AI 人工智能技術應用于人社服務領域的創新研究報告

一、研究背景與市場概況

1.1 研究背景與政策環境

人工智能技術正深刻改變政府治理模式和公共服務方式。在國家全面推進數字化轉型的戰略背景下，人社部《數字人社建設行動實施方案》明確提出：到 2025 年，人社數字化底座基本建立，建成橫向打通、縱向貫通、協同高效的人社一體化發展格局(29)。這一政策導向為 AI 技術在人社服務領域的應用提供了明確的戰略指引。

2025 年，中國正處于加快建設數字中國的關鍵時期，人工智能作為核心技術之一，已成為提升政府治理效能和公共服務水平的重要手段。人社服務作為政府公共服務的重要組成部分，其數字化、智能化轉型對于提高服務效率、優化服務體驗、降低行政成本具有重要意義。

在全球范圍內，人工智能在人力資源管理領域的市場規模預計將快速增長。根據 The Business Research Company 的研究，全球人工智能在人力資源市場規模預計將從 2025 年開始快速增長，到 2029 年達到 140.8 億美元，年復合增長率達 19.1%(9)。這一增長主要歸因于對員工福利和參與度的日益關注、超個性化和技能發展、增強的招聘和保留策略、道德考量和負責任的 AI 實施、人才分析和未來工作準備等因素(9)。

1.2 人社服務數字化轉型現狀

中國的人社服務數字化轉型已取得顯著成效。2025 年，全國多地人社部門積極探索 AI 技術在就業服務、社保辦理、人才管理、勞動仲裁等領域的應用，形成了一批可復制、可推廣的經驗和模式。

在就業服務方面，深圳市人力資源和社會保障局正式推出 “深圳人社 AI 管家”，通過人工智能技術實現 “政策找人”" 指尖秒辦 "“主動推送”，推動政務服務由 “被動咨詢” 向 “主動服務” 升級，加速構建 “主動感知 — 智能引導 — 全程跟隨” 的智慧服務新生態(2)。

在社保辦理領域，各地積極引入 AI、RPA 等數字化技術，以全新的人機交互方式實現社保經辦服務 “人工操作” 向 “自動經辦” 的轉變。例如，泰安市社保 “數字員工”——“泰小保” 通過引入 AI、RPA 等數字化技術，可代替人工執行各類簡單重復、規則清晰、頻次高、耗時長的業務操作，還能在中高風險業務審核、業務數據預處理等環節實現智能審核，有效守住社會保險基金的安全防線(4)。

在人才管理方面，各地人社部門積極推進數字技能人才培養。如華為公司與多地人社部門合作，通過鯤鵬、高斯數據庫等產品與方案助力建設人社數字底座，同時依托數通、鴻蒙等實訓室，提供端到端的數字人才培養綜合方案，構筑了 “創新、產業、人才” 的產業人才生態鏈和數字人才培養的新范式(29)。

在勞動仲裁領域，人工智能技術的應用正在改變傳統仲裁模式。廣州市勞動人事爭議仲裁院正式接入 DeepSeek 平臺，上線基于勞動仲裁知識庫的 AI 智能服務平臺 ——"穗小仲"DeepSeek 智能體，有效解決了法律適用不統一、說理分析不規范、裁決金額不精準、文書校對審核久等困擾基層仲裁機構的多個難題(22)。

在社保一卡通方面，人力資源社會保障部 2024 年初印發《關于加快推進社會保障卡居民服務 “一卡通” 建設的通知》要求，到 2025 年，省級 “一卡通” 普遍實現，區域 “一卡通” 形成趨勢；到 2027 年，基本實現全國 “一卡通” 的目標(18)。推動電子社保卡與電子健康卡互認，實現社保卡在全省各醫療機構掛號就診、住院登記、查詢打印、就醫購藥等醫療服務 “一卡通”。

