应的考试与技能认证路径。 第三，监测效果。平台将培训结果与后续就业表现进行关联分析，动态评估培训对上岗率、稳定性和收入变化的实际影响，使培训效果能够被量化、被验证、被持续优化。 这一机制从根本上改变了“先培训、再找工作”的传统路径，转而形成以岗位需求倒推技能提升路径的新模式。一方面，系统可根据劳动者已有技能证书、培训经历和就业意愿，精准推荐适配岗位；另一方面，当劳动者技能水平尚未满足目标岗位要求时，平台可同步推荐合规培训资源与职业技能认证路径，帮助劳动者通过“技能提升—岗位升级”实现收入与职业稳定性的同步改善。 支付宝就业频道的实践中，构建了融合公共服务与市场化供给的 技能服务体现。一方面，通过上线官方技能培训与就业公共服务功能，为用户提供培训机构查询、职业技能证书查询、考试成绩查询、技能补贴申领等数字化公共服务，实现权威信息的集中展示与核验，显著降低劳动者在培训选择中的信息成本与风险。另一方面，平台与各地优质培训机构、社会评价组织开展合作，将市场化培训供给纳入平台统一规则体系，通过智能推荐培训机构与课程、在线报名培训与考试评价、培训与就业场景的直接衔接，形成“官方认证—平台筛选—市场供给”相结合的运行机制，整体提升技能培训体系的可信度与有效性。 图6支付宝职业培训就业一体化方案 数智就业平台在技能培训领域的核心突破，还体现在将培训结果重新嵌入就业评价体系之中。通过平台数据的持续积累，培训不再只是一次性学习行为，而是逐步转化为可被记录、验证和调用的能力资产，为劳动者构建长期可积累的职业能力画像，并为企业识别技能匹配度提供更可靠依据。 围绕这一目标，平台也在推动形成更加开放、低门槛的职业培训生态。一方面，为具备开发能力的培训机构提供支付宝小程序框架、 用户认证、消息提醒、运营保障等基础能力，加快培训机构将培训课程平台上线支付宝，实现多渠道运营。另一方面，为缺乏技术能力的机构提供低代码甚至零代码工具，帮助其实现培训服务的线上化和结构化，提升机构运营效率与服务覆盖面。 在用户侧，平台同步推出AI职业培训助手，为劳动者提供培训路径指引、考证策略建议、职业规划支持以及机构与课程推荐等服务，降低技能提升的认知门槛与决策成本，提升劳动者参与培训和实现技能升级的整体体验。 总体来看，“人一技一岗”协同匹配机制标志着数智就业平台从“帮人找工作”向“帮助劳动者提升就业能力、实现长期发展”的重要转变。通过将技能培训深度嵌入就业流程，并以真实就业结果作为评价标准，平台为破解蓝领与灵活就业群体的结构性就业困境，提供了一条以数据驱动、结果导向为特征的可行路径。 # （四）平台的平台：数智就业平台的生态体系构建 在就业服务高度碎片化、多主体并存的现实条件下，单一平台难以覆盖就业服务的全部链条。数智就业平台的一个重要创新，在于其并非试图替代现有用工主体和服务机构，而是通过平台化组织方式，构建一个多主体协同运行的就业服务生态体系，形成“平台的平台”运行模式。 当前，数智就业平台所连接的生态伙伴，已覆盖就业服务的主要供给侧主体，包括但不限于：（1）公共部门与人社机构：公共就业服务、职业技能培训、职业技能评价与考试、成绩与证书查询、补贴 申领等官方服务；（2）招聘平台与用工撮合主体：如灵活用工与兼职招聘平台，承担岗位供给与初步筛选功能；（3）人力资源服务机构：大型人力资源公司、专业外包与派遣机构；（4）职业培训与技能评价机构：职业培训机构、技能评价机构、技术院校；（5）大型直招企业：具备稳定用工需求和规范用工能力的用人单位。 通过生态合作，平台得以汇聚来自不同渠道的岗位信息和服务资源，持续扩展岗位数据库与服务场景，显著提升就业供给的覆盖面与多样性。 平台向生态伙伴提供的核心价值，体现在“流量+产品+通用能力+模式创新”的组合式赋能。 流量赋能：降低获客成本，提升服务可达性。平台通过就业频道、技能培训入口和智能推荐机制，为生态伙伴提供稳定、精准的用户触达渠道，帮助其降低获客成本、提升转化效率。这一价值在本质上等同于将平台的用户基础转化为生态伙伴的公共获客基础设施。 产品赋能：嵌入式使用“1个平台+5个安心”能力。态伙伴可在其服务流程中，直接使用平台提供的就业保障产品体系，将“安心求职、安心用工、安心培训、安心领薪、安心保障”等能力嵌入自身业务，显著降低合规与风险管理成本。 平台通用能力输出：技术与信任基础设施共享。