匹配人才与未来工作：公共就业服务指南

匹配人才与未来工作的岗位：公共就业服务机构指南 INSIGHT REPORT F E B RU A R Y 2 0 2 5 内容 这份报告是交互式的。留意此图标，用于可交互的页面 为确保交互功能，请使用Adobe Acrobat下载并打开此PDF文件。 免责声明 本文件由世界经济论坛发布，作为对某个项目、洞察领域或互动的贡献。此处表达的研究发现、诠释和结论是经世界经济论坛促进和认可的合作过程的结果，但其结果不一定代表世界经济论坛的观点，亦不代表其全体会员、合作伙伴或其他利益相关者的全部观点。 © 2025 世界经济论坛。保留所有权利。本出版物之任何部分均不得以任何形式或任何方式复制或传播，包括影印和录音，或通过任何信息存储和检索系统。 Getty Images, Midjourney Images: 前言 到2030年，预计全球超过20%的工作岗位将因劳动力市场的动荡而发生变化。这种变化将由前沿技术的快速采纳、绿色转型、人口结构变化和地缘经济碎片化等宏观趋势所驱动。根据世界经济论坛《2025年就业未来报告》，这些转变预计将创造1.7亿个新岗位，同时也会使9200万个岗位被取代，这凸显了高效的就业匹配对于工人、雇主以及公共就业服务机构在应对这场动荡中的重要性。1 虽然不存在一刀切的解决方案，但该指南手册针对工作中的异质性、技能语言多样性以及数据来源多元化等常见挑战提出了应对方法。此外，它还评估了新兴创新解决方案，包括人工智能（AI）代理和用于认证的区块链解决方案，并将这些因素作为工作匹配旅程的一部分进行映射。无论政策制定者是否已经成功迈出这一步伐，还是刚刚开始为其做准备，该指南手册都提供了关于利用最佳人力资本和技术潜力，以匹配未来工作的人才的指导原则和案例说明。 安妮·勒贝尔 首席人力资源官，埃森哲 Till Leopold Head, 《工作、工资与就业创造》，世界经济论坛 提升求职者和企业招聘匹配效率，将有助于实现更深层次劳动力市场洞察、强化战略性人力资源规划、提高技能提升与转岗培训项目的有效性，最终改善就业结果。公共就业服务机构在这一进程中发挥着关键作用。为应对这一问题，世界经济论坛与埃森哲公司合作，对最佳实践、挑战与解决方案进行研究，重点关注处于劳动力市场变革前沿的公共就业服务机构。通过广泛的文献综述、与国家级就业服务机构的访谈以及技术解决方案的基准测试，形成了本指南的设计，旨在为决策者提供实用参考资料。 执行摘要 这本指南提供了一种实用的框架、可操作的指导方针和实际案例研究，以支持政策制定者在实施和扩展技术解决方案方面的工作，最终推动技能与机遇之间更好地匹配。 该指南强调了为公共就业服务提供一系列先进且经济高效的解决方案，以改进工作匹配过程。 一本关于创新技术解决方案以实现更好劳动力市场结果的指南。 来自真实世界案例研究的洞察 一个定制化的数据驱动框架 实施创新性就业匹配需要灵活的方法，以满足不同国家公共就业服务多样化需求。六项国家层面的案例研究展示了具有不同技术成熟度水平的公共就业服务如何利用技术应对其独特的就业匹配挑战。这些案例研究强调了平衡创新技术与以人为本方法的重要性，以促进有意义的连接，减少偏见并确保文化相关性。加强公私合作对于实现劳动力供给与需求的匹配、推动行业创新至关重要。采用标准化技能框架为包容性劳动力市场洞察提供了基础，并支持动态劳动力规划。将就业匹配视为一个相互关联的系统，可以通过在一个领域进行针对性改进，产生连锁效应，最终提升整体劳动力市场效率。通过这些策略，公共就业服务可以应对就业匹配的复杂性，打造更灵活、更响应迅速的劳动力市场。 该指南手册概述了公共就业服务利用数据进行工作匹配的五步框架：数据访问(1) 和收集，数据结构和(2) 标准化，数据验证，技能提升(3)(4)和重新培训，以及有效匹配。(5) 人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术的快速进步正在改变工作匹配，实现实时劳动力市场分析、自动简历筛选以及基于技能的匹配，超越传统的关键词搜索。