摘要：本研究深入分析了基于人工智能技术的数字经济发展对高校本科毕业生就业的影响。数字经济与人工智能融合为毕业生带来机遇，如新兴岗位涌现及技能提升与个性化发展；同时也带来挑战，包括传统岗位被替代及技能要求变化。研究结论为毕业生就业带来机遇与挑战并存的局面，未来研究可从就业政策调整、人才培养模式创新及就业市场动态监测等方向展开。

关键词：人工智能；数字经济；本科毕业生就业

基金项目：河北省人力资源和社会保障研究课题（JRSHZ-2024-02094）；本文系河北省人力资源和社会保障研究课题“数字经济和人工智能对河北省高校本科毕业生就业影响及对策研究”成果，课题编号：JRSHZ-2024-02094

引言

随着信息技术的飞速发展，人工智能与数字经济的融合日益紧密。人工智能技术的快速进步，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的重大突破，为数字经济的发展提供了强大的动力。根据中国信息经济学会发布的《2023中国数字经济前沿：平台与高质量就业》报告显示，数字经济带动了就业结构的深度调整，预估到2030年，我国数字经济发展将会带动4.49亿的就业人数。

这种融合对高校本科毕业生的就业产生了重大影响。一方面，人工智能与数字经济的发展创造了大量新的就业机会外，根据2022年9月发布的《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》，在新增的158个新职业当中，与数字经济有关的就有97个，可见数字经济在我国已经呈现出蓬勃发展态势，与数字经济有关的岗位人才需求量也在急剧攀升；另一方面，这种融合也对高校本科毕业生的技能和知识提出了新的要求。毕业生需要具备扎实的计算机科学、数据分析、人工智能等方面的知识和技能，才能在就业市场中具有竞争力。同时，他们还需要具备创新思维、问题解决能力和跨学科合作能力，以适应不断变化的就业环境，因此，人工智能与数字经济的融合发展为高校本科毕业生带来了机遇和挑战，深入研究这种影响对于高校教育改革和毕业生就业指导具有重要意义。

一、人工智能与数字经济的相互作用

人工智能是一种模拟人类智能思维和行为的计算机系统，通过机器学习、深度学习等技术进行数据分析和处理，从而具有自主决策和解决问题的能力，其应用范围广泛，包括语音识别、图像处理、自然语言处理等多个领域。数字经济则是以数字技术为基础，促进经济发展、社会进步和人民生活水平提高的经济形态，涵盖了从数字基础设施建设到数字产业化、产业数字化，再到数字化公共服务等多个维度。

人工智能与数字经济相互促进、相互依存。一方面，人工智能在数字经济中发挥着重要作用。例如，在智能制造领域，人工智能通过机器学习和深度学习技术，可以提高生产效率，优化生产流程，降低生产成本，提高产品质量。长广溪智能制造（无锡）有限公司的协作机器人，能有效提高生产智能化水平和管理效率，就是人工智能推动数字经济发展的具体案例。另一方面，数字经济为人工智能提供了丰富的数据资源和广阔的应用平台。数字经济的快速发展带来了大量的数据，这些数据为人工智能的训练和优化提供了重要的输入。同时，数字经济中的各种产业和领域也为人工智能的应用提供了广阔的场景，如智能客服、智能金融、智能医疗、智能交通等。

1.1人工智能在数字经济中的作用

人工智能在数字经济中的作用主要体现在以下几个方面：首先，人工智能通过对大数据的分析和挖掘，帮助企业和政府了解用户行为、市场趋势和消费者偏好等信息，从而更好地做出决策。例如，AI 可以通过对海量用户数据的分析，帮助电商平台进行个性化推荐，提高用户购买率。其次，人工智能可以实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和质量。如在智能制造中，人工智能可以实现设备的自主维护和故障预警，提高设备的可靠性和稳定性，减少生产中断和损失。此外，人工智能还可以为客户提供个性化的服务和产品，满足客户的多样化需求，提高客户满意度和忠诚度。例如，智能客服可以根据客户的历史数据和行为，提供个性化的服务和建议，提高客户满意度和忠诚度。

1.2数字经济为人工智能提供的支持

数字经济为人工智能提供了多方面的支持。首先，数字经济的发展带来了更多的数据资源，为人工智能的训练和优化提供了基础。随着互联网的快速发展，数字经济产生了大量的数据，这些数据包含着宝贵的信息，是人工智能的重要输入。其次，数字经济的发展为人工智能提供了广阔的应用平台。数字经济涵盖了多个领域，如电子商务、互联网金融、智能制造、智能交通等，这些领域为人工智能的应用提供了丰富的场景。此外，数字经济的发展还为人工智能的研发和创新提供了资金和技术支持。数字经济的增长带来了更多的业务机会和利润，企业和政府可以投入更多的资金和资源进行人工智能的研发和创新。

