人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)
——基于問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù)的微觀實(shí)證

李雨晴,楊永貴

(廣東金融學(xué)院公共管理學(xué)院,廣州 510521)

0 引言

隨著人工智能技術(shù)等新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、生產(chǎn)模式與生活模式正發(fā)生著顛覆性的變化。銀行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)性行業(yè),是最早使用智能應(yīng)答機(jī)器人與大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)等語(yǔ)音識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、利用人工智能技術(shù)降低成本與提高管理水平的行業(yè),在人工智能的影響下,其勞動(dòng)力規(guī)模、成本及質(zhì)量都面臨著新挑戰(zhàn)。據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2018—2020年,中國(guó)銀行業(yè)的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量已連續(xù)三年下滑,其中2020年關(guān)門的網(wǎng)點(diǎn)逼近3000家[1]。金融許可證信息查詢系統(tǒng)顯示,2023年以來(lái),終止?fàn)I業(yè)的商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)有1062家,涵蓋支行、社區(qū)支行、小微支行、分理處等[2]。

人工智能的普及應(yīng)用在以智能柜員機(jī)等設(shè)備代替柜臺(tái)工作人員等重復(fù)性工作崗位的同時(shí),也在重構(gòu)崗位工作內(nèi)容,并形成強(qiáng)大的人員分流分化效應(yīng)。在提升銀行業(yè)務(wù)效率的宗旨下,人工智能大量創(chuàng)造并重構(gòu)了金融大數(shù)據(jù)、金融科技、金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的工作崗位,增加了相關(guān)從業(yè)人員數(shù)量,甚至重構(gòu)了現(xiàn)有的高校金融相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方案,如金融專業(yè)的學(xué)生不僅要學(xué)習(xí)經(jīng)典財(cái)經(jīng)課程內(nèi)容,還要學(xué)習(xí)Python編程、大數(shù)據(jù)分析及先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。故人工智能的大規(guī)模應(yīng)用在短期內(nèi)可能會(huì)產(chǎn)生就業(yè)替代效應(yīng),減少就業(yè)崗位,對(duì)就業(yè)造成一定的影響;但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,人工智能的應(yīng)用能夠?qū)臉I(yè)人員從低產(chǎn)出、高重復(fù)性的工作中解放出來(lái),促使其精進(jìn)專業(yè)技能,增加其創(chuàng)造力與成就感,從而提升就業(yè)質(zhì)量。

二十世紀(jì)五十年代,被譽(yù)為“人工智能之父”的馬文·明斯基搭建了歷史上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器,對(duì)人工智能的研究由此開啟。人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表,其就業(yè)效應(yīng)可歸入技術(shù)進(jìn)步就業(yè)效應(yīng)的研究范式。技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響是一把雙刃劍,既有替代效應(yīng)也有補(bǔ)償效應(yīng),其通過(guò)自動(dòng)化替代了一些勞動(dòng)崗位,也通過(guò)產(chǎn)品價(jià)格的降低與新產(chǎn)品的開發(fā)擴(kuò)大了市場(chǎng)需求, 通過(guò)多種渠道創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。蘇劍等認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的總體影響取決于技術(shù)進(jìn)步率及其引發(fā)的總需求增長(zhǎng)率的相對(duì)大小[3]。謝璐等認(rèn)為,人工智能對(duì)就業(yè)具有破壞性的替代效應(yīng)、創(chuàng)造性的補(bǔ)償效應(yīng)與跨期的時(shí)間效應(yīng)[4]。陳楠認(rèn)為,相比于自動(dòng)化對(duì)體力勞動(dòng)的替代,新一代人工智能將通過(guò)改變勞動(dòng)分工與人力資本價(jià)值結(jié)構(gòu),更為徹底地顛覆未來(lái)就業(yè)市場(chǎng)[5]。

在削減現(xiàn)有崗位方面,大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人工智能的運(yùn)用會(huì)產(chǎn)生替代效應(yīng),如 Acemoglu等(2018)調(diào)研美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)發(fā)現(xiàn),美國(guó)工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用使得勞動(dòng)力總量明顯減少[6]。閆雪凌等基于行業(yè)視角發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人對(duì)行業(yè)沖擊的嚴(yán)重程度與行業(yè)規(guī)模、資本深化度、研發(fā)強(qiáng)度與技術(shù)水平呈正相關(guān)關(guān)系[7]。肖興政表示,人工智能的廣泛使用將大大提升生產(chǎn)效率與管理效率,簡(jiǎn)單重復(fù)性工作會(huì)越來(lái)越多地被智能機(jī)器人代替[8]。在創(chuàng)造新的崗位方面,人工智能與一般的技術(shù)進(jìn)步不同,其兼具使能技術(shù)與通用技術(shù),會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生更加深刻的影響。鄧洲等認(rèn)為,這種影響具體表現(xiàn)在淘汰部分傳統(tǒng)崗位,填補(bǔ)人類勞動(dòng)者難以勝任或不愿意從事的崗位,催生新產(chǎn)業(yè)從而創(chuàng)造新的就業(yè)崗位[9]。Autor等發(fā)現(xiàn),每增加1臺(tái)工業(yè)機(jī)器人在減少2個(gè)制造業(yè)就業(yè)需求的同時(shí),會(huì)增加更多的服務(wù)業(yè)就業(yè)需求,整體上表現(xiàn)出促進(jìn)效應(yīng)[10]。

