AI 人工智能技术应用于人社服务领域的创新研究报告

一、研究背景与市场概况

1.1 研究背景与政策环境

人工智能技术正深刻改变政府治理模式和公共服务方式。在国家全面推进数字化转型的战略背景下，人社部《数字人社建设行动实施方案》明确提出：到 2025 年，人社数字化底座基本建立，建成横向打通、纵向贯通、协同高效的人社一体化发展格局(29)。这一政策导向为 AI 技术在人社服务领域的应用提供了明确的战略指引。

2025 年，中国正处于加快建设数字中国的关键时期，人工智能作为核心技术之一，已成为提升政府治理效能和公共服务水平的重要手段。人社服务作为政府公共服务的重要组成部分，其数字化、智能化转型对于提高服务效率、优化服务体验、降低行政成本具有重要意义。

在全球范围内，人工智能在人力资源管理领域的市场规模预计将快速增长。根据 The Business Research Company 的研究，全球人工智能在人力资源市场规模预计将从 2025 年开始快速增长，到 2029 年达到 140.8 亿美元，年复合增长率达 19.1%(9)。这一增长主要归因于对员工福利和参与度的日益关注、超个性化和技能发展、增强的招聘和保留策略、道德考量和负责任的 AI 实施、人才分析和未来工作准备等因素(9)。

1.2 人社服务数字化转型现状

中国的人社服务数字化转型已取得显著成效。2025 年，全国多地人社部门积极探索 AI 技术在就业服务、社保办理、人才管理、劳动仲裁等领域的应用，形成了一批可复制、可推广的经验和模式。

在就业服务方面，深圳市人力资源和社会保障局正式推出 “深圳人社 AI 管家”，通过人工智能技术实现 “政策找人”" 指尖秒办 "“主动推送”，推动政务服务由 “被动咨询” 向 “主动服务” 升级，加速构建 “主动感知 — 智能引导 — 全程跟随” 的智慧服务新生态(2)。

在社保办理领域，各地积极引入 AI、RPA 等数字化技术，以全新的人机交互方式实现社保经办服务 “人工操作” 向 “自动经办” 的转变。例如，泰安市社保 “数字员工”——“泰小保” 通过引入 AI、RPA 等数字化技术，可代替人工执行各类简单重复、规则清晰、频次高、耗时长的业务操作，还能在中高风险业务审核、业务数据预处理等环节实现智能审核，有效守住社会保险基金的安全防线(4)。

在人才管理方面，各地人社部门积极推进数字技能人才培养。如华为公司与多地人社部门合作，通过鲲鹏、高斯数据库等产品与方案助力建设人社数字底座，同时依托数通、鸿蒙等实训室，提供端到端的数字人才培养综合方案，构筑了 “创新、产业、人才” 的产业人才生态链和数字人才培养的新范式(29)。

在劳动仲裁领域，人工智能技术的应用正在改变传统仲裁模式。广州市劳动人事争议仲裁院正式接入 DeepSeek 平台，上线基于劳动仲裁知识库的 AI 智能服务平台 ——"穗小仲"DeepSeek 智能体，有效解决了法律适用不统一、说理分析不规范、裁决金额不精准、文书校对审核久等困扰基层仲裁机构的多个难题(22)。

在社保一卡通方面，人力资源社会保障部 2024 年初印发《关于加快推进社会保障卡居民服务 “一卡通” 建设的通知》要求，到 2025 年，省级 “一卡通” 普遍实现，区域 “一卡通” 形成趋势；到 2027 年，基本实现全国 “一卡通” 的目标(18)。推动电子社保卡与电子健康卡互认，实现社保卡在全省各医疗机构挂号就诊、住院登记、查询打印、就医购药等医疗服务 “一卡通”。

1.3 研究范围与方法

本研究报告聚焦中国范围内 AI 人工智能技术在人社服务领域的应用现状、问题、优势及未来发展方向。研究时间范围为短期（1-2 年），即 2025-2027 年。研究重点关注就业服务、社保办理、人才管理、劳动仲裁以及社保一卡通等五个方面，旨在为相关产品开发提供有价值的参考。

本研究采用多种研究方法，包括文献研究、案例分析、比较研究等。通过对国内外相关文献的系统梳理，把握 AI 技术在人社服务领域的研究现状和发展趋势；通过对国内典型案例的深入分析，总结 AI 技术在人社服务各领域的应用模式和效果；通过比较研究，分析不同地区、不同场景下 AI 技术应用的异同点和优化方向。

二、AI 在就业服务领域的应用研究

2.1 应用现状分析

AI 技术在就业服务领域的应用已取得显著成效，主要体现在智能匹配、求职推荐、职业规划等方面。2025 年，多地人社部门已将 AI 技术深度融入就业服务，实现了服务效率的飞跃式提升。

