人才匹配未来工作：公共就业服务指南

内容 这份报告是交互式的请注意此图标，它表示可以交互的页面 Acrobat下载并打开此PDF文件 本文件由世界经济论坛发布，作为对某项目、洞察领域或互动的贡献。此处表达的研究发现、解读和 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、其全体成员、合作伙伴或其他利益相关者的观点。 括影印和录音，或通过任何信息存储和检索系统。 前言 虽然不存在适用于所有情况的解决方案，但该指南针对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。此外，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，并将这些因素作为工作匹配过程的一部分进行梳理。无论政策制定者是否已成功开启这一进程，还是刚开始为其做准备，该指南都提供了关于如何利用最佳人力资本和技术潜力，将人才匹配到未来工作的指导方针和实例。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转变。这种转变将由前沿技术快速应用、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年就业未来报告》，这些转变预计将创造1.7亿个新工作岗位，同时也会使9200万个岗位被取代，这凸显了高效就业匹配对于工人、雇主以及公共就业服务机构在应对这场动荡同样重要。 安妮·勒贝尔 赛富时首席人力资源官 作、工资与就业创造》，世界经济论坛 劳动力市场洞察、强化战略人才规划、提高技能提升与再培训项目的有效性，最终实现更佳的就业成果。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（Capgemini）合作，研究最佳实践、挑战与解决方案，重点关注在劳动力市场动荡前沿运作的公共就业服务机构。广泛的文献综述、与国家就业服务机构的访谈以及技术解决方案的基准测试，为这本旨在成为政策制定者实用资源的指南书的设计提供了依据。 执行摘要 该指南重点介绍了一系列先进且经济高效的公共就业服务解决方案，旨在提升岗位匹配流程。本指南提供实用框架、可操作的指导以及现实案例研究，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匹配。 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。 实际案例研究中的见解 实施创新性就业匹配需要灵活的方法，以应对各国公共就业服务多样化的需求。六个国家层面的案例研究表明，技术成熟度不同的公共就业服务如何利用技术来应对其独特的就业匹配挑战。这些案例突显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和动态劳动力规划奠定了基础。将就业匹配视为一个相互关联的系统，使得在一个领域进行有针对性的改进能够产生连锁效应，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，并创造一个更敏捷、更响应迅速的劳动力市场。 定制化的数据驱动框架 据提升公共就业服务的岗位匹配效率：数据获取（1）与收集、数据结构化（2）与标准化、数据验证、技能提升（3）（4）与转岗培训，以及高效匹配（5）。 发展正在改变工作匹配方式，实现实时劳动力市场分析、自动化简历筛选以及超越传统关键词搜索的技能匹配。公共就业服务机构长期以来在连接求职者与机会、推动劳动力结构匹配以及推进再培训计划以改善就业结果方面发挥着至关重要的作用。 数据是此框架的核心，它使公共就业服务机构优的职位匹配 架而导致的技能错配、零散且难以获取的数据源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来提高岗位匹配的效率和效果。 技术，实现更高效、更有效的岗位匹配。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、低技术的方案入手。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 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。 尤其针对那些旨在支持求职者与各级机会（包括国际组织以及国家、地区和地方当局的机会）进行匹配的公共就业服务机构。 义的就业岗位的过程——正面临日益严峻的挑战。从技能框架错配、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，障碍重重。 本书包含六个国家案例研究——法国、危 将重点转向能够支持当前和未来就业匹配 该指南手册提供了一个简洁的框架，概 活动的技术创新。同时，还提供了一份实用清单，为各国提供逐步推进就业匹配各个阶段的指南。 述了可用来提升公共就业服务中岗位匹配成功率和效率的相应步骤和目标。 地马拉、尼日利亚、菲律宾、新加坡和瑞典——展示了在现实世界背景下最佳实践、挑战和解决方案。 1 成功的岗位匹配框架 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岗位匹配能力。 1 成功的岗位匹配框架 定义 工作匹配：定义与范围 虽然工作匹配活动的主要目标是连接个人与国内或跨国界的就业机会，但有三种补充性活动通常也会被 pursued。 职业匹配是指所有促进工作年龄段人员就业的活动，无论他们目前是否已就业。这一主动寻找工作的过程包括为个人识别合适的就业机会，并确保其技能和资质满足劳动力市场的需求。 劳动力市场洞察 。这种数据驱动的方法使决策者（或：政策制定者）和雇主能够就人力资源发展和岗位匹配策略做出明智的决策。 由于技术采纳、经济状况以及文化和市场动 态的复杂相互作用，各国职业匹配服务的范围存在差异。各国可能会遇到一系列独特的挑战，例如基础设施有限、预算和监管限制，以及人口中技术素养水平的差异，所有这些都可能阻碍能够显著提高职业匹配服务效率的新技术的有效采纳。