为明日的职业匹配人才：公共就业服务指南

匹配未来工作的人才：公共就业服务机构指南 Contents 此报告是交互式的留意此图标，用于可交互页面。 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。此处表达的调查结果、解释和结论是一个由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，也不一定代表其全体成员、合作伙伴或其他利益相关者的整体观点。 © 2025 世界经济论坛。版权所有。本书的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: 序言 到2030年，预计全球将有超过20%的工作岗位因劳动力市场的动荡而发生转变。这种转变将由前沿技术的快速采用、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年未来就业报告》，这些变革预计将创造1.7亿个新工作岗位，同时将取代9200万个现有岗位，突显了高效就业匹配对于劳动者、雇主以及公共就业服务机构在应对这场动荡方面的重要性。1 虽然不存在一劳永逸的解决方案，但该指南涵盖了诸如工作与技能语言的异质性以及数据来源多样化等常见挑战。它还评估了新兴的创新解决方案，包括人工智能（AI）代理和用于认证的区块链解决方案，并将这些因素作为求职匹配过程的一部分进行映射。无论政策制定者是否已成功启动这一进程，还是仅仅开始为其做准备，该指南都提供了关于如何利用最佳人力资本和技术潜力，将人才匹配至未来工作的指导原则和实例。 Anne Lebel 首席人力资源官，埃森哲 Till Leopold Head, Work, Wages and Job Creation, World Economic Forum 提高求职者和企业间就业匹配效率将有助于深化劳动力市场洞察、强化战略劳动力规划、提升技能提升与再培训项目的有效性，最终实现更优的就业成果。公共就业服务机构在这一进程中扮演着关键角色。为应对这一问题，世界经济论坛与凯捷公司合作开展研究，聚焦于在劳动力市场动荡前沿运作的公共就业服务机构的最佳实践、挑战与解决方案。通过广泛的文献回顾、与国家就业服务机构的访谈以及对技术解决方案的基准测试，本指南得以设计，旨在成为政策制定者的实用资源。 执行摘要 这本指南提供了一套实用的框架、可操作性指导以及真实世界的案例研究，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，最终促进技能与机遇之间更好的一致性。 该指南书强调了多种先进且经济高效的解决方案，用于公共就业服务以改进工作匹配过程。 一本关于创新技术解决方案以改善劳动力市场结果的指南。 来自真实案例研究的洞察 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，以满足各国公共就业服务的多样化需求。六个国家层面的案例研究阐释了不同技术成熟度的公共就业服务如何借助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。加强公私合作对于协调劳动力供给与需求、推动行业创新至关重要。采用标准化的技能框架为包容性劳动力市场洞察提供了基础，并支持动态的劳动力规划。将就业匹配视为一个相互关联的系统，使得针对某一领域的改进能够产生涟漪效应，最终提升整体劳动力市场效率。通过这些策略，公共就业服务能够应对就业匹配的复杂性，打造一个更加敏捷和响应迅速的劳动力市场。 该指南手册概述了公共就业服务机构利用数据提升就业匹配的五步框架：数据访问(1) 以及收集数据结构化与(2) 标准化，数据验证，技能提升(3)(4)以及再培训，和有效匹配。(5) 人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术的快速发展正在改变就业匹配方式，实现实时劳动力市场分析、自动简历筛选以及超越传统关键词搜索的基于技能的匹配。公共就业服务机构长期以来在连接求职者与机会、推动劳动力结构对接以及推进再培训计划以改善就业结果方面发挥着关键作用。 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职位匹配方面面临重大障碍。这些障碍包括由于缺乏标准化框架而导致的技能错配，以及碎片化且难以获取的数据来源限制了实时劳动力市场洞察，以及抵制采用新兴技术。技术创新为克服这些障碍提供了机会。然而，全球许多公共就业服务机构尚未全面采用先进技术以提高职位匹配的效率和效果。 数据是这一框架的核心，使公共就业服务机构能够利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进技术，实现更高效、更精准的岗位匹配。尽管这些解决方案可能资本密集且需要高技能劳动力，但各国可以从基于短信（SMS）等低成本、低技术手段的工具入手。这些实用方法使公共就业服务机构能够应对即时需求，同时逐步提升采用更先进技术的能力。 引言 这本指南旨在帮助政策制定者利用新兴技术解决方案提高就业匹配效率。 特别是，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、地区和地方当局）匹配的公共就业服务机构。 有效的职业匹配——即连接在职年龄段人员与有意义就业的过程——面临着日益增长的挑战。从技能框架错位和复杂的数据工作流程，到对数据隐私的担忧和对外来技术的怀疑，障碍众多。 第二章 第一章 第三章 转向支持当前和未来就业匹配活动的技术创新。同时提供了一份实用清单，为各国提供分步骤指南，以推进就业匹配的各个阶段。 该指南手册呈现了一个简单的框架，概述了可用来增强公共就业服务中工作匹配成功与效率的顺序步骤及对应目标。 包含六项国家案例研究——法国、危地马拉、尼日利亚、菲律宾、新加坡和瑞典——展示了在现实情境中的最佳实践、挑战与解决方案。 此外，一份关键技术术语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成功就业匹配框架 一个用于提升公共就业服务机构工作匹配效率的五步框架，聚焦于数据访问、标准化、验证、技能提升和高效匹配。 