智能求职匹配系统成为就业服务的核心应用。例如，泰安市人社局在岱岳区 “家门口就业服务广场” 引入了 AI 数智就业机器人。求职者只需与机器人对话，就能获取适合自己的岗位信息、政策解读等个性化的就业服务，极大提高了求职效率(4)。凭借亲切的形象、流畅的语音交互、智能高效的岗位信息匹配等功能，AI 数智就业机器人赢得了广大求职者的一致好评。

就业政策智能问答系统大幅提升了政策传播效率。深圳市人力资源和社会保障局推出的 “深圳人社 AI 管家” 基于人社服务海量知识库形成，集成了业务标准化库、问答知识库、政策法规库、公共服务功能库等多类型知识库，为智能场景开发提供高质量知识语料(2)。该系统能够根据用户特征及历史咨询信息进行精准应答，有效解决了企业和群众对就业政策 “不知能办、不懂流程、难查进度” 的痛点。

智能招聘平台实现了人岗精准匹配。如华为与 ISV 广泛合作，适配人社部门的需求场景，提供自主创新的云底座、AI 平台、大模型开发工具链，深度参与人社治理流程升级(29)。在鲲鹏与高斯数据库的协同优化下，广东人社已经成功实现就业创业应用群建设，通过云计算、大数据和人工智能技术，深度参与人社治理流程升级。

就业数据分析与预测为政策制定提供科学依据。例如，广东人社 2023 年上线的全省一体化公共就业服务云平台实时汇聚地市就业监测数据，让劳动力市场分析从 “月度统计” 切换成为 “动态感知”，为精准施策提供了数据支撑(29)。通过对就业数据的深度挖掘和分析，系统能够预测就业趋势，为政府部门制定就业政策提供决策支持。

职业规划与技能培训推荐系统帮助求职者提升就业能力。泰安市人社局以人工智能和人社业务融合为主线，以政策智能问答、业务边问边办等 9 个场景应用为牵引，全面革新人社服务生态，提升人社服务的智能化、精准化水平，打造具有泰安特色的数智化人社服务新模式(4)。其中，职业规划场景应用通过 AI 技术为求职者提供个性化的职业发展路径和技能提升建议。

2.2 存在问题与挑战

尽管 AI 技术在就业服务领域的应用取得了一定成效，但仍面临诸多问题与挑战：

数据质量与数据孤岛问题制约了 AI 模型的准确性和有效性。人社部门掌握着大量就业数据，但这些数据往往分散在不同系统中，难以实现有效整合和共享。同时，数据质量参差不齐，存在数据缺失、错误、不一致等问题，影响了 AI 模型的训练效果和预测准确性(33)。

算法偏见与公平性问题可能导致就业歧视。AI 算法基于历史数据训练，如果历史数据存在偏见，算法可能会放大这种偏见，对某些群体造成不利影响。例如，研究表明，某些招聘算法可能对女性、少数民族等群体存在系统性歧视(37)。

技术成熟度与适用性问题影响了 AI 系统的实际效果。当前 AI 技术在自然语言理解、复杂情境处理等方面仍存在不足，难以完全满足就业服务的复杂需求。例如，在处理非结构化的职位描述和简历时，AI 系统的理解能力有限，可能导致匹配不准确(34)。

用户接受度与信任问题制约了 AI 系统的推广应用。部分求职者和用人单位对 AI 系统的信任度不高，担心隐私泄露和算法偏见，不愿使用 AI 系统进行求职或招聘(36)。特别是对于年龄较大或数字技能较低的人群，对 AI 系统的接受度更低。

系统整合与协同问题影响了 AI 系统的整体效能。就业服务涉及多个部门和环节，需要不同系统之间的有效整合和协同。但目前各系统之间的接口不统一、标准不一致，导致信息孤岛和业务流程不畅(33)。

就业市场变化与 AI 适应性问题挑战了 AI 系统的长期有效性。就业市场环境复杂多变，AI 系统需要不断更新和调整才能适应这种变化。然而，当前 AI 系统的更新周期较长，难以及时反映就业市场的最新变化(4)。

2.3 AI 应用优势分析

尽管存在诸多挑战，AI 技术在就业服务领域的应用仍具有显著优势：

提高服务效率与降低成本是 AI 技术的核心优势。AI 系统可以同时处理大量咨询和申请，不受工作时间和空间限制，大幅提高服务效率，降低人力成本。例如，泰安市社保 “数字员工” 使基层人力成本压缩 35%，效率提升 6 倍(1)。

提升服务精准度与个性化水平。AI 技术可以通过分析用户历史行为和偏好，提供个性化的服务推荐和指导。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 通过后台画像中心和感知需求中心，实时分析政策调整、主体信息变化及个人行为轨迹，精准识别市民潜在需求，自动触发服务提醒(2)。