公共就业服务机构长期以来一直在连接求职者与机会、推动劳动力结构调整以及推进再培训计划以改善就业成果方面发挥着至关重要的作用。 可扩展的解决方案以实现更好的工作匹配 然而，公共就业服务机构在有效工作匹配方面面临重大障碍。这些包括由于缺乏标准化框架而导致的技能错配、零散且难以获取的数据源，这些限制了实时劳动力市场洞察，以及对采用新兴技术的抵制。技术创新提供了一个克服这些障碍的机会。然而，全球许多公共就业服务机构尚未全面采用先进技术来提高工作匹配的效率和效果。 数据是这一框架的核心，使公共就业服务机构能够运用人工智能和机器学习等技术，实现更高效、更有效的职位匹配。尽管这些解决方案可能资本密集且需要高技能劳动力，但各国可以首先采用基于短信等低成本、低技术的方案。这些实用方法使公共就业服务机构能够满足即时需求，同时建设采用更先进技术的能力。 引言 这本指南旨在支持政策制定者利用新兴技术解决方案提升就业匹配效率。 特别是在此，它面向寻求支持求职者与各级机会（包括国际组织以及国家、区域和地方当局）相匹配的公共就业服务机构。 有效的职位匹配——即将工作年龄人群与有意义的就业机会相连接的过程——正面临日益严峻的挑战。从技能框架错位、复杂的数据工作流程，到对数据隐私的担忧以及对新兴技术的怀疑，障碍众多。 第二章 第一章 第三章 转向能够支持当今及未来就业匹配活动的技术创新。同时，还提供了一个实用清单，为各国提供分步骤指南，以推进就业匹配的各个阶段。 该指南手册提供了一个简单的框架，概述了可以用于提升公共就业服务中工作匹配成功率和效率的顺序步骤和相应目标。 包含六个国家案例研究——法国、危地马拉、尼日利亚、菲律宾、新加坡和瑞典——展示在现实世界中最佳实践、挑战和解决方案。 此外，一份关键技术术语的词汇表提供了易于理解的定义，以支持理解。本指南书中探讨的概念之一。 1成功就业匹配的框架 一个五步框架，旨在通过数据访问、标准化、验证、技能提升和高效匹配，提升公共就业服务的就业匹配能力。 1成功就业匹配的框架 范围 定义 工作匹配：定义与范围 尽管工作匹配活动的首要目标是将个人与国内劳动力市场或跨国界的就业机会相连接，但有三种补充活动通常被使用：通过岗位匹配推进 ：工作匹配指的是所有促进工作年龄段人员获得就业机会的活动，无论他们目前是否已就业。这一过程积极寻找工作涉及为个人识别合适的就业机会，并确保他们的技能和资历符合劳动力市场的需求。 劳动力市场洞察 基于数据分析的市场洞察为劳动力市场趋势、就业模式、技能需求和岗位地点提供了有价值的信息。这种数据驱动的方法使决策者和企业能够就人力资源发展和就业匹配策略做出明智的决策。 特定国家的需求 工作匹配服务的范围因技术采纳程度、经济状况以及文化和市场动态的复杂相互作用而异。各国可能面临一系列独特的挑战，例如基础设施有限、预算和监管限制，以及民众在技术水平上的差异，所有这些都可能阻碍有效采纳新技术，而这些新技术本可以极大地提高工作匹配服务的效率。尽管这些结构性差异凸显了缺乏“一刀切”解决方案的必要性，但该指南确定了在工作匹配的定义和范围上的关键趋同点。 人力资本规划 人力资本规划涉及预测未来劳动力市场的需求并相应地准备劳动力队伍。这包括从不同来源汇集职位空缺和需求，并深入了解新兴就业趋势和机遇。 技能提升与再培训 提升技能和再培训项目是旨在为个人提供满足劳动力市场不断变化需求所需技能的结构化培训举措。这些项目可以包括职业培训、专业发展课程和其他教育机会，在提升就业匹配服务中发挥着关键作用。 ：这本指南手册使用了一个简单的框架，概述了五个关键步骤，以提高公共就业服务中工作匹配的成功率和效率。每一步对应一个关键在就业匹配方面，解决常见挑战。目标 1成功就业匹配的框架 成功就业匹配的框架 步骤1 – 数据访问和收集： 收集全面的劳动力市场数据，以分析就业需求与技能供给，以更好地当前和未来的就业需求。