1.3 研究范圍與方法

本研究報告聚焦中國范圍內 AI 人工智能技術在人社服務領域的應用現狀、問題、優勢及未來發展方向。研究時間范圍為短期（1-2 年），即 2025-2027 年。研究重點關注就業服務、社保辦理、人才管理、勞動仲裁以及社保一卡通等五個方面，旨在為相關產品開發提供有價值的參考。

本研究采用多種研究方法，包括文獻研究、案例分析、比較研究等。通過對國內外相關文獻的系統梳理，把握 AI 技術在人社服務領域的研究現狀和發展趨勢；通過對國內典型案例的深入分析，總結 AI 技術在人社服務各領域的應用模式和效果；通過比較研究，分析不同地區、不同場景下 AI 技術應用的異同點和優化方向。

二、AI 在就業服務領域的應用研究

2.1 應用現狀分析

AI 技術在就業服務領域的應用已取得顯著成效，主要體現在智能匹配、求職推薦、職業規劃等方面。2025 年，多地人社部門已將 AI 技術深度融入就業服務，實現了服務效率的飛躍式提升。

智能求職匹配系統成為就業服務的核心應用。例如，泰安市人社局在岱岳區 “家門口就業服務廣場” 引入了 AI 數智就業機器人。求職者只需與機器人對話，就能獲取適合自己的崗位信息、政策解讀等個性化的就業服務，極大提高了求職效率(4)。憑借親切的形象、流暢的語音交互、智能高效的崗位信息匹配等功能，AI 數智就業機器人贏得了廣大求職者的一致好評。

就業政策智能問答系統大幅提升了政策傳播效率。深圳市人力資源和社會保障局推出的 “深圳人社 AI 管家” 基于人社服務海量知識庫形成，集成了業務標準化庫、問答知識庫、政策法規庫、公共服務功能庫等多類型知識庫，為智能場景開發提供高質量知識語料(2)。該系統能夠根據用戶特征及歷史咨詢信息進行精準應答，有效解決了企業和群眾對就業政策 “不知能辦、不懂流程、難查進度” 的痛點。

智能招聘平臺實現了人崗精準匹配。如華為與 ISV 廣泛合作，適配人社部門的需求場景，提供自主創新的云底座、AI 平臺、大模型開發工具鏈，深度參與人社治理流程升級(29)。在鯤鵬與高斯數據庫的協同優化下，廣東人社已經成功實現就業創業應用群建設，通過云計算、大數據和人工智能技術，深度參與人社治理流程升級。

就業數據分析與預測為政策制定提供科學依據。例如，廣東人社 2023 年上線的全省一體化公共就業服務云平臺實時匯聚地市就業監測數據，讓勞動力市場分析從 “月度統計” 切換成為 “動態感知”，為精準施策提供了數據支撐(29)。通過對就業數據的深度挖掘和分析，系統能夠預測就業趨勢，為政府部門制定就業政策提供決策支持。

職業規劃與技能培訓推薦系統幫助求職者提升就業能力。泰安市人社局以人工智能和人社業務融合為主線，以政策智能問答、業務邊問邊辦等 9 個場景應用為牽引，全面革新人社服務生態，提升人社服務的智能化、精準化水平，打造具有泰安特色的數智化人社服務新模式(4)。其中，職業規劃場景應用通過 AI 技術為求職者提供個性化的職業發展路徑和技能提升建議。

2.2 存在問題與挑戰

盡管 AI 技術在就業服務領域的應用取得了一定成效，但仍面臨諸多問題與挑戰：

數據質量與數據孤島問題制約了 AI 模型的準確性和有效性。人社部門掌握著大量就業數據，但這些數據往往分散在不同系統中，難以實現有效整合和共享。同時，數據質量參差不齊，存在數據缺失、錯誤、不一致等問題，影響了 AI 模型的訓練效果和預測準確性(33)。

算法偏見與公平性問題可能導致就業歧視。AI 算法基于歷史數據訓練，如果歷史數據存在偏見，算法可能會放大這種偏見，對某些群體造成不利影響。例如，研究表明，某些招聘算法可能對女性、少數民族等群體存在系統性歧視(37)。