具體到銀行業(yè),人工智能以銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),融合第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),依托大數(shù)據(jù)處理技術(shù),極大地提升了銀行的辦事效率與準(zhǔn)確性,優(yōu)化了銀行客戶辦理業(yè)務(wù)的體驗(yàn)。從效率提升的角度看,人工智能可大幅減少原有崗位的工作時(shí)長(zhǎng),提升工作效率。據(jù)估算,到2027年,人工智能將使金融業(yè)未被顛覆崗位的工作總時(shí)長(zhǎng)減少27%,相當(dāng)于每天花在同樣職能活動(dòng)上的工作時(shí)間平均可減少2.1個(gè)小時(shí)[11]。付曉巖等認(rèn)為,計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理與知識(shí)圖譜作為人工智能的核心技術(shù),從不同維度實(shí)現(xiàn)了人工智能與金融應(yīng)用的銜接[12]。伴隨計(jì)算能力的發(fā)展與提升,模型、算法的突破與深入,人工智能在銀行風(fēng)控、營(yíng)銷、服務(wù)及流程自動(dòng)化等方面取得了顯著成效,人工智能的普遍應(yīng)用將會(huì)提升工作效率、削減現(xiàn)有崗位并創(chuàng)造新的就業(yè)崗位[13]。

已有研究對(duì)人工智能的就業(yè)效應(yīng),特別是其對(duì)崗位的數(shù)量影響進(jìn)行了較深入系統(tǒng)的研究。但目前關(guān)于人工智能對(duì)就業(yè)質(zhì)量影響的研究相對(duì)較少,特別是針對(duì)銀行青年從業(yè)人員的專門性研究更少。為了解當(dāng)前人工智能的應(yīng)用對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生的影響及其對(duì)不同類型崗位影響的差異性,基于廣州市銀行從業(yè)人員的問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù),實(shí)證考察人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng),以期進(jìn)一步豐富人工智能就業(yè)效應(yīng)的相關(guān)理論,為銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)管理提出建議。

1 調(diào)研對(duì)象

以廣州市內(nèi)國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、政策性銀行、農(nóng)信社或農(nóng)商行及外資銀行的銀行職工為調(diào)研對(duì)象,其崗位類型包括一線崗位(柜員、結(jié)算、客服等)、后臺(tái)崗位(運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控、貸審、人力資源等)與市場(chǎng)崗位(客戶經(jīng)理、理財(cái)經(jīng)理、大堂經(jīng)理等)。共回收問(wèn)卷243份,經(jīng)數(shù)據(jù)清洗、剔除,得到有效問(wèn)卷178份,問(wèn)卷有效回收率為73.3%。其中,性別方面,男性占38.2%,女性占61.8%。年齡方面,22歲以下的占5.62%,22～28歲的占43.26%,28～35歲的占26.97%,35歲以上的占24.16%。銀行類型方面,農(nóng)信社或農(nóng)商行占29.78%,股份制銀行占25.84%,政策性銀行占21.91%,國(guó)有商業(yè)銀行占15.17%,外資銀行占7.3%。調(diào)研對(duì)象的崗位類型上,從事產(chǎn)品風(fēng)控、貸款審批、運(yùn)營(yíng)與人力資源等后臺(tái)工作的占47.75%,一線崗位與市場(chǎng)崗位人員分別占25.85%與26.4%。

