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1.就业数据监测预警与再就业赋能路径规划

通过贯通汇集发改、工信、人社、市场监管、统计、税务等多部门就业数据，构建覆盖区域、行业、企业等全方位就业监测网络，利用移动支付、市场招聘、社保、工业用电等大数据，动态跟踪岗位供需、重点群体就业及重点企业用工变化。同时，实现失业风险从群体研判到个体识别的早期预警，自动生成包含技能重塑、岗位推荐等“一人一策”再就业赋能路径，并跟踪评估服务效果。

2.就业公共服务、职业指导与职业培训数据分析服务

探索“人工智能+就业服务”应用场景，推动“大数据+铁脚板”服务模式推广应用，为政策制定提供数据支撑。通过实时分析企业招聘需求、技术专利、政策文件、宏观经济等数据，预测未来中短期重点产业和区域的技能需求趋势，同时分析供需匹配、职业发展路径及技能缺口，完善就业信息推送、个性化职业规划、技能提升建议等功能，为求职者提供人岗相适的个性化职业指导与培训课程。

3.重点人群就业画像与精准服务匹配

针对高校毕业生、农民工、就业困难人员等特定就业群体人岗匹配精度不足的难题，通过融合教育背景、技能档案、就业年限、就业形式、从事行业、就业地点、收入情况、参保情况等微观就业行为与宏观产业需求等多维度数据，构建动态、精细的群体与个人就业画像。强化基于画像的智能岗位推荐、个性化职业规划以及中长期发展追踪能力，最终形成服务于个体就业求职、院校专业优化与产业人才储备的智能解决方案。

4.新就业形态劳动者数据服务与权益保障

聚焦网约配送员、网约车司机等新就业群体的现实痛点，探索基于数据要素的创新管理服务与权益保障新模式。重点研究如何通过合规采集和融合平台就业、接单、收入、工作时间、工作轨迹、保险缴费等数据，构建职业伤害风险预警模型；研发平台算法公平性与透明度监测工具，探索劳动者个人数据授权与安全存证方案，构建新就业群体智能画像，提升管理服务质效。

5.人才评价数字化、智能化创新应用

在人才强国战略指引下，传统人才评价模式面临评价维度单一、效率偏低、精准度不足、动态性滞后等痛点，难以适配新时代多元化、复合型人才的发展需求。聚焦“数据要素+人才评价”融合创新，鼓励依托多源人才数据资源，运用数字化技术、智能化算法，探索人才评价的技术突破、服务升级与管理优化路径，构建科学、高效、精准、动态的人才评价体系，为政府人才政策制定、企业人才选拔培养、社会组织人才服务提供支撑，助力人才价值精准挖掘与高效匹配。

6.跨区域人力资源协同调度与保障

聚焦大规模、有组织的人力资源跨区域流动场景，整合劳动力资源供给、目的地产业需求、实时招聘信息、技能培训资源及基本公共服务数据，构建智能匹配与路径规划系统，推动实现从“人找岗位”到“岗位适配人、服务跟随人”的模式转变，为劳动者提供涵盖岗位推荐、技能升级、行程安排、权益维护的全链条数字化保障。

7.人力资源服务行业智能升级与合规发展监测

为推动人力资源服务业高质量发展，一方面，要求开发深度理解岗位与人才语义的智能匹配及人岗协同推荐算法，提升服务效能；另一方面，鼓励基于行业机构的运营数据和市场行为数据，构建行业景气指数、服务主体信用评级、业务合规性监测及市场风险预警等数据产品，为行业创新服务、优化运营与政府精准施策提供量化依据。

8.农民工公共服务精准供给机制创新

融合社区、教育、医疗等多源公共服务数据，为农民工及其家庭构建精准画像。通过系统分析其生活、就业与发展需求，设计智能化服务机制，实现住房保障、子女入学、技能培训、医疗健康等关键服务的主动推荐与便捷办理，打造个性化、一站式的线上服务通道，推动公共服务普惠均等。降低农民工获取公共服务的门槛，切实增强其在城市生活中的获得感、幸福感、安全感。

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