扩大服务覆盖面与可及性。AI 系统可以通过互联网和移动终端为偏远地区和行动不便的人群提供服务，打破时间和空间限制，扩大服务覆盖面。例如，泰安市人社局打造的 12333 智能咨询平台已具备全天候响应能力，AI 坐席累计独立接待来电超 67 万通，接通率从 78% 提升至 99% 以上，平均等待时间压缩至 2 秒以内，实现了真正意义上的 “零等待”(6)。

增强数据分析与决策支持能力。AI 技术可以对海量就业数据进行深度挖掘和分析，发现潜在规律和趋势，为政策制定提供科学依据。例如，广东人社 2023 年上线的全省一体化公共就业服务云平台实时汇聚地市就业监测数据，让劳动力市场分析从 “月度统计” 切换成为 “动态感知”，为精准施策提供了数据支撑(29)。

优化服务流程与体验。AI 技术可以简化复杂的办事流程，提供更加便捷、流畅的服务体验。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 在小程序中，能一键追溯市民在人社已经办结的事项记录、实时跟踪在途业务的办理进度，以及基于匹配度排序的个性化服务推荐。对于可办事项，系统还将提供材料清单、样例及办理入口，使服务更加省心省力(2)。

促进就业公平与机会均等。AI 技术可以减少人为因素干扰，提高招聘过程的透明度和公平性。例如，通过 AI 技术进行简历筛选和初步评估，可以避免人为偏见和歧视，为求职者提供更加公平的竞争机会(37)。

2.4 未来发展方向预测

基于当前发展趋势和技术演进路径，AI 技术在就业服务领域的未来发展方向主要包括：

从被动响应向主动服务转变。未来 1-2 年，AI 系统将从被动回答用户问题向主动识别用户需求、提供个性化服务转变。例如，深圳市 “人社 AI 管家” 将加大 “服务进度” 推送事项进驻范围，基于用户行为数据分析进一步挖掘 “推荐服务” 感知点，优化多轮对话能力，智能解析政策法规，实现基于用户特征及历史咨询信息的精准应答(2)。

从单一功能向综合服务转变。AI 系统将从提供单一功能的服务向提供全流程、一站式服务转变。例如，未来 AI 系统将整合求职、招聘、培训、社保等多个环节，为用户提供一体化的就业服务体验(4)。

从通用模型向领域专用模型转变。为提高 AI 系统在就业服务领域的专业性和准确性，未来将开发更多针对特定行业、特定职位的专用模型。这些模型将深入理解特定领域的专业知识和技能要求，提供更加精准的匹配和推荐(34)。

从 “人工主导、AI 辅助” 向 “AI 主导、人工辅助” 转变。随着技术的不断进步，AI 系统将能够处理更多复杂的就业服务任务，逐步从辅助角色转变为主导角色。例如，在招聘过程中，AI 系统将负责初步筛选和评估，人力资源专家则负责最终决策和复杂情况处理(32)。

从单点应用向生态系统转变。未来 AI 技术在就业服务领域的应用将不再是孤立的系统或功能，而是形成一个完整的生态系统，实现各系统之间的无缝衔接和协同工作。例如，就业服务 AI 系统将与社保系统、人才管理系统、劳动仲裁系统等实现深度整合，形成一体化的人社服务生态(33)。

从国内应用向国际协同转变。随着全球化进程的加速，就业服务将越来越国际化。未来 AI 系统将支持多语言、多文化环境，为跨国就业提供支持。例如，AI 系统将能够理解不同国家的就业政策和文化差异，为跨国求职者和雇主提供精准的匹配和服务(28)。

三、AI 在社保办理领域的应用研究

3.1 应用现状分析

AI 技术在社保办理领域的应用已经取得显著成效，主要体现在智能审核、自动化办理、自助服务等方面。2025 年，各地人社部门积极推进 AI 技术在社保经办服务中的应用，实现了社保办理的智能化、自动化和便捷化。

社保智能审核系统大幅提高了审核效率和准确性。例如，泰安市通过引入 AI、RPA 等数字化技术，以全新的人机交互方式实现社保经办服务 “人工操作” 向 “自动经办” 的转变。“泰小保” 不仅可代替人工执行各类简单重复、规则清晰、频次高、耗时长的业务操作，还能在中高风险业务审核、业务数据预处理等环节实现智能审核，有效守住社会保险基金的安全防线(4)。目前，泰安市已上线 "数字员工"106 个，应用于 46 个社保业务场景，经办业务 42 万余笔，核查数据 230 余万条，比人工经办效率提升 700%，预计全年可减少人工业务量 120 万笔以上，占全部工作量的 30%，极大解决业务高峰期人手不足问题(4)。

