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| 人工智能优化就业档案管理思考 |
| 第762期 作者：□文/吴 浩 张志荣 时间：2025/10/1 11:08:02 浏览：26次 |
［提要］ 就业档案作为就业信息的重要载体，是实现人力资源精准配置的基础工具，也是高质量就业的重要支撑。通过探讨人工智能在就业档案优化中的应用，分析当前就业档案管理中面临的现实困境，提出从信息采集、分类、分析、挖掘及个性化服务等方面优化方案，阐释优化后的就业档案如何促进就业市场平衡、增强就业稳定性、保障公平竞争并支持职业转换，进而推动高质量就业，为就业档案应用提供新思路，也为就业市场高效运行和人力资源精准配置提供理论依据和实践指导。
关键词：人工智能；就业档案；高质量就业；信息优化；数据挖掘
基金项目：江苏省2022年度高校哲学社会科学研究项目：“基于ACSI模型的高职院校就业指导服务满意度研究”（项目编号：2022SJYB1242）；江苏省教育科学“十四五”规划课题（课题编号：D/2021/03/154）
中图分类号：F24 文献标识码：A
收录日期：2025年4月28日
高质量就业是国家发展战略中的重要目标之一。党的二十大报告中明确指出，“坚持就业优先战略和积极就业政策，实现更高质量和更充分就业”。2024年，中共中央、国务院发布的《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》进一步强调了推动经济社会发展与就业促进的协调联动，实施就业优先战略，以实现高质量、充分就业。高质量就业不仅注重数量，更强调就业质量。高质量就业的内涵丰富：从宏观层面来看，它包括就业机会充分、就业环境公平、就业结构优化、人岗匹配高效、劳动关系和谐等方面；在微观层面，则体现在劳动者能够获得合理的劳动报酬、充足的发展空间、稳定的工作环境，劳动者的权益得到充分保障等维度。
就业档案真实记录求职者的成长历程和综合素质，是求职者择业过程中的重要载体，也是用人单位选拔人才的关键依据。科学管理和充分利用就业档案信息资源，对于优化人力资源配置、缓解结构性就业矛盾，实现高质量就业具有重要意义。尽管国内学者在就业档案管理领域的研究已取得阶段性进展，但现有研究多集中于现状分析、问题识别和对策建议等基础层面，多数成果仍停留在应用对策层面，关于就业档案管理机制与高质量就业内在关联性的系统性研究仍显不足。
近年来，随着技术的迅速发展，人工智能凭借强大的深度学习、大数据处理和自然语言处理（NLP）技术为就业档案优化提供了全新思路与方法。人工智能能够通过自动化信息采集与分类、数据分析与挖掘等功能，提升就业档案的管理效率和质量，为求职者提供更为合理的职业规划建议，为促进高质量就业提供重要支撑。因此，基于大数据处理、精准匹配、职业转换、公平竞争保障及提升招聘效率等维度，分析人工智能在就业档案优化中的应用及其对高质量就业的促进作用，成为当前研究的重点。
一、就业档案数据管理现实困境
就业档案作为求职者与用人单位之间的重要桥梁，与求职者的求职简历相比，更具有权威性和公信力。然而，当前就业档案面临着信息不完整、更新滞后、管理粗放、服务单一等多重问题，直接影响到就业市场的公平性与高质量就业的实现。
（一）信息不完整与更新滞后。就业档案作为一项动态的管理工具，是求职者个人信息的集合体，其信息的完整性和时效性对求职者的职业发展和用人单位的招聘决策具有重要意义。然而，当前就业档案管理仍面临一些挑战。一方面，档案内容存在关键信息缺失的情况，如求职者的详细技能、工作实习经验等，这在一定程度上影响了求职者个人能力的全面展示；另一方面，档案更新滞后问题同样严重，不仅影响了档案的可信度和有效性，也使得用人单位难以准确评估求职者的实际能力，从而增加了招聘的风险和成本。这些问题严重影响了档案的功能发挥和就业市场的运行效率。
此外，信息不完整还可能导致简历造假等问题的出现。由于部分档案中缺少关键信息的验证，一些求职者可能会利用这一漏洞进行简历造假，这不仅损害了就业市场的公平性，也对高质量就业的实现构成了威胁。
（二）数字化程度低。当前，就业档案的数字化程度较低，多数档案仍以纸质形式存在，档案的收集、整理、存储和更新高度依赖人工操作。这种模式不仅降低了管理效率，还限制了基于档案数据的分析与挖掘能力。纸质档案在转移和查询过程中耗费大量时间，且容易发生信息丢失或损坏，进一步加剧了档案管理的难度，同时也使得档案信息的安全性和完整性难以保障。