1成功就业匹配框架 范围 定义 工作匹配：定义和范围 虽然工作匹配活动的主要目的是将个人与国家劳动力市场或跨国界的就业机会联系起来，但有三种补充性活动通常被采用：通过工作匹配来实现 ：工作匹配是指所有促进工作适龄人员获得就业的活动，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满足劳动力市场的需求。 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、技能需求和岗位分布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劳动力发展和岗位匹配策略做出明智的决策。 特定国家的需求 各国就业匹配服务的范围因技术采用、经济状况以及文化和市场动态的复杂相互作用而异。国家可能面临一系列独特的挑战，如基础设施有限、预算和监管限制，以及民众技术素养水平参差不齐，所有这些都可能阻碍新技术有效应用于就业匹配服务，而新技术本可极大提升其效率。虽然这些结构性差异凸显了不存在万能解决方案的问题，但指南手册识别了就业匹配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，并就新兴就业趋势和机会提供宝贵的见解。 技能提升与再培训 技能提升和再培训项目是旨在为个人提供所需技能的结构化培训计划，以满足劳动力市场不断变化的需求。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方面发挥着关键作用。 ：这本指南采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职业匹配的成功和效率。每一步都对应一个关键。关于工作匹配，解决常见挑战。目标 1成功就业匹配框架 成功就业匹配框架 第一步 – 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和技能供给，以更好地当前和未来的就业需求。理解 第二步 – 数据结构和标准化： Create a通过将技能与工作、认证和资质挂钩通用语言以促进企业与求职者之间的协同。 步骤 3 – 数据验证： 确保数据质量，通过验证身份、资质、技能熟练程度和工作描述，建立在旅程中。信任 步骤4 – 技能提升与再培训： 定期更新个人资料，载入最新的学习与培训资质，确保求职者的技能保持相关性，并提升技能匹配的准确性与价值。 步骤 5 – 匹配： 使用清洁且经过验证的数据输入来生成准确的结果，最终推动工作匹配.效率 2创新解决方案和用例 探索一系列创新且经济高效的多元化方法，为工作匹配框架的所有阶段提供全面指导。 2 创新解决方案和用例 以下每一页的构成为： 从公共就业服务的角度来看，概述每个步骤的目标。 工作匹配流程的创新方法 突出先进技术提升就业匹配流程，以有效满足多样化需求。 面向就业匹配流程的成本效益解决方案 强调实用且成本效益高的技术，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。 颠覆性趋势：技术提供商的观点 分享技术提供者关于颠覆性趋势和创新塑造未来就业匹配的见解。 2 创新解决方案和用例 创新方法 来自求职者的数据：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解决方案。此外，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：应用集成与招聘网站结合的编程界面（API）可以实现 实时职位更新和雇主洞察，而人工数据分析平台由人工智能驱动的情报系统可以追踪劳动力市 物联网（IoT）将影响数据收集的方式。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，并提供关于需要培训以及缺乏哪些技能的见解。 场趋势。网络抓取工具从雇主网站和招聘平台提供细粒度的数据。 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。 来自求职者的数据：AI驱动的个人资料可以自动解析简历分析者提取结构化数据，例如技能和资格。结 合自然语言处理技术，它处理对非结构化数据（如简历和求职信）进行语言处理（NLP），以提取关键信息。can also聊天机器人通过协助提交、解答疑问以及确保无缝的数据收集流程来帮助求职者。 点击下方图标以了解更多关于每个步骤的信息访问和收集 成本效益解决方案 企业数据：市场调查可以进行以吸引企业并收集相关信息，伴随有表格，这些表格也提供以及电子表格的直观方法来捕获数据。 2 创新解决方案和用例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商的观点 第二步：数据结构和标准化 ：公共就业服务机构可以采用一个统一的劳动力市场数据框架，利用工具如–分类管理系统能够– 和taxonomy-as-a-service (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，解决多语言和特定领域挑战，确保有效的职位和技能数据标准化。 以转向技能本体技术为关键，标准化未来得以实现，这能构建一种融汇多种分类体系的通用语言。这使得公共就业服务机构能够通过精准解读跨市场的个人档案，将求职者与全球机遇相连接。 将所有收集到的数据组织并标准化，纳入统一的框架中，以实现高效分析。 具有成本效益的解决方案 点击下方的图标为了了解更多关于每个步骤的信息结构与标准化 ：预定义的组织分类法——例如世界经济论坛、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。与语言专家的合作是另一种方式或教育机构，以支持在地方和区域环境中标 准化数据的工作。 2 创新解决方案和用例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商的观点 步骤 3：数据验证 能够创建安全、防篡改的区块链记录的认证信息，增强雇主的信心。incentives on the基于令牌的区块