社保自助服务系统实现了 24 小时不间断服务。例如，湖南省人社厅围绕群众关注焦点和企业办事难点，在社保自助服务等场景持续深化拓展人工智能应用，将实现数字柜员 24 小时在线值守(7)。这些系统通过自然语言处理和智能交互技术，帮助用户自主完成社保查询、缴费、证明开具等业务，大幅提高了服务效率和便利性。

社保待遇资格认证系统利用 AI 技术实现了静默认证。例如，衢州市柯城区人社局开发的人社 AI 数字员工技术，可自动抓取数据库内老人乘坐公交、就医购药等社会行为轨迹，完成实时认证，日均处理业务超 1300 件，准确率达 99% 以上(1)。这一技术解决了传统认证方式需要本人专门跑一趟做认证的问题，既方便了群众，也减轻了基层工作负担。

社保智能客服系统提供了高效的咨询服务。例如，厦门市人社局打造的 12333 智能咨询平台已具备全天候响应能力，AI 坐席累计独立接待来电超 67 万通，接通率从 78% 提升至 99% 以上，平均等待时间压缩至 2 秒以内，实现了真正意义上的 “零等待”(6)。同时，依托覆盖九大人社服务领域的智能知识库，“小智” 可提供主动推荐、上下文关联、多轮理解等进阶服务，大幅提升用户体验。

社保关系转移接续系统实现了线上办理和自动核验。2025 年 1 月起，我国实施 “线上直转 + 费用全免” 政策，与延迟退休政策同步落地。参保人可登录 “国家社会保险公共服务平台”，选择 “养老保险关系转移” 模块，系统直连两地社保数据库，无需提交纸质材料，可实时查看转移状态，短信通知到账结果。这一系统大幅简化了社保关系转移流程，提高了办理效率。

工伤保险智能服务系统利用 AI 技术辅助工伤认定和鉴定。例如，湖南省人社厅在工伤鉴定方面，将借力 AI 技术智能分析工伤认定结论，辅助鉴定伤情描述，并生成智能化的鉴定结论等，让 “智慧人社” 更 “智慧”(7)。这些系统通过分析历史案例和医学知识，为工伤认定和鉴定提供辅助决策支持，提高了准确性和效率。

3.2 存在问题与挑战

尽管 AI 技术在社保办理领域的应用取得了显著成效，但仍面临诸多问题与挑战：

数据安全与隐私保护问题是 AI 应用面临的首要挑战。社保数据涉及个人敏感信息，一旦泄露将造成严重后果。当前 AI 系统在数据安全保护方面仍存在不足，如数据加密强度不够、访问控制不完善、安全审计不到位等问题(20)。例如，在社保待遇资格认证中，AI 系统需要获取大量个人行为数据，如何确保这些数据的安全和隐私成为一个重要问题。

系统稳定性与可靠性问题影响了 AI 系统的实际应用。社保业务关系到群众切身利益，系统一旦出现故障或错误，将直接影响群众权益。当前 AI 系统在处理复杂业务逻辑和异常情况时的稳定性和可靠性仍有待提高(4)。例如，在高峰期，AI 系统可能面临处理能力不足的问题，导致服务响应缓慢甚至中断。

业务规则复杂性与 AI 理解能力的矛盾。社保业务涉及大量复杂的政策法规和业务规则，这些规则往往具有模糊性、变化性和地域性，AI 系统难以完全准确理解和应用。例如，在养老金计算中，不同地区、不同人群的计算方法可能存在差异，AI 系统需要能够灵活适应这些变化(33)。

人机协同与责任界定问题。在 AI 辅助的社保办理过程中，如何明确人工审核与 AI 决策的责任边界是一个重要问题。当 AI 系统出现错误或失误时，责任应由谁承担？如何建立有效的纠错机制和申诉渠道？这些问题都需要在实践中不断探索和完善(37)。

系统集成与数据共享问题。社保办理涉及多个部门和系统，如税务部门、医疗机构、银行等，需要实现数据共享和系统集成。然而，当前各系统之间的接口标准不统一、数据格式不一致，导致信息孤岛和业务流程不畅(33)。例如，在社保待遇资格认证中，需要获取公交、医疗等多方面的数据，这些数据可能分散在不同部门，难以有效整合。

特殊情况处理能力不足。AI 系统在处理标准化、规范化的常规业务时表现出色，但在处理特殊情况、复杂案例时能力有限。例如，在处理历史遗留问题、政策过渡期问题时，AI 系统可能无法提供有效的解决方案(4)。

系统更新与维护成本高。AI 系统需要不断更新和维护以适应政策变化和业务需求。社保政策经常调整，AI 系统的模型和规则也需要相应更新，这增加了系统的维护成本和技术难度