此外，各部门之间缺乏有效的数据共享与协同机制，档案信息重复、孤立的情况较为突出。这不仅增加了档案管理的成本，还限制了档案数据的利用。这种现状严重影响了档案信息的高效利用和价值发挥。不同地区和部门之间的就业档案数据未能实现有效对接，导致信息流动不畅和利用效率低下。这种信息孤岛现象限制了档案信息的共享和协同，使得政府、求职者、用人单位、高校和人才服务机构之间缺乏有效的协同机制。
（三）管理方式粗放。传统的档案管理模式主要依赖人工操作，档案管理环节繁琐且效率低下。缺乏专业化的管理知识和精细化的操作规范，导致档案存放混乱，难以快速查找和使用。根据《高等学校档案管理办法》规定，高等学校应当为高校档案机构配备专职档案工作人员。然而，在实际操作中，多数学校的就业档案管理工作由辅导员或招生就业部门工作人员兼任，往往缺乏专业的档案管理知识，导致管理方式粗放。
此外，毕业后人才中心的就业档案管理因缺乏精细化操作，导致信息化水平低、管理不规范、人档分离现象严重，整体呈现出管理粗放的特征，难以满足高质量就业服务的需求。这种现状不仅增加了档案管理的难度，也使得用人单位在招聘过程中难以快速准确地获取求职者的个人信息和综合素质评估。
（四）服务模式单一。当前，就业档案服务主要集中在档案的保管与转接，缺乏个性化和专业化服务功能。这种单一的服务模式无法满足求职者和用人单位的多样化需求。对于求职者而言，就业档案未能提供基于个人信息的职业规划建议和岗位匹配推荐，使其难以通过档案获取有效的职业发展指导。
同时，用人单位在招聘过程中也面临类似问题。通常只能依赖简历和面试信息进行评估，难以全面了解求职者的综合素质与潜力。这种信息不对称增加了招聘的盲目性和不确定性，进而提高了招聘成本和风险。
尽管部分地区已开始推进就业档案服务的数字化和一体化管理，但整体而言，服务的个性化和专业化覆盖仍不完善。档案服务未能充分发挥其在职业发展支持和精准招聘中的潜在价值，亟须通过技术赋能和服务优化来提升其服务效能。
二、人工智能对就业档案管理的赋能作用
（一）自动化信息采集与更新。人工智能利用自然语言处理（NLP）技术，自动识别并提取求职者的教育背景、实习经历、工作经验、获奖情况及技能证书等信息，并将其存入就业档案，减少人工输入误差，提高信息采集效率。此外，人工智能还能同步更新求职者在学习平台上的学习过程与日常考核等数据，确保档案内容具备全面性与时效性。
（二）智能化信息分类与存储。人工智能通过机器学习算法对电子化就业档案进行自动分类。通过数据训练构建分类模型，完成内容导向的智能归类。此外，人工智能还能构建跨部门的就业档案知识图谱，将档案与市场供需数据关联，对就业档案的信息进行语义理解和分析，从而实现结构化存储，便于后续的管理和检索。
（三）数据分析与挖掘。人工智能基于就业档案的历史数据进行分析，利用机器学习算法探索求职者就业档案中的技能情况、学习情况、工作经历等与就业情况的关系，预测用人单位的技能需求和高校教学改革趋势，为高校专业改革和人才培养提供依据。此外，还可以利用人工智能技术对就业档案中关于职业发展路径的数据进行分析，挖掘各专业的职业发展规律和趋势，帮助求职者及时修订自己的职业发展规划。
（四）提供个性化服务。人工智能的智能问答系统可以基于就业档案的信息，为求职者提供个性化的就业咨询服务，解答就业政策、职业发展、面试技巧等领域的疑问。系统还可以基于就业档案大数据分析职业发展趋势，根据求职者的教育背景、工作经历和兴趣爱好等信息，绘制个人职业画像，并推荐适合的职业发展方向、岗位信息及培训课程等，有效提升求职者就业竞争力。
三、人工智能助力高质量就业路径的实现
（一）促进就业市场动态平衡。人工智能优化后的就业档案有助于形成就业市场的动态平衡。通过运用大数据和人工智能对大量就业档案数据的深度挖掘与计算，精准预测各高校专业、行业及不同地区的人才需求变化趋势，使就业档案不仅仅局限于单纯的存档功能，还可以推动政府制定科学合理的就业政策、用人单位开展精准的人力资源选拔、高校及时调整专业设置和培养方案，强化布局关键领域和相关行业，培养精确匹配国家和行业需求的人才。同时，人工智能优化后的就业档案结合求职者的地域分布、求职偏好和意向，以及不同地区的经济发展、产业分布和就业政策等多方面因素，能够为求职者精准推送信息，指导劳动力在不同地区和行业间合理流动。与传统简历相比，优化后的档案信息匹配更具可靠性和时效性。这不仅可以帮助求职者更精准地寻找适合自己的工作岗位，提高求职的效率和质量，还能减少求职过程中的资源浪费，促进求职者能够更好、更快实现自身价值和职业发展。对用人单位而言，它能够节约招聘成本，优化人力资源配置。此外，这种基于就业档案优化后的精准匹配模式，还能有效缓解就业市场的结构性矛盾，减少因信息不对称带来的就业不平衡现象，推动整个就业市场的良性循环与可持续发展，进而为经济社会的稳定繁荣注入强大动力。通过优化后的就业档案，政府可以更科学地制定就业政策，推动产业技术升级，并创造更多高质量就业岗位。