2 變量選擇與模型設(shè)定

1)因變量。參考卿石松等的做法,將就業(yè)質(zhì)量測(cè)量指標(biāo)體系定義為客觀指標(biāo)與主觀指標(biāo)兩個(gè)維度[14],根據(jù)系統(tǒng)性、主客觀相結(jié)合、簡(jiǎn)要性與獨(dú)立性四大原則確定就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系。客觀指標(biāo)由勞動(dòng)者的勞動(dòng)合同期限、稅前月收入、平均每日工作時(shí)長(zhǎng)、專業(yè)與崗位匹配度四部分組成。勞動(dòng)期限1年、2～3年、4～5年、無(wú)固定期限分別賦值1、3、5、10分。按稅前月收入的高低、崗位匹配度的大小由低到高分別賦值1、3、5、7、10分。按平均每日工作時(shí)長(zhǎng)由長(zhǎng)到短賦值1、3、5、10分。主觀指標(biāo)由勞動(dòng)者的薪酬福利滿意度、工作環(huán)境滿意度、工作地點(diǎn)滿意度、勞動(dòng)關(guān)系和諧滿意度、工作穩(wěn)定性滿意度、晉升空間滿意度、職業(yè)與興趣匹配度、自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)滿意度等8個(gè)變量組成,按滿意度由低到高分別賦值1～5分。就業(yè)質(zhì)量的客觀指標(biāo)與主觀指標(biāo)得分以50∶50加權(quán)相加作為總分,記為就業(yè)質(zhì)量得分。

2)自變量。核心自變量為人工智能,其測(cè)量方式為人工智能應(yīng)用程度。按照人工智能在崗位中應(yīng)用程度由低到高分別賦值1～4,作為分類變量處理。

3)控制變量。為控制混雜因素的影響,控制了性別、工齡、學(xué)歷與崗位類型。

各變量的定義及賦值方式詳見表1。

表1 變量定義及賦值方式Tab.1 Variable definition and assignment method

4)以就業(yè)質(zhì)量為連續(xù)變量,故使用多元線性回歸模型考察人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響。參考趙賀等的研究,方程設(shè)定如下[15]:

EQi=αi+βAIi+γZi+εi

(1)

式中,EQi代表被解釋變量,即銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量。AI代表人工智能變量,即人工智能在工作中的應(yīng)用程度。Zi代表控制變量,指性別、工齡、學(xué)歷與崗位類型。β代表自變量的系數(shù),γ代表控制變量的系數(shù),εi代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.1.1 銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量

銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量均值為27.365分,最小值為15.5分,最大值為35分,總體上就業(yè)質(zhì)量較好。詳見表2。

表2 銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量調(diào)研結(jié)果Tab.2 Survey results of employment quality of young bank employees

3.1.2 銀行業(yè)人工智能應(yīng)用與從業(yè)人員的認(rèn)知情況

人工智能在銀行業(yè)務(wù)工作中的應(yīng)用程度很高,僅有8.43%的受訪者認(rèn)為人工智能在工作中沒(méi)有產(chǎn)生明顯作用。超過(guò)半數(shù)的受訪者認(rèn)為引進(jìn)人工智能對(duì)自身的影響有利有弊,可以減少重復(fù)工作,提升工作效率,同時(shí)也會(huì)增加失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)因引進(jìn)人工智能產(chǎn)生的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn),受訪者的主要應(yīng)對(duì)策略是充分學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)技能,提升自身競(jìng)爭(zhēng)力,其次是了解人工智能相關(guān)知識(shí),借此機(jī)會(huì)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。在人工智能的沖擊下,受訪者認(rèn)為自身所應(yīng)具備的最重要、最核心的能力依次為數(shù)據(jù)分析能力、人際溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、創(chuàng)新精神與創(chuàng)造力。詳見表3。

3.2 人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響

為檢驗(yàn)人工智能的應(yīng)用程度對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響作用,構(gòu)建以性別、學(xué)歷、工齡、所在崗位為控制變量的基準(zhǔn)模型,記為模型0。在模型0的基礎(chǔ)上,引入自變量人工智能的應(yīng)用程度,分析人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響,記為模型1。為進(jìn)一步理解人工智能的就業(yè)質(zhì)量效應(yīng),在模型1的基礎(chǔ)上,分別以就業(yè)質(zhì)量的客觀指標(biāo)、主觀指標(biāo)為因變量再次進(jìn)行回歸分析,記為模型2、模型3。從模型擬合結(jié)果看,擬合優(yōu)度值大多在0.2左右,擬合程度良好。詳見表4。

表3 銀行業(yè)人工智能應(yīng)用與從業(yè)人員的認(rèn)知情況Tab.3 Application of artificial intelligence in banking industry and the cognition of practitioners

表4 人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響Tab.4 Influence of artificial intelligence on the employment quality of young bank employees