技術成熟度與適用性問題影響了 AI 系統的實際效果。當前 AI 技術在自然語言理解、復雜情境處理等方面仍存在不足，難以完全滿足就業服務的復雜需求。例如，在處理非結構化的職位描述和簡歷時，AI 系統的理解能力有限，可能導致匹配不準確(34)。

用戶接受度與信任問題制約了 AI 系統的推廣應用。部分求職者和用人單位對 AI 系統的信任度不高，擔心隱私泄露和算法偏見，不愿使用 AI 系統進行求職或招聘(36)。特別是對于年齡較大或數字技能較低的人群，對 AI 系統的接受度更低。

系統整合與協同問題影響了 AI 系統的整體效能。就業服務涉及多個部門和環節，需要不同系統之間的有效整合和協同。但目前各系統之間的接口不統一、標準不一致，導致信息孤島和業務流程不暢(33)。

就業市場變化與 AI 適應性問題挑戰了 AI 系統的長期有效性。就業市場環境復雜多變，AI 系統需要不斷更新和調整才能適應這種變化。然而，當前 AI 系統的更新周期較長，難以及時反映就業市場的最新變化(4)。

2.3 AI 應用優勢分析

盡管存在諸多挑戰，AI 技術在就業服務領域的應用仍具有顯著優勢：

提高服務效率與降低成本是 AI 技術的核心優勢。AI 系統可以同時處理大量咨詢和申請，不受工作時間和空間限制，大幅提高服務效率，降低人力成本。例如，泰安市社保 “數字員工” 使基層人力成本壓縮 35%，效率提升 6 倍(1)。

提升服務精準度與個性化水平。AI 技術可以通過分析用戶歷史行為和偏好，提供個性化的服務推薦和指導。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 通過后臺畫像中心和感知需求中心，實時分析政策調整、主體信息變化及個人行為軌跡，精準識別市民潛在需求，自動觸發服務提醒(2)。

擴大服務覆蓋面與可及性。AI 系統可以通過互聯網和移動終端為偏遠地區和行動不便的人群提供服務，打破時間和空間限制，擴大服務覆蓋面。例如，泰安市人社局打造的 12333 智能咨詢平臺已具備全天候響應能力，AI 坐席累計獨立接待來電超 67 萬通，接通率從 78% 提升至 99% 以上，平均等待時間壓縮至 2 秒以內，實現了真正意義上的 “零等待”(6)。

增強數據分析與決策支持能力。AI 技術可以對海量就業數據進行深度挖掘和分析，發現潛在規律和趨勢，為政策制定提供科學依據。例如，廣東人社 2023 年上線的全省一體化公共就業服務云平臺實時匯聚地市就業監測數據，讓勞動力市場分析從 “月度統計” 切換成為 “動態感知”，為精準施策提供了數據支撐(29)。

優化服務流程與體驗。AI 技術可以簡化復雜的辦事流程，提供更加便捷、流暢的服務體驗。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 在小程序中，能一鍵追溯市民在人社已經辦結的事項記錄、實時跟蹤在途業務的辦理進度，以及基于匹配度排序的個性化服務推薦。對于可辦事項，系統還將提供材料清單、樣例及辦理入口，使服務更加省心省力(2)。

促進就業公平與機會均等。AI 技術可以減少人為因素干擾，提高招聘過程的透明度和公平性。例如，通過 AI 技術進行簡歷篩選和初步評估，可以避免人為偏見和歧視，為求職者提供更加公平的競爭機會(37)。

2.4 未來發展方向預測

基于當前發展趨勢和技術演進路徑，AI 技術在就業服務領域的未來發展方向主要包括：

從被動響應向主動服務轉變。未來 1-2 年，AI 系統將從被動回答用戶問題向主動識別用戶需求、提供個性化服務轉變。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 將加大 “服務進度” 推送事項進駐范圍，基于用戶行為數據分析進一步挖掘 “推薦服務” 感知點，優化多輪對話能力，智能解析政策法規，實現基于用戶特征及歷史咨詢信息的精準應答(2)。