（二）增强就业稳定性。人工智能结合就业档案中求职者的工作经历、个人能力等信息与企业经营状况、行业稳定性进行综合分析，评估就业风险，提前为求职者提供职业风险预警，以便帮助其提高就业稳定性，而稳定性恰恰是高质量就业的核心内容之一。例如，若行业处于饱和状态，系统可及时提醒求职者关注行业动态，积极提升技能，调整就业方向，降低失业风险。同时，基于人工智能优化后的就业档案平台可整合各类职业培训资源，为求职者提供课程学习、项目实践和技能培训等帮助，争取政府政策和资金支持，共同促进就业稳定。政府相关部门还可以利用优化后的就业档案信息，精准推送就业政策和信息，针对特定群体推荐创业补贴、培训政策和优惠政策等信息，帮助求职者及时享受政策红利，提高就业水平与抗风险能力。
此外，法律保障是提升就业稳定性的关键措施。基于优化后的就业档案信，求职者可在就业各个阶段获得法律援助，维护其合法权益，减少因法律问题导致的就业不稳定。
（三）促进公平竞争保障。人工智能优化后的就业档案减少了人为因素的影响，使内容更加客观。通过既定算法筛选，精准分析求职者的成果、技能证书和学习成绩等数据，形成技能水平量化评估，帮助用人单位进行科学选拔，减少用人单位初步审核环节中个人情感和主观因素的干扰。人工智能算法的公平性和可解释性设计，在招聘过程中有助于保持招聘的公平性和透明度，防止就业歧视。这些措施共同作用，不仅提高了就业质量，还为个人职业发展创造了更广阔的空间。
此外，构建和谐的劳动关系也是促进高质量就业的重要内涵之一。将劳动合同纳入就业档案，并作为企业的重要考核指标，有助于提高劳动合同签订率，保障劳动者合法权益，增强其对企业的归属感和忠诚度，从而提升就业稳定性和质量。
（四）支持职业转换与技能提升。人工智能优化后的就业档案为求职者的职业转换与技能提升提供了技术支持。人工智能技术可以对求职者的就业档案进行详细分析，明确目标职位所需技能与现有能力之间的差距，制定个性化的职业转变与能力提升方案。同时，企业也可以通过评估求职者的学习轨迹和能力，与企业的技能数据集进行匹配，找出潜在的契合点，帮助求职者及时进行职业调整，制定合适的学习与培训计划，确保技能提升和职业发展与市场需求保持一致。总之，人工智能优化后的就业档案为个人提供了全面的支持，帮助其实现职业转换与技能提升，适应快速变化的职场环境，从而保障长期的高质量就业。
综上，通过人工智能自然语言处理技术实现信息的自动采集与更新，减少人工输入误差，确保档案内容的全面性与时效性。利用机器学习算法构建知识图谱，使档案信息结构化，便于管理和检索。人工智能的数据分析能预测技能需求和职业发展趋势，提前为求职者提供职业风险预警，并制定应对策略促进就业稳定。同时，人工智能为高校专业改革和求职者职业规划提供个性化服务，提升求职者就业竞争力，保障高质量就业。人工智能优化的就业档案可以减少人为因素的干扰，促进就业市场的公平竞争，为求职者提供更公平的就业推荐机会。人工智能的应用不仅提升了就业档案管理的效率和客观性，也为个人职业发展提供了全面支持，助力高质量就业的实现。
（作者单位：江苏建筑职业技术学院）
主要参考文献：
［1］刘潜.高校毕业生就业档案信息资源开发与大学生职业发展服务研究［J］.山西档案，2024（08）.
［2］敖阳利.抓住重点主动作为 推动经济持续回升向好［N］.中国财经报，2024-09-28（001）.
［3］张书娟.就业档案信息资源开发与大学生职业发展服务研究［J］.山西档案，2024（11）.
［4］蔡蕊.红色档案资源在高校思政教育中的应用研究［J］.山西档案，2024（11）.
［5］饶素玉.“稳就业”背景下高校毕业生档案管理服务优化路径与策略［J］.浙江档案，2022（01）.
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