理解 步骤 2 – 数据结构化和标准化： 第三步 – 数据验证： 通过验证身份、资质、技能熟练程度和工作描述来确保数据质量，建立在旅程中。信任 步骤 4 – 岗位技能提升和再培训： 定期更新个人资料，载入最新的学习及培训资质，确保求职者的技能保持相关性，并提高技能匹配的准确度和价值。 步骤 5 – 匹配： 使用干净、经过验证的数据输入来生成准确的输出，最终推动工作匹配。.效率 2创新解决方案和应用案例 探索一系列创新且经济高效的方法，为工作匹配框架的所有阶段提供全面指导。 2 创新解决方案和应用案例 以下每一页的结构如下： 从公共就业服务角度概述每个步骤的目标 创新的工作匹配流程方法 突出先进技术提升就业匹配流程，以有效满足多样化需求。 高效的求职匹配流程解决方案 强调实用且经济高效的技术，以促进就业匹配流程，确保所有利益相关者的可及性和效率。 分享技术提供者关于颠覆性趋势和创新对塑造未来职业匹配未来的见解。 2 创新解决方案和应用案例 创新方法 求职者数据：基于短信 颠覆性趋势：技术提供商的观点 提供一种实用方法为求职者提供信息登记系统的附加功能。such物理注册中心作为自助服务亭或社区办公室可以作为数据收集中心。 第一步：数据访问和收集 来自企业的数据：应用集成将编程接口（API）与招聘网站结合可以实现实时职位更新和雇主洞察，而人工智能数据分析平台由人工智能（AI）驱动的分析可以追踪劳动力市场趋势。网络抓取工具可从雇主网站和招聘平台获取细粒度数据。 物联网（IoT）将影响数据的收集方式。通过利用互联设备，这项技术将允许实时追踪个人在工作中的表现或招聘过程中的表现。然后可以使用人工智能来分析数据，并提供关于培训需求和缺乏哪些技能的见解。 从企业和求职者那里收集准确和及时的数据，以了解劳动力市场动态。 求职者数据：由人工智能驱动的个人资料可以自动解析简历分析人员提取结构化数据，例如技能和资质。结合自然语言，它处理对语言处理（NLP）的非结构化数据（如简历和求职信）进行关键详细信息提取。can also聊天机器人通过协助提交材料、解答疑问以及确保无缝的数据收集过程来帮助求职者。 点击下方图标以了解更多关于每个步骤的信息接入和采集 成本效益解决方案 企业数据：：市场调查可以开展以吸引企业并收集相关信息，以及表格，这些表格也提供以及电子表格的直截了当的方法来捕获数据 。 2 创新解决方案和应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商的观点 第二步：数据结构与标准化 ：公共就业服务机构可以采用统一的劳动力市场数据框架，使用工具如–分类管理系统能够–和按服务分类（TaaS）以符合全球标准。本体编辑器技术可以自动化结构化对非结构化数据进行自然语言处理，并解决多语言和特定领域挑战，确保有效的工作和技能数据标准化。 转向技能本体论技术是标准化的未来关键，它们能够构建一个整合多样化分类体系的通用语言。这使得公共就业服务能够通过准确解读跨市场的个人资料，将求职者与全球机会相连接。 将所有收集到的数据进行组织化和标准化，纳入统一的框架，以实现高效的分析。 高效且经济的解决方案 点击下方的图标查明每个步骤的更多信息结构和标准化 从全球：预定义的组织分类法，如世界经济论坛、国际劳工组织（ILO）、O*NET等，以及简单的分类使用can provide effective电子表格结果。与语言专家建立合作是另一种方式或教育机构支持在本地和区域环境中标准化数据的工作。 2 创新解决方案和应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商的观点 步骤 3：数据验证 可以创造安全、防篡改区块链记录资质认证，增强雇主信心。incentives on the基于令牌的区块链可以鼓励准确的技能验证和凭证共享。此外，提供在线技能评估平台通过支持硬技能和软技能的直接数字测试，提供了一个实