□陈 民

　　产业格局在调整，数字技术改变着岗位形态与用工方式，适龄劳动力的总量和结构也在发生深刻变化。这几股力量最终汇聚到同一个出口，就是高校毕业生的就业。对高职院校而言，就业已成为衡量办学质量的一面镜子。

　　中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快构建普通高等学校毕业生高质量就业服务体系的意见》提出，以产业端人才需求和就业端评价反馈为指引，全链条优化培养供给、就业指导、求职招聘、帮扶援助、监测评价等服务。这表明，就业被理解为贯穿人才培养全程的治理课题，重心从毕业季的集中对接，转向培养过程中的常态适配。数字技术在其中承担的角色，是把长期分散的信息连接起来，让适配有据可依。

　　数字化赋能高质量就业，本质上是以数字技术为牵引、以供需适配为中心、以全周期治理为校准的就业工作新形态。技术本身并不自动产生价值，只有让数据流动起来、进入决策，价值才会出现。判断一所学校数字化改革的成色，要看岗位需求、学生能力、培养方案这三类信息能否相互校准，而非平台规模与硬件投入。近年来，浙江金融职业学院探索形成了以大学生就业赋能中心、政校企就业共创中心为载体的服务格局，前者面向学生锻造能力，后者面向校外贯通资源，为上述观点提供了一个可观察的样本。

　　首先，理念要跟上数字化。就业工作常被当作行政事务，部门职责限于统计、派遣、办活动，工作起点是“我有什么”。学生的需求是具体而多变的，行政流程是统一而迟缓的，两者之间天然存在时差。有人把数字化理解为将线下流程搬到线上，其实起点没有变，工具再新也还是旧逻辑。学生要的岗位在哪里、还缺哪些能力，这些问题行政流程回答不了。倘若组织定位停留在事务层面，信息依旧从学校单向流向学生，供需错配就只能靠毕业季的密集招聘来补救。

　　理念之变的堵点在于信息分散。用人需求散落在各二级学院，就业数据锁在职能部门，企业反馈止步于招聘现场，三方互不往来。究其原因，教务、学工、招就各管一段，系统互不相通，汇总只能靠人工。关键在于让需求侧进入组织设计，让掌握市场信息的人参与决定资源投向。浙江金融职院将就业部门按市场逻辑运营，依托动态更新的用人单位库筛选优质企业，联合行业龙头开展常态化供需对接，推动岗位要求前置融入培养标准，让课程更新有了鲜活的外部参照。

　　其次，供给要走向精准。这里的精准，更接近一人一策的长期陪伴，而非活动数量的堆叠。不同学生的差异很大，统一供给的边际效用递减得很快。覆盖率容易统计，胜任力才真正考验供给的质量。过去不少学校到毕业年级才开始密集干预，那时学生的能力短板已成定局，就业指导只能停留在信息层面，难以深入到能力层面。

　　精准适配的堵点在于画像缺失与反馈滞后：企业面试评价无法回流，课堂表现与求职表现相互割裂，学生自我认知多依赖主观判断。破局的关键，在于将各环节的数据整合为学生动态能力画像，并且让画像在使用中更新，让每次模拟面试、每段实习经历、每个岗位投递都沉淀为新的数据。浙江金融职院将人工智能面试训练嵌入培养全程，覆盖各专业的真实面试场景，即时生成表达能力、专业匹配度等方面的分析报告；对升学落榜的学生，学校保留企业定向选拔通道。

　　最后，治理要接得住就业的反馈。就业质量常被当作结果指标，用于年终汇报。它更应被当作治理输入：去向落实率、起薪水平、用人单位满意度，指向的都是专业设置与产业需求之间的距离。招生计划逐年编制，专业目录周期性修订，这本是调节供需的制度接口，缺了就业信号，接口就会空转。数据只进报表、不进决策，滞后的培养只会在下一个周期制造新的错配。

　　构建治理闭环的关键，在于建立反馈进入决策的机制。浙江金融职院实行“三率联动”的专业动态调整，将去向落实率、起薪水平、用人单位满意度等三项指标纳入专业考核，对持续低于基准线的专业予以黄牌并缩招，问题严重的予以红牌并停招，招生计划同步向金融科技、跨境电商等新兴领域倾斜，让专业的进退存续都有产业依据。多年来，学校毕业生就业质量的持续稳定，靠的正是这套把就业信号转化为办学行动的机制。

　　（作者系浙江金融职业学院招生就业处处长、副教授）