括號(hào)內(nèi)變量為參照組;*:P<0.1;**:P<0.05;***:P<0.01。

整體回歸分析結(jié)果表明:模型1中代表人工智能應(yīng)用程度變量的系數(shù)均為正值,且在5%或10%的水平上顯著,說(shuō)明在控制性別等變量后,相對(duì)于沒(méi)有應(yīng)用人工智能的銀行來(lái)說(shuō),人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量具有顯著的正面影響,人工智能在銀行的引入提升了銀行職工的就業(yè)質(zhì)量。這可能是因?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用能使銀行職工從繁瑣的數(shù)據(jù)處理、重復(fù)性工作中解脫出來(lái),提升工作效率,減輕工作負(fù)擔(dān),降低了必要工作時(shí)長(zhǎng),提升了留職意愿,工作效率的提升也可能帶來(lái)收入待遇的增加。此外,人工智能的應(yīng)用會(huì)重構(gòu)崗位工作內(nèi)容與工作方式,改變工作的能力標(biāo)準(zhǔn),甚至創(chuàng)造新的崗位,從而可能增加了工作的趣味性,提升了崗位的匹配度。

控制變量的回歸分析結(jié)果表明:女性銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量可能相對(duì)較低,但性別差異并不顯著。伴隨學(xué)歷的提升,就業(yè)質(zhì)量可能會(huì)有所提升,但學(xué)歷的影響也并不顯著。而工齡與崗位類型對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量存在顯著影響。模型1的回歸結(jié)果表明:工齡的變量系數(shù)分別為2.108(1.207)、2.544(1.215)與2.608(1.215),且分別在5%與1%的水平上顯著,說(shuō)明在控制其他因素的影響后,工齡對(duì)銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量存在顯著正向影響,且伴隨工齡的增加,其影響效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)。在崗位類型變量系數(shù)中,后臺(tái)崗位變量的系數(shù)為2.194(0.743),且在1%的水平上顯著,說(shuō)明相對(duì)于一線崗位,后臺(tái)崗位從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量可能會(huì)更高。市場(chǎng)崗位變量的系數(shù)為1.092(0.840)且并不顯著,說(shuō)明相對(duì)于一線崗位,市場(chǎng)崗位從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量可能有所提升,但效果不明顯。這可能與銀行的業(yè)務(wù)特點(diǎn)與內(nèi)部的管理體制有密切關(guān)系,一般認(rèn)為,得益于超大組織的規(guī)模效應(yīng),各銀行內(nèi)部形成了龐大而相對(duì)完善的內(nèi)部勞動(dòng)力市場(chǎng),基本遵循相對(duì)公平的內(nèi)部流動(dòng)及晉升規(guī)則,學(xué)歷與性別并不是影響待遇與晉升的主要因素,業(yè)績(jī)與能力則是主流的晉升規(guī)則。在以內(nèi)部勞動(dòng)市場(chǎng)機(jī)制為主導(dǎo),年功序列依然存在一定影響的情況下,不同崗位的工作內(nèi)容與考核方式及與此密切相關(guān)的薪資福利存在明顯差異,故造成了就業(yè)質(zhì)量的差距。

模型2與模型3的回歸分析結(jié)果表明:人工智能應(yīng)用程度對(duì)銀行青年從業(yè)人員的客觀就業(yè)質(zhì)量有顯著影響,但對(duì)其主觀就業(yè)質(zhì)量的影響并不顯著。原因可能在于銀行從業(yè)人員對(duì)工作滿意度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一,具有很強(qiáng)的主觀性,個(gè)人的性格及對(duì)待工作的態(tài)度與工作意愿等會(huì)在很大程度上影響工作滿意度的大小。

4 結(jié)論與建議

基于廣州市銀行青年從業(yè)人員的問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù),實(shí)證考察人工智能對(duì)銀行青年從業(yè)人員就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng),得到以下兩點(diǎn)結(jié)論:

1)人工智能在銀行工作中的應(yīng)用程度很高。銀行青年從業(yè)人員對(duì)人工智能的影響有相對(duì)清晰的認(rèn)知,能夠認(rèn)識(shí)到人工智能引進(jìn)對(duì)自身工作的影響存在兩面性,有利的一面是可減少重復(fù)工作,提升工作效率,不利的一面是可能會(huì)增加失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

2)銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量較高,人工智能應(yīng)用有效提升了銀行青年從業(yè)人員的就業(yè)質(zhì)量。進(jìn)一步區(qū)分客觀與主觀維度后發(fā)現(xiàn),人工智能應(yīng)用的影響主要體現(xiàn)在就業(yè)質(zhì)量的客觀指標(biāo)上,對(duì)就業(yè)質(zhì)量的主觀指標(biāo)影響不顯著。