從單一功能向綜合服務轉變。AI 系統將從提供單一功能的服務向提供全流程、一站式服務轉變。例如，未來 AI 系統將整合求職、招聘、培訓、社保等多個環節，為用戶提供一體化的就業服務體驗(4)。

從通用模型向領域專用模型轉變。為提高 AI 系統在就業服務領域的專業性和準確性，未來將開發更多針對特定行業、特定職位的專用模型。這些模型將深入理解特定領域的專業知識和技能要求，提供更加精準的匹配和推薦(34)。

從 “人工主導、AI 輔助” 向 “AI 主導、人工輔助” 轉變。隨著技術的不斷進步，AI 系統將能夠處理更多復雜的就業服務任務，逐步從輔助角色轉變為主導角色。例如，在招聘過程中，AI 系統將負責初步篩選和評估，人力資源專家則負責最終決策和復雜情況處理(32)。

從單點應用向生態系統轉變。未來 AI 技術在就業服務領域的應用將不再是孤立的系統或功能，而是形成一個完整的生態系統，實現各系統之間的無縫銜接和協同工作。例如，就業服務 AI 系統將與社保系統、人才管理系統、勞動仲裁系統等實現深度整合，形成一體化的人社服務生態(33)。

從國內應用向國際協同轉變。隨著全球化進程的加速，就業服務將越來越國際化。未來 AI 系統將支持多語言、多文化環境，為跨國就業提供支持。例如，AI 系統將能夠理解不同國家的就業政策和文化差異，為跨國求職者和雇主提供精準的匹配和服務(28)。

三、AI 在社保辦理領域的應用研究

3.1 應用現狀分析

AI 技術在社保辦理領域的應用已經取得顯著成效，主要體現在智能審核、自動化辦理、自助服務等方面。2025 年，各地人社部門積極推進 AI 技術在社保經辦服務中的應用，實現了社保辦理的智能化、自動化和便捷化。

社保智能審核系統大幅提高了審核效率和準確性。例如，泰安市通過引入 AI、RPA 等數字化技術，以全新的人機交互方式實現社保經辦服務 “人工操作” 向 “自動經辦” 的轉變。“泰小保” 不僅可代替人工執行各類簡單重復、規則清晰、頻次高、耗時長的業務操作，還能在中高風險業務審核、業務數據預處理等環節實現智能審核，有效守住社會保險基金的安全防線(4)。目前，泰安市已上線 "數字員工"106 個，應用于 46 個社保業務場景，經辦業務 42 萬余筆，核查數據 230 余萬條，比人工經辦效率提升 700%，預計全年可減少人工業務量 120 萬筆以上，占全部工作量的 30%，極大解決業務高峰期人手不足問題(4)。

社保自助服務系統實現了 24 小時不間斷服務。例如，湖南省人社廳圍繞群眾關注焦點和企業辦事難點，在社保自助服務等場景持續深化拓展人工智能應用，將實現數字柜員 24 小時在線值守(7)。這些系統通過自然語言處理和智能交互技術，幫助用戶自主完成社保查詢、繳費、證明開具等業務，大幅提高了服務效率和便利性。

社保待遇資格認證系統利用 AI 技術實現了靜默認證。例如，衢州市柯城區人社局開發的人社 AI 數字員工技術，可自動抓取數據庫內老人乘坐公交、就醫購藥等社會行為軌跡，完成實時認證，日均處理業務超 1300 件，準確率達 99% 以上(1)。這一技術解決了傳統認證方式需要本人專門跑一趟做認證的問題，既方便了群眾，也減輕了基層工作負擔。

