一、背景需求
当前，新就业群体（新就业群体是指依托互联网平台经济就业，主要包括外卖员、快递员、网约车司机、网络主播等职业类型）该群体伴随平台经济发展形成，具有劳动关系灵活、来源多元化等特征，规模已超8400万人，在求职就业过程中面临突出痛点，其自身能力难以自证、缺乏可靠信任背书，且无法积累可迁移的从业记录，导致求职时无法提供可信的职业证明，难以获得就业机会或优质就业资源，制约了该群体的增收与发展。同时，在就业服务领域，数据流通利用存在明显卡点与堵点：一是多源数据分散存储于部委、行业及公共服务等不同主体，数据孤岛现象突出，无法实现高效汇聚与融合；二是数据流通过程中缺乏可信载体，用户信息安全与数据隐私难以保障，数据授权使用机制不完善；三是数据与就业服务场景脱节，缺乏针对性的数据加工处理能力，无法将数据资源转化为支撑新就业群体就业的实际服务能力，难以有效解决该群体的就业信任难题，亟需通过数据基础设施建设与数据服务创新，破解上述问题，推动新就业群体高质量就业。
为系统性破解数据流通利用中的共性堵点，成都市正全面推进城市可信数据空间建设。该空间以"制度创新+技术赋能+生态协同"为核心理念，依托区块链、隐私计算等前沿技术构建城市级数据流通基础设施，旨在实现多源数据"可用不可见、可控可追溯"的安全可信融合，打通政务、行业、公共数据之间的流通壁垒，为各类数据应用场景提供标准化、可扩展的底层支撑。在制度层面，成都市正探索建立数据确权与收益分配机制，制定数据分类分级标准与负面清单管理规则；在技术层面，部署可信数据底座与隐私计算平台，保障数据全生命周期安全；在生态层面，联合政产学研多方力量组建数据空间联盟，推动数据要素市场化配置。本场景正是依托成都市城市可信数据空间，聚焦新就业群体信用就业这一细分领域，探索数据赋能民生服务的创新实践。
二、场景描述
（一）数据主体
本场景涉及多方数据主体，核心包括：一是需求主体，即新就业群体（重点为依托互联网平台灵活就业需求、缺乏职业信任背书的群体）；二是数据提供主体，包括各部委、相关行业机构及公共数据授权运营单位，负责提供与个人身份、从业相关的各类合规数据；三是服务运营主体，负责搭建服务平台、开展数据融合加工及信用就业服务落地；四是需求对接主体，包括需要灵活用工的个人及机构（如需要宠物上门喂养、代办跑腿等服务的用户）。
（二）数据类别
采用“条块协同”数据融合模式，首创“国家级部委数据+地方多源数据”的H5轻量化核验报告模式，将正向激励数据、负向风险类别数据等各类资源进行智能交叉验证，形成全面、客观的职业信用报告产品矩阵。报告生成流程中，会根据企业设定的报告版本及定制化的需求，自动匹配不同的报告版本模型及增值服务模块，对相应数据服务模块发起调用，执行预设好的状态指标模型及报告评分模型生成最终报告H5结果。
（三）AI+数据基础设施应用与问题解决
本场景核心依托城市可信数据空间这一核心数据基础设施，结合AI赋能职业信用评估与报告生成全面解决数据流通利用中的各类问题，智能核验与风险识别。传统信用报告依赖人工或固定规则对多源数据进行交叉验证，效率有限。AI算法可自动化核验身份信息、工作履历、技能能力等20余项信息，实现从“人工核查”到“智能风控”的转变，核验时间从数日缩短至秒级响应。同时，AI可通过“多维异构数据交叉+时间线逻辑自洽分析”实现职业轨迹的无死角穿透，精准识别数据伪造、经验夸大等信息造假行为。
动态信用画像。AI可实时追踪个人的持续学习、项目参与、职业表现等动态信息，将职业信用画像从“静态档案”升级为反映真实能力与潜力的“动态图谱”。例如，AI可挖掘120余种动态信用特征标签，涵盖职业稳定性、技能成长等维度，让信用评估更加精准全面。
智能报告生成与自适应。AI可根据不同用工场景的需求，自动匹配报告版本模型与评估指标，实现“千人千面”的定制化报告生成，避免一刀切的评估标准。
三、场景成效
（一）市场表现
经过一年的探索实践，该职业信用服务模式已在成都6大行政区内32个社区全面落地，累计吸纳新就业群体11000余人，服务覆盖范围持续扩大；累计为新就业群体匹配宠物上门喂养、代办跑腿、陪伴服务、接送小孩等各类灵活就业机会超30万次，服务使用率与用户满意度均处于较高水平，得到新就业群体与用工方的广泛认可。
（二）经济效益
场景落地有效带动新就业群体增收，人均月增收约3000元，全年累计为新就业群体创造增收总额超3.96亿元，切实提升了该群体的收入水平与生活质量；同时，通过灵活用工匹配，降低了个人及机构的用工成本与求职成本，推动灵活就业市场的规范化发展，带动相关服务产业的协同发展，为区域经济注入新的增长动力。
（三）社会效益
一是有效解决了新就业群体“能力难自证、就业无背书”的就业难题，拓宽了该群体的就业渠道，促进了就业公平，助力稳就业、保民生；二是聚焦灵活就业等重点群体，为其提供灵活、便捷的就业服务，兼顾家庭与就业需求，缓解了家庭经济压力，提升了群体幸福感与归属感；三是推动社区服务精细化发展，通过灵活就业服务填补了社区便民服务空白，提升了社区居民的生活便利度，促进了社区和谐稳定；四是构建了基于数据的就业信任体系，推动灵活就业市场的规范化、标准化发展，为新就业形态的健康发展提供了有力支撑。
（四）解决的社会问题
重点解决了三大核心社会问题：一是新就业群体就业信任缺失、求职困难的问题，破解了该群体“无证明、难就业”的困境；二是灵活就业市场供需对接不畅、信任成本高的问题，实现了用工方与求职方的精准匹配，提升了灵活就业市场的运行效率；三是多源数据流通利用不规范、数据价值难以发挥的问题，推动了数据资源向就业服务价值的转化，助力数字经济与就业服务的深度融合。
四、创新点
当前场景已实现信用报告与就业机会的对接，AI可进一步将这种对接升级为实时、精准、智能的匹配。
智能匹配与精准推荐。基于劳动者的信用画像、技能标签、地理位置、历史履约数据等，AI可实时推荐时间适配、地点就近、技能匹配的工作机会。例如，当用工方发布需求时，大模型能够根据历史数据、双边信用评价等信息，优先筛选距离近、资质全、有相关经验的人选。AI还可通过海量数据沉淀，构建贯穿灵活就业人员职业生涯的数字信用体系。
“免审上岗”与智能入职。依托AI对信用报告、健康证明等的自动核验与评估，符合条件的新就业群体可跳过传统面试流程直接上岗；AI入职导师可通过图文引导帮助劳动者快速熟悉岗位要求。
履约监控与信用闭环。AI打卡与场监系统（如地标合照、AI动作识别等技术）可确保出勤真实性与服务质量。每次履约数据都会沉淀为劳动者获取更好机会的信用凭证，形成“信用越好→机会越多→履约越好”的正向循环。
完成单位：成都数据集团股份有限公司
完成人：邓建平、李泉、黄尉洪、王斌