为全力促进高质量充分就业，江西财经大学积极落实全国高校毕业生等青年就业创业工作视频会议精神，提质增效做好就业指导服务工作。积极运用AI技术，构建“精准导航、场景演练、智能匹配、质量追踪”四位一体的就业服务体系，有力促进毕业生高质量充分就业，更好服务大局、服务民生、服务发展。毕业生对母校就业工作满意度为95．93％，用人单位对学校就业服务满意度高达98．09％。

AI精准导航助力学生个性化成长。一是打造职业能力大数据平台。依托行业数据库和人才标准模型，运用大数据技术系统收集并深度分析招聘简章、岗位说明书、晋升标准及行业能力需求等关键文档，精准提取各类岗位的专业能力要求、核心素质与工作经验标准，构建了覆盖不同职业、不同岗位的多维度岗位胜任力模型，精准定义各岗位的理想人选特征。学生通过该平台可以掌握各职业能力需求，目前已实现100％在校学生使用。在平台的精准引导下，近几年基层就业人数增长65％，146名毕业生奔赴川黔疆三地支教，越来越多的毕业生主动选择到祖国最需的地方建功立业，其先进事迹连续多年被新华社、中国青年报、中国教育报等国家级媒体专题报道。二是建立“AI职业画像”平台。结合学生个人能力测评结果、职业兴趣倾向及专业学业成绩等多维数据，科学评估自身职业倾向与能力短板，形成动态的自我职业画像。该平台常态化开展智能评估，精准识别学生在职业定位、市场认知、职业规划等方面的能力短板与发展潜力，并据此动态生成个性化成长路径图，有效提升学生的职业认知能力与就业针对性。近五年来毕业生就业专业相关度提升25个百分点，用人单位对毕业生的满意度高达98．47％。

AI场景演练提升学生就业技能。加强就业能力培训，帮助毕业生提升就业能力。一是开发实战场景。通过多模态分析捕捉学生面部表情、语音语调等特征，模拟各类面试场景，提供即时反馈与素养评估，并设计“多层深度追问”功能，帮助学生清晰地了解自己的得分和优劣势维度，明确求职方向与目标，增强成功求职的自信心。在2026年国家税务局招考中，我校毕业生237人被录取，录取人数连续两年位居全国高校首位。二是构建虚拟场景。基于自然语言处理和知识图谱技术，建立财经、管理以及信息技术三大行业简历评价模型，对学生的简历进行超越人工眼光的多维度深度“体检”，自动识别简历中的亮点与不足，提供针对性修改建议，并模拟HR筛选视角进行评分。高频率的训练，提高了毕业生求职技巧，使其在真实招聘中能够从容应对。在2025年国家金融监管局招录中，我校录取人数位列全国高校第二。

AI智能匹配实现人岗精准对接。一是实现季节供需匹配。通过数据驱动模式，科学规划秋季与春季招聘资源的投放策略，实现就业资源的优化配置与精准对接。秋季招聘重点瞄准市场性就业需求，集中优势资源服务学生主流就业选择；春季招聘则聚焦国家战略，重点服务于西部计划、基层项目等政策性就业方向，形成双轮驱动的就业服务体系。通过AI产业人才需求预测模型，实现了对各地区、各行业劳动力需求状况的实时监测与智能分析，能够精准预测新兴行业人才发展趋势及部分职业的潜在风险。基于该模型的精准预测，提前布局金融科技领域专场宣讲活动，使该领域签约率同比提升20％。2025年，我校162名学子加入西部计划，将个人理想融入国家发展伟业。二是推动人岗精准匹配。通过AI技术分析学生课程成绩、实习经历、技能证书、校园活动参与度等36个维度数据，构建精细化的学生能力画像；基于职业画像数据，实时计算求职者与岗位的匹配度，实现个性化、精准化的＂千人千面＂岗位推送。在2025年全校毕业生市场性就业中，数字财经行业就业人数占比达到21％，较上一年提高5个百分点，人工智能领域就业占比达18％，较上一年提高7个百分点。

AI质量追踪优化人才培养反馈。一是建立学科专业动态调整机制。建立“毕业生职业发展质量智能监测平台”，通过采集分析毕业生就业流向、薪资水平、岗位匹配度、用人单位反馈等经济社会多维数据，形成精准的就业质量画像，并反向指导学科专业调整、课程改革与教学创新。例如，通过分析数据发现金融科技行业人才需求增速达35％，而传统银行柜员岗位需求下降12％，为学校调整人才培养方向提供了科学依据。近五年，学校停招、撤销了31个社会需求不旺的专业，新增9个经济社会发展急需专业。学校成为教育部学科专业设置调整优化机制改革试点单位。二是开辟AI＋就业新赛道。深入贯彻国务院＂人工智能＋＂行动部署，建立＂人工智能＋＂课程体系，扎实推进AI教育，完善＂AI＋＂适应性培养机制，深挖AI产业发展带来的就业潜力，助力毕业生实现技能提升和价值跃升，培养更多“适销对路”的AI复合型人才。截至目前，学校AI数字化专业占比为61．7％，推动传统财经类专业数字化转型，实现学业与职业的有效衔接。（郭海峰、阮艳平、王彤）