台向生态伙伴开放一系列通用能力，如实人认证、账户体系、支付与结算能力、信用与风控能力等。这些能力本身具有较高建设成本，通过平台共享，降低了中小机构参与就业服务的门槛。 模式创新支持：推动就业服务组织方式升级。AI能力加持下，平台帮助生态伙伴实现服务模式升级，如智能推荐、流程托管、数据反馈与效果评估，推动就业服务从“人力密集型”向“数智驱动型”转变。 数智就业平台的生态体系，是一种多主体协同的就业治理结构。平台不取代政府职能，但通过技术与规则增强公共服务的执行力；市场主体保持经营自主性，但在平台规则下实现更规范运行；用工企业与劳动者在统一信用与风控框架中互动，降低制度摩擦。 这一“平台的平台”模式，为AI时代就业服务提供了一种低成本扩展、可持续治理、兼顾效率与安全的组织形态，也为建设就业友好型数字经济提供了重要制度支撑。 # （五）平台支持公共就业服务：AI赋能与公共就业服务数字化 在就业形势复杂化、就业形态多样化的背景下，传统公共就业服务长期面临服务触达有限、办理成本较高、与市场需求脱节等现实约束。数智就业平台通过引入人工智能与平台化组织方式，为公共就业服务的数字化转型提供了新的实现路径。 以支付宝就业频道为代表，平台并非替代政府公共职能，而是以“能力输出者”和“场景承载者”的角色，推动公共就业服务从“独立系统运行”向“就业场景嵌入”转型升级。 支付宝就业频道已将多类公共就业服务能力，以模块化方式集中嵌入用户高频使用场景，主要包括： - 就业在线官方服务：高校毕业生就业服务、公共招聘、就业政 策解读、求职指导、招聘会与直播带岗等； - 补贴申领服务：失业补助金、灵活就业和创业补贴等政策工具，实现线上查询、申领与进度反馈； - 劳动保障与社保服务：个人社保权益单、养老金与医保信息查询等； - 人才政策与档案管理：个人求职记录、重点群体就业政策等； - 技能提升与职业资格服务：职业技能培训、职业技能标准、技能等级证书与专业技术资格查询。 在组织方式上，平台采取“数字化平台先上、公共体系协同接入”的合作路径。截至目前，平台已与15个省市、86家官方就业平台开展合作，包括省级和地市级公共招聘与就业服务平台。这种合作方式的实质，是为地方人社部门提供一个低成本、高流量、已成熟运行的数字化前台入口，显著降低公共就业服务线上化的建设与维护成本。主要通过数字化形式助力各省市人社部门服务线上化、促进技能培训、招聘就业、提升所辖区域的用工企业招用效率，合作形式包括： 针对高校毕业生、灵活就业人员、重点帮扶群体等，平台通过“线上系统+线下数字化工具”方式，协助地方人社部门扩大服务覆盖半径，包括： - 就业 IoT 设备（如刷脸求职机），降低求职和登记门槛； - 安心登记卡，实现身份识别与信息采集的标准化； - 评价考试消息提醒、技能补贴线上免申即享，提升政策兑现效率。 这些工具使公共就业服务在不显著增加人力与财政成本的情况下，实现更高频、更精准的触达。 在用工与就业管理环节，平台通过合规方式参与数据要素运营，如电子健康证等数字化工具，协助地方政府和用工企业提升用工合规性与管理效率。同时，在数据安全和隐私保护前提下，平台探索政府与平台在人才、技能与岗位数据要素方面的协作机制，通过数据协同提升区域人岗匹配效率，服务高质量就业目标。 # 五、结论和政策建议：促进AI时代高质量充分就业结论 # 1.就业矛盾转向就业过程不确定性过高 在蓝领与灵活就业领域，就业问题的核心不再表现为岗位供给不足，而在于就业过程本身所蕴含的不确定性成本过高。劳动者在求职、面试、试岗、履约、结算与发薪等多个环节中，持续暴露于信息不对称与风险敞口之下，个体需要独自承担较高的试错成本与违约风险。这种结构性不确定性，正在成为制约就业意愿和就业稳定性的关键因素。 从这一意义上看，就业风险结构正在发生转变：由以往以“是否失业”为核心的失业风险，转向以“能否顺利履约、是否按约结算、出现问题是否可协调”为核心的在岗风险。因此，高质量充分就业的主要矛盾，已经从岗位数量扩张转向对就业过程的治理与优化。 2.高质量充分就业不再等同于“稳定编制”，而取决于就业过程是否可持续、可预期、可保障。 在数字经济与平台经济背景下，就业形态日益多样化。高质量充分就业不应被狭义理解为稳定编制或长期劳动合同，只要就业过程具备明确规则、风险可控、权益可保障，即使是灵活就业和阶段性用工，同样可以构成高质量充分就业的重要组成部分。 