一本关于创新技术解决方案以改善劳动力市场成果的指南。 人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术的迅速发展正在改变就业匹配方式，使实时劳动力市场分析、自动简历筛选以及基于技能的匹配（而非传统的关键词搜索）成为可能。公共就业服务机构长期以来在将求职者与机会连接起来、推动劳动力结构匹配以及推进再培训计划以改善就业结果方面发挥着关键作用。 然而，公共就业服务机构面临着有效岗位匹配的重大障碍。这些障碍包括由于缺乏标准化框架导致的技能错配、碎片化和不可访问的数据来源，这限制了实时劳动力市场洞察力，以及对采用新兴技术的抵制。技术创新为克服这些障碍提供了机会。然而，全球许多公共就业服务机构尚未完全采用先进技术来提高岗位匹配的效率与效果。 一个定制化的数据驱动框架 指南概述了一个五步框架，用于公共就业服务利用数据提高就业匹配：数据访问 (1)且收藏，数据结构化和 (2)标准化，数据验证，提升技能水平 (3)(4) 并且再培训，以及有效的匹配。 (5) 可扩展的解决方案以实现更好的职业匹配 数据是框架的核心，赋予公共就业服务机构利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术的权力，以实现更高效和有效的职位匹配。尽管这些解决方案可能需要大量的资本投入并需要一支高技能的劳动力队伍，但国家可以从成本效益高、技术含量低的选项开始，如基于短信的工具。这些实用方法使得公共就业服务机构能够在满足当前需求的同时，构建采用更先进技术的能力。 从真实案例研究中获得的见解 实施创新性工作匹配需要灵活的方法来应对各国公共就业服务的多样化需求。六个国家层面的案例研究展示了不同技术成熟度的公共就业服务如何利用技术来解决其独特的职位匹配挑战。这些案例研究强调了平衡创新技术与以人为本的方法以促进有意义的连接、最小化偏见并确保文化相关性的重要性。加强公私合作对于使劳动力供应与需求相匹配、推动整个行业的创新至关重要。采用标准化技能框架为包容性劳动力市场洞察提供了基础，并支持动态的劳动力规划。将职位匹配视为一个相互关联的系统，允许在一个领域进行有针对性的改进以产生连锁反应，最终提高整体劳动力市场效率。通过这些策略，公共就业服务可以应对职位匹配的复杂性，并创建一个更加敏捷和响应迅速的劳动力市场。