二、人工智能与数字经济对本科毕业生就业的机遇

2.1新兴岗位的涌现

随着数字经济和人工智能的快速发展，一系列新的就业岗位如雨后春笋般涌现出来。其中，数据分析师成为备受关注的热门岗位之一。

2.1.1岗位类型及特点

数据分析师是不同行业中专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。其工作内容主要包括深入理解业务，对业务指标进行多维度拆解分析，发现潜在问题，洞察业务增长点，协同业务团队输出有效方案；与业务部门对接，整理和评估各项目数据报告，满足业务数据监控与预警需求；研究数据挖掘模型，引入数据分析方法及模型到实际工作中；研究用户画像，定期进行用户行为数据分析以提高运营效率；对数据平台和看板进行维护与优化等。

数据分析师需要具备多方面的技能。首先，要懂业务，熟悉行业知识、公司业务及流程，有独到见解。其次，要懂管理，能搭建数据分析框架并针对分析结论提出有指导意义的建议。再者，要懂分析，掌握数据分析基本原理和多种有效的分析方法，如对比分析法、分组分析法、交叉分析法等基本方法以及相关分析法、回归分析法等高级方法，并能灵活运用。同时，要懂工具，掌握数据分析相关的常用工具，如Excel 各类函数、SQL 等数据库系统以及至少一种常用数据分析语言如R、SPSS、Python 等。此外，还要懂设计，能够运用图表有效表达分析观点，使分析结果一目了然。

2.1.2岗位需求趋势

从目前的发展态势来看，数据分析师岗位的需求呈现出持续增长的趋势。一方面，随着数字经济的不断发展，企业对数据的重视程度越来越高，需要专业的数据分析师来挖掘数据价值，为企业决策提供支持。以互联网行业为例，数据分析师可以通过对用户行为数据的分析，帮助企业优化产品设计、提高用户体验、精准营销等。据统计，在互联网行业中，数据分析师的岗位需求在过去几年中增长了约50%。

另一方面，人工智能技术的发展也为数据分析师带来了新的机遇和挑战。人工智能需要大量的数据进行训练和优化，数据分析师在数据预处理、特征工程等方面发挥着重要作用。同时，人工智能也为数据分析师提供了新的分析工具和方法，如机器学习算法、深度学习模型等，可以提高数据分析的效率和准确性。预计未来，随着人工智能技术在各个行业的广泛应用，数据分析师与人工智能的结合将更加紧密，岗位需求也将持续增长。

此外，随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，对数据分析师的技能要求也在不断提高。未来的数据分析师不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要掌握数据可视化、数据治理、数据安全等方面的知识和技能，以应对日益复杂的数据环境。同时，跨学科的知识背景也将成为数据分析师的竞争优势，如计算机科学、统计学、经济学、管理学等。

2.2技能提升与个性化发展

2.2.1定制化学习资源的作用

在人工智能与数字经济的大背景下，定制化学习资源对本科毕业生有着至关重要的作用。一方面，定制化学习资源能够满足毕业生不同的学习需求和职业发展规划。由于每个人的知识基础、学习能力和兴趣爱好各不相同，通用的学习资源往往无法满足个性化的发展需求。而定制化学习资源可以根据毕业生的具体情况，为其提供针对性的学习内容和学习路径。

另一方面，定制化学习资源有助于提高学习效率。通过精准匹配毕业生的学习需求，避免了学习过程中的盲目性和重复性，使毕业生能够更加高效地掌握所需知识和技能。同时，定制化学习资源还可以结合人工智能技术，为毕业生提供个性化的学习建议和学习进度跟踪，及时调整学习计划，确保学习效果的最大化。

据统计，使用定制化学习资源的毕业生在技能提升方面比使用通用学习资源的毕业生平均快30%左右，并且在就业市场上更具竞争力。

2.2.2因材施教促进发展

在本科毕业生的技能提升与个性化发展过程中，因材施教起着关键作用。

首先，教师和教育机构应该全面深入地了解每个毕业生的特点和需求，包括性格特点、家庭环境、思维方式、智力水平以及职业规划等方面。通过科学分析这些个别差异与可变因素，为毕业生制定个性化的培养方案；其次，采取有针对性的教学方法和措施。根据毕业生的不同需求，提供多样化的课程选择和学习方式；此外，学校和企业可以合作开展因材施教的培养模式。学校可以根据企业的需求和反馈，调整课程设置和教学内容，为毕业生提供更加贴近实际工作的学习体验。企业则可以为毕业生提供实习和实践机会，让他们在实际工作中锻炼和提升技能。总之，在人工智能与数字经济的背景下，定制化学习资源和因材施教能够帮助本科毕业生更好地提升技能，实现个性化发展，从而在就业市场中获得更大的竞争优势。