社保智能客服系統提供了高效的咨詢服務。例如，廈門市人社局打造的 12333 智能咨詢平臺已具備全天候響應能力，AI 坐席累計獨立接待來電超 67 萬通，接通率從 78% 提升至 99% 以上，平均等待時間壓縮至 2 秒以內，實現了真正意義上的 “零等待”(6)。同時，依托覆蓋九大人社服務領域的智能知識庫，“小智” 可提供主動推薦、上下文關聯、多輪理解等進階服務，大幅提升用戶體驗。

社保關系轉移接續系統實現了線上辦理和自動核驗。2025 年 1 月起，我國實施 “線上直轉 + 費用全免” 政策，與延遲退休政策同步落地。參保人可登錄 “國家社會保險公共服務平臺”，選擇 “養老保險關系轉移” 模塊，系統直連兩地社保數據庫，無需提交紙質材料，可實時查看轉移狀態，短信通知到賬結果。這一系統大幅簡化了社保關系轉移流程，提高了辦理效率。

工傷保險智能服務系統利用 AI 技術輔助工傷認定和鑒定。例如，湖南省人社廳在工傷鑒定方面，將借力 AI 技術智能分析工傷認定結論，輔助鑒定傷情描述，并生成智能化的鑒定結論等，讓 “智慧人社” 更 “智慧”(7)。這些系統通過分析歷史案例和醫學知識，為工傷認定和鑒定提供輔助決策支持，提高了準確性和效率。

3.2 存在問題與挑戰

盡管 AI 技術在社保辦理領域的應用取得了顯著成效，但仍面臨諸多問題與挑戰：

數據安全與隱私保護問題是 AI 應用面臨的首要挑戰。社保數據涉及個人敏感信息，一旦泄露將造成嚴重后果。當前 AI 系統在數據安全保護方面仍存在不足，如數據加密強度不夠、訪問控制不完善、安全審計不到位等問題(20)。例如，在社保待遇資格認證中，AI 系統需要獲取大量個人行為數據，如何確保這些數據的安全和隱私成為一個重要問題。

系統穩定性與可靠性問題影響了 AI 系統的實際應用。社保業務關系到群眾切身利益，系統一旦出現故障或錯誤，將直接影響群眾權益。當前 AI 系統在處理復雜業務邏輯和異常情況時的穩定性和可靠性仍有待提高(4)。例如，在高峰期，AI 系統可能面臨處理能力不足的問題，導致服務響應緩慢甚至中斷。

業務規則復雜性與 AI 理解能力的矛盾。社保業務涉及大量復雜的政策法規和業務規則，這些規則往往具有模糊性、變化性和地域性，AI 系統難以完全準確理解和應用。例如，在養老金計算中，不同地區、不同人群的計算方法可能存在差異，AI 系統需要能夠靈活適應這些變化(33)。

人機協同與責任界定問題。在 AI 輔助的社保辦理過程中，如何明確人工審核與 AI 決策的責任邊界是一個重要問題。當 AI 系統出現錯誤或失誤時，責任應由誰承擔？如何建立有效的糾錯機制和申訴渠道？這些問題都需要在實踐中不斷探索和完善(37)。

系統集成與數據共享問題。社保辦理涉及多個部門和系統，如稅務部門、醫療機構、銀行等，需要實現數據共享和系統集成。然而，當前各系統之間的接口標準不統一、數據格式不一致，導致信息孤島和業務流程不暢(33)。例如，在社保待遇資格認證中，需要獲取公交、醫療等多方面的數據，這些數據可能分散在不同部門，難以有效整合。

特殊情況處理能力不足。AI 系統在處理標準化、規范化的常規業務時表現出色，但在處理特殊情況、復雜案例時能力有限。例如，在處理歷史遺留問題、政策過渡期問題時，AI 系統可能無法提供有效的解決方案(4)。

系統更新與維護成本高。AI 系統需要不斷更新和維護以適應政策變化和業務需求。社保政策經常調整，AI 系統的模型和規則也需要相應更新，這增加了系統的維護成本和技術難度