虽然这些结构性差异凸显了不存在“一刀切”解决方案，但该指南书确定了职业匹配定义和范围中的关键趋同点。 人力资本规划涉及预测未来劳动力市场的需求，并据此准备劳动力队伍。这包括汇集来自不同 来源的职位空缺和需求信息，并为新兴就业趋势和机遇提供有价值的见解。 技能提升与转岗培训项目是旨在帮助个人掌握满足劳动力市场不断变化需求所需技能的结构 配服务方面发挥着关键作用。 本指南采用简洁框架，概述了提升公共就业服务中职位匹配成功率和效率的五个关键步骤。每一步对应职位匹配的一个关键点，旨在解决常见挑战。 成功就业匹配框架 第一步 – 数据访问与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，从而更好地满足当前和 未来的就业需求。 通过将技能与工作、认证和资质相关联，创建一个通用语言，以促进企业求职者之间的协同。 确保数据质量，在过程中验证身份、资质、技能水平和工作描述，建立信任。 定期更新个人资料，加入最新的学习与培训资质，确保求职者的技能保持相关性，并提高技能匹配的准确性和价值。 2 创新解决方案及应用案例 探索多种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。 以下每一页均按以下结构编排： 从公共就业服务机构的角度，概述每一步的目标。 突出先进技术，提升工作匹配流程，有效应对多样化需求。 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都能获得便捷与 高效。 角来自技术提供方的见解，探讨颠覆性趋势和创新如何塑造未来就业匹配。 2 创新解决方案及应用案例 创新方法 求职者数据：基于短信为求职者提供信息的一种实用方式是注册系统。此 颠覆性趋势：技术提供商视 外，诸如亭子或社区办公室之类的实体注册中心可以作为数据收集枢纽。角 第一步：数据访问与收集 来自企业的数据：应用程序集成编程接口（API）与招聘网站结合，可实现实时职位更新和雇主洞察，而人工智能（AI）驱动的数据分析平台能够追踪劳动力市场趋势。网络爬虫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流程中的情况。然后，人工智能可用于分析数据，并提供关于哪些方面需要培训以及哪些技能存在不足的见解。 收集来自企业和求职者的准确、及时数据，以了解劳动力市场动态。 历分析器并提取结构化数据，例如技能和资质。结合自然语言处理（NLP），它可以处理简历和求职信等非结构化数据，以提取关键信息。聊天机器人还可以通过协助提交、解答疑问以及确保无缝的数据收集流程来帮助求职者。 个步骤的访问和收集信息 企业数据：可以通过市场调研来接触企业并收集相关信息，同时使用表格和电子表格， 这些工具也提供了简便的方法来捕捉数据。 2 创新解决方案及应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商视 第二步：数据结构与标准化 公共就业服务机构可采用统一的劳动力市场数据框架，利用分类管理系统等工具，以及分类即服务（TaaS），以符合全球标准。本体编辑器技术可以自动化非结构化数据的结构化NLP处理，并解决多语言和领域特定挑战，确保有效的职位和技能数据标准化。 聚合技能本体技术是标准化未来的关键，它们能够构建一种整合了不同分类体系的通用语言。这使得公共就业服务机构能够通过准确解读不同市场的个人档案，将求职者与全球机遇相 将所有收集到的数据组织并标准化，纳入统一框架，以实现高效分析。 来自全球预定义分类体系组织——例如世界经 了解每个步骤的更多信息 结构和标准化 济论坛、国际劳工组织（ILO）、O*NET等——以及简单的分类使用，可以提供有效的电子表格结果。与语言专家建立合作是教育机构支持在地方和区域环境中标准化数据工作的一种方式。 2 创新解决方案及应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商视 第三步：数据验证 能够创建安全、防篡改的区块链认证记录，从而增强雇主的信心。基于代币的区块链上的激励措施可以鼓励准确的技能验证和资质共享。此外，通过支持硬技能和软技能的直接数字测试，为在线技能评估平台提供了一种实用解决方案。 音频和视频分析技术将通过视频简历、面试和录音回答，评估候选人的沟通能力、语言水平和行为表现，从而提升工作匹配效率。 确保通过安全的验证流程核实所有候选人和招聘信息的真实性。 它们是低成本、用户友好的二维码和网页链接 技术，可提供快速的信息访问和验证。它们可以将关键数据（如认证证书、技能或工作经历）嵌入到可扫描或可点击的格式中。 个步骤的验证信息 2 创新解决方案及应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商视 第四步：提升技能与转岗再培训 能够生成高度个性化的培训AI内容，包括文本、视频、评估和互动教程。这些内容可以轻松嵌入到学习体验中，公共就业服务平台（LXP）可以利用这些内容为求职者提供技能提升和转岗培训路径，最终创建高度个性化的学习内容。 将生成式人工智能（genAI）代理等副驾驶工具集成到就业平台将重塑价值链。通过理解求职者的需求并创建定制化资源，代理将充当实时学习教练。互联代理的网络将使公共就业服务机构能够提供全面的学习解决方案。 提供有针对性的培训和资源，以弥合技能差距，使求职者与劳动力市场需求相匹配。 技术赋能的社区学习能够有效为中心和大规模提 供现场培训。基础材料或印刷材料可通过短信送达偏远地区的求职者参加的职业技能培训项目。更普遍地说，开放教育资源（OER）为就业服务机构提供了一种负担得起的方式，使其能够为求职者提供培训和发展技能的机会。学习管理系统现在提供负担得起的系统（LMS）平台，用于有效交付和管理基础培训及技能提升项目，使公共就业服务机构能够轻松共享和创建自己的培训。 个步骤的信息。技能提升与再培训 2 创新解决方案及应用案例 创新方法 颠覆性趋势：技术提供商视 第五步：匹配 技术，包括人工智能机器学习、使用历史（机器学习）深度（学习）数据和分析数据来预测最佳工作匹配。