三、人工智能与数字经济对本科毕业生就业的挑战

3.1传统岗位的替代

在数字经济和人工智能的浪潮下，传统岗位面临着巨大的冲击。

3.1.1被替代岗位的类型

随着人工智能技术的不断发展，一些重复性、规律性强的传统岗位首当其冲。例如制造业中的流水线工人，在自动化生产线和机器人技术的发展下，许多简单机械的装配工作逐渐被机器取代。据统计，在一些大型制造企业中，自动化生产线的应用使得流水线工人的数量减少了30%以上。

数据录入员、客服人员和翻译工作者也面临着被替代的风险。此外，某些会计和财务工作，如基础的财务数据处理和报表生成等工作，可能会被自动化软件所替代。物流行业中的仓库管理员和分拣员，在自动化仓储和物流配送系统的应用下，对人力的需求也在减少。电话销售员也面临着智能语音系统的挑战，智能语音系统能够进行初步的电话销售和客户筛选。

3.1.2对就业结构的影响

这种替代对就业结构产生了深远的影响。一方面，传统岗位的减少导致就业市场的竞争更加激烈。原本从事这些被替代岗位的本科毕业生不得不面临转岗或失业的风险；另一方面，就业结构逐渐向高技能、创新型岗位倾斜。

同时，这种替代也促使劳动力市场加快转型升级。传统行业在引入人工智能技术后，将更多依赖高技能人才，要求劳动力具备数字化和智能化的能力。这就对本科毕业生的教育和培训提出了更高的要求，高校需要及时调整课程设置，加强与企业的合作，培养适应数字经济时代的高素质人才。

3.2技能要求的变化

在人工智能与数字经济的背景下，本科毕业生面临着全新的技能要求。

3.2.1数字交流能力要求

随着数字经济的发展，数字工具的使用和信息共享能力变得至关重要。在当今时代，各种数字交流工具层出不穷，如即时通讯软件、在线协作平台等。本科毕业生需要熟练掌握这些数字工具，以便与团队成员、客户和合作伙伴进行高效的沟通与协作。

同时，信息共享也是数字交流能力的重要组成部分。在数字经济环境中，信息的快速流动和共享对于企业的发展至关重要。本科毕业生需要具备将自己掌握的信息有效地传递给他人的能力，并且能够从他人那里获取有价值的信息。

此外，数字交流能力还包括遵守网上行为规范、维护个人数字信誉等方面。在数字经济时代，网络安全和个人信息保护越来越受到关注，本科毕业生需要了解相关法律法规，遵守网络行为规范，避免因不当行为给自己和他人带来风险。

3.2.2数字信息处理能力要求

在人工智能与数字经济的浪潮下，对本科毕业生的信息收集、传递和处理能力提出了更高的要求。

首先，信息收集能力是基础。本科毕业生需要掌握优化信息检索策略的方法，明确所需信息的主题和关键词，以便更精准地定位相关资源；其次，信息传递能力也不可或缺。本科毕业生需要能够将收集到的信息以清晰、准确的方式传递给他人；最后，信息处理能力是关键。本科毕业生需要学会运用数据分析方法和工具，对收集到的信息进行深入分析和处理。例如，掌握基本统计学知识，学习数据处理技巧，如数据清洗、数据转换和数据规约等方法，以便有效地处理和分析数据。同时，要学习使用Excel、Python、R 等数据分析工具，提高处理和分析大量数据的效率。此外，还要培养批判性思维，学会提问，评估信息来源，分析数据背后的故事，挖掘更深层次的信息和洞见。

结语

新兴岗位涌现，如数据分析师等热门岗位，为本科毕业生提供了更多的就业选择。数据分析师岗位需求持续增长，不仅需要懂业务、管理、分析、工具和设计等多方面技能，未来还将与人工智能结合更加紧密，对跨学科知识背景的需求也将增加。

传统岗位被替代，如制造业流水线工人、数据录入员、客服人员、翻译工作者、部分会计和财务工作者、物流行业仓库管理员和分拣员、电话销售员等岗位面临被人工智能技术替代的风险。这导致就业市场竞争更加激烈，就业结构向高技能、创新型岗位倾斜，促使劳动力市场加快转型升级，对本科毕业生教育和培训提出更高要求。技能要求发生变化，数字交流能力和数字信息处理能力成为本科毕业生必备技能。数字交流能力要求熟练掌握数字工具、具备信息共享能力、遵守网上行为规范和维护个人数字信誉。数字信息处理能力要求掌握信息收集、传递和处理能力，包括优化信息检索策略、清晰准确传递信息、运用数据分析方法和工具处理信息以及培养批判性思维。

总之，未来的研究需要紧密关注人工智能技术的发展和数字经济的变化，不断探索新的研究方向和方法，为促进高校本科毕业生的就业提供更加科学、有效的理论支持和政策建议。

参考文献

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[5]曹兆文，陈停余.数字经济对就业质量的影响研究[J].河北金融，2024（05）：15-22+45.

作者简介：田慧龙（1996-）男，汉族，硕士研究生，研究方向：机器人路径规划。

通讯作者：王征（1978-）男，回族，博士研究生，高级工程师，研究方向：低空经济、人工智能。