劳动者关注的已不再仅是“是否有工作”，而是能否顺利入职、收入是否按约兑现、权益是否有人兜底。就业质量的衡量标准，正在从“是否就业”转向“就业过程是否可预期、可保障、可持续”。 3. 平台已成为当前就业体系的重要承载者，呈现明显的就业基础设施属性。 平台型就业服务覆盖了大量中低线城市劳动者、中生代劳动者以及女性等重点群体，在就业信息触达、岗位组织与用工撮合中发挥着基础性作用。在部分中低线城市和灵活用工场景中，平台已不只是市场主体，而是承担着准公共就业服务功能，成为劳动者接触就业机会的重要入口。 这一现实决定了，对平台的认识不能停留在“招聘渠道”层面，而应将其视为就业市场运行的重要制度节点。 4.就业质量不能仅以“是否投递成功”为依据，而应关注劳动者是否“敢投递、愿持续”。 平台数据显示，从岗位曝光到实际投递之间存在明显断层，投递转化率偏低并非就业意愿不足，而是劳动者对岗位真实性、履约风险 和保障预期保持谨慎的理性选择。这一现象本身，正是就业质量有待提升的直接信号。 只有当就业过程的安全性和可预期性得到改善，劳动者才会从谨慎观望转向主动参与，潜在就业需求才能真正转化为现实就业。 5.数智就业平台的价值在于降低摩擦、压缩风险，而非替代劳动。 人工智能在就业领域的核心价值，并不在于取代劳动者，而在于通过智能匹配、规则校验、风险识别与过程托管，降低就业交易中的信息摩擦和制度摩擦。通过对招聘、面试、用工、结算等关键环节的数字化和标准化，平台有能力将大量“潜在就业”转化为“真实就业”。 # 政策建议 城市分布数据表明，就业需求呈现明显的结构性分化。一线城市就业压力高度集中，二线城市成为就业需求的核心承载区，而中低线城市则面临岗位可达性不足的问题，反映出就业结构重心下移与区域就业不均衡并存的特征。 1. 系统推进AI就业基础设施建设，夯实就业过程可信基础 当前蓝领与灵活就业的核心矛盾，在于技能、岗位和信用信息难以被识别和验证。应以公共政策为牵引，加快构建就业领域的数智基础设施。 一是推动职业技能标准的统一与数字化表达。围绕重点行业和高频岗位，推进技能模块化、标准化建设，为“人一技一岗”精准匹配提供基础支撑，降低用人单位对学历等替代性指标的依赖。 二是探索构建面向就业场景的可信AI体系。通过引导平台沉淀 可验证的职业记录、技能凭证与履约表现，逐步形成可积累、可迁移的职业信用基础，增强就业市场的信任水平。 三是加强跨部门数据协同。在依法合规前提下，推动人社、教育、市场监管等部门与平台的数据接口对接，提升技能认证、培训补贴、用工合规等政策工具的精准投放能力。 2. 通过政策激励引导企业应用数智平台，降低用工成本与风险 针对蓝领与灵活用工场景中招聘频次高、试错成本大的现实问题，应通过政策工具，引导企业合理使用数智化用工服务。 一是探索对应用AI面试、智能匹配、数字化培训等数智化工具的企业给予适度税收减免或财政补贴，用于冲抵部分技术服务费用，降低企业转型门槛。 二是将合规使用平台用工服务纳入企业用工评价体系，引导企业从“低成本外包”转向“规范化用工”，减少因用工不规范引发的劳动争议与社会风险。 三是优先在制造业、物流、生活性服务业等用工密集行业开展试点，形成可复制、可推广的政策经验。 3.推动人力资源服务行业数智化转型与标准化发展 人力资源服务行业是连接平台与企业的重要中介，应通过政策引导其向更高质量、更高公信力方向发展。 一是支持人力资源服务机构引入AI技术，提升岗位审核、用工评估与风险识别能力，减少虚假招聘和不规范服务。 二是推进服务标准和评价体系建设，将服务质量、合规水平和就 业稳定性纳入行业评价指标，增强行业整体信誉。 三是鼓励人力资源服务机构与数智就业平台形成协同分工，共同服务中小企业用工需求。 4.深化平台与地方政府协作，提升公共就业服务效能 在中低线城市和重点群体就业领域，平台已呈现明显的准公共服务属性，应通过制度化合作加以引导。 一是共建数字化公共就业服务系统。依托平台技术能力，推动公共就业服务向线上化、智能化转型，提高岗位信息发布、技能培训、补贴申领等服务的可达性和效率。 二是规范引导地方零工平台发展。明确政府零工平台与市场化平台的功能边界，避免低效竞争，重点发挥公共平台在风险兜底、信息整合和重点群体服务方面的优势。 三是聚焦重点群体实施精准支持。通过与平台合作，提高就业补贴、培训补贴和管理政策的精准触达水平，推动形成更加包容、稳定的就业友好型发展方式。