為有效應(yīng)對(duì)人工智能應(yīng)用對(duì)就業(yè)的沖擊,最大程度規(guī)避其替代效應(yīng)所引發(fā)的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn),盡可能地放大其崗位創(chuàng)造及工作重構(gòu)效應(yīng),提升就業(yè)質(zhì)量,提出以下幾點(diǎn)建議:

1)個(gè)人層面:深化認(rèn)知并提升數(shù)字工作技能,積極調(diào)整職業(yè)發(fā)展策略。對(duì)于銀行青年從業(yè)人員而言,積極適應(yīng)人工智能等新技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)的工作調(diào)整與變化是最務(wù)實(shí)的選擇。①應(yīng)以積極的心態(tài)面對(duì)變化,勇于離開舒適區(qū),主動(dòng)了解、接受人工智能技術(shù)及其應(yīng)用帶來(lái)的變化。②應(yīng)積極學(xué)習(xí)新技能,提升自身數(shù)字素養(yǎng)與工作能力,積極參與并認(rèn)真學(xué)習(xí)銀行組織的相應(yīng)業(yè)務(wù)培訓(xùn),或主動(dòng)參與社會(huì)上豐富多樣的數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)。③主動(dòng)了解人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、主要應(yīng)用范圍,特別是對(duì)本行業(yè)的影響,嘗試應(yīng)用人工智能提升當(dāng)前崗位的工作質(zhì)量,積極調(diào)整個(gè)人的職業(yè)發(fā)展目標(biāo)與策略。

2)銀行層面:積極擁抱人工智能業(yè)務(wù)應(yīng)用,做好人力資源戰(zhàn)略數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展及迅速普及對(duì)銀行的業(yè)務(wù)領(lǐng)域與業(yè)務(wù)方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,面對(duì)這一調(diào)整,銀行應(yīng)積極調(diào)整戰(zhàn)略,引入人工智能等新一代信息技術(shù)以提升業(yè)務(wù)效率,提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。積極引入人工智能應(yīng)從戰(zhàn)略高度出發(fā),不可停留在戰(zhàn)術(shù)層面,要積極制定符合時(shí)代要求與自身特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的場(chǎng)景化應(yīng)用,構(gòu)建配合業(yè)務(wù)發(fā)展需要的人力資源戰(zhàn)略與管理模式。目前很多銀行的工作重心偏向業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對(duì)人力資源的數(shù)字化轉(zhuǎn)型重視不夠,應(yīng)予以調(diào)整?？稍阢y行數(shù)字化戰(zhàn)略的引導(dǎo)下實(shí)施人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,從招聘端開始形成系統(tǒng)的數(shù)字化人力資源管理模式,重視內(nèi)部員工培訓(xùn),增加人工智能相關(guān)的培訓(xùn)內(nèi)容,培養(yǎng)相關(guān)復(fù)合型人才。適度考慮與第三方研究機(jī)構(gòu)合作,為員工提供更豐富、更有針對(duì)性的培訓(xùn)與職業(yè)發(fā)展支持。

3)社會(huì)層面:積極利用輿論宣傳引導(dǎo),推動(dòng)全社會(huì)數(shù)字素養(yǎng)整體提升。人工智能的就業(yè)效應(yīng)既是技術(shù)問(wèn)題,也是社會(huì)問(wèn)題。政府應(yīng)通過(guò)積極的輿論宣傳引導(dǎo)公眾正確認(rèn)識(shí)人工智能的就業(yè)沖擊效應(yīng),避免因信息不對(duì)稱或信息扭曲造成的誤解與恐慌,要注意地域、行業(yè)與職業(yè)的差異性。針對(duì)人工智能可能造成的短期失業(yè)與收入差距擴(kuò)大問(wèn)題,政府應(yīng)做好社會(huì)保障工作,完善失業(yè)保障政策,保障其基本生活水平,確保社會(huì)穩(wěn)定。要提高就業(yè)公共服務(wù)水平,充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建完善的就業(yè)信息監(jiān)測(cè)平臺(tái),對(duì)重點(diǎn)地區(qū)、重點(diǎn)人群、重點(diǎn)崗位的就業(yè)動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),及時(shí)發(fā)布就業(yè)狀況信息,提供就業(yè)預(yù)警、預(yù)報(bào)與預(yù)測(cè)。還要加大自主創(chuàng)新投入與人才培養(yǎng)力度,全面提升公民的數(shù)字素養(yǎng),重視多層次人才的培養(yǎng),優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu),促使勞動(dòng)力市場(chǎng)由以低技術(shù)勞動(dòng)力為主逐步向以高技能、高質(zhì)量勞動(dòng)力為主轉(zhuǎn)變。