近年来，成都市锦江区立足党管人才、党育人才、党兴人才，强化党建引领服务人才，积极把握数字发展趋势、应对数字发展要求，加快推进数智赋能“人才+党建”工作体系，构筑“集成化、系统化、智慧化”人才服务新模式，围绕人才数据融合、服务质效提升、产才互促共兴“三大主题”，实现智惠人才、智促产业、智优生态“三个目标”。
聚焦数据融合，夯实人才服务数据底座
多途径归集数据。着力破解人才数据信息碎片化问题，联动四川省党员信息管理基础平台、成都市人社信息中心，结合党员组织关系转接、流动党员台账，以社保数据为底座，匹配工商、税务、教育、户籍等信息，每月实时更新人才参保、人才流动、人才类别、企业人力资源规模、企业发展趋势、产业结构变化等“多张表单”，实现数据横向联通、纵向贯通、高效汇聚、动态调整。2024年归集了33.81万余名人才、14.6万余家企业数据，人才流动达32.23万人次。
多维度挖掘数据。依托“蓉漂”人才党委，建立党建、人才发展、人力资源服务、重点企业HR、职业培训五联盟和联席会议的“五联一会”工作机制，收集企业人力资源需求。借助成都人才网、成都e就业、锦江经济大数据平台、“锦江人才超市”、成都市专技人才信息系统等平台，联合各部门对已归集数据资源开展定期更新维护拓展，根据锦江区“1+3+3”现代化产业体系，精准挖掘新增企业、需求岗位、专业技术人才等，推动岗位挖掘汇总，扩大人才资源供给。2024年，700余家重点企业发布需求岗位1.2万余个，招引高层次、行业领域紧缺人才等260余人。
多角度分析数据。推动“蓉漂”人才党委建设“锦江智慧人才大数据平台”“锦江人才超市”，围绕产业、企业、就业、创业“四业协同、四业联动”，对人才、企业进行智能“画像”，分析人才流入关注企业、人才流出预警企业、规模TOP10人力资源服务企业和重点企业、省（市）内外对锦江区人才贡献度排名等，实现一屏尽览，晒数据、赛指标，观趋势、查风险，为区域产业发展提供人才数据咨询和决策支撑，形成智能分析报告5篇。
坚持数智赋能，推动人才服务质效提升
推动“数智引才”。发布党员人才就业机会清单，联动人力资源机构开展专场招聘活动，吸纳160余名流动党员到锦江实习、见习、就业、创业。会同成都理工大学等高校率先探索“智引”高校毕业生就业试点，通过数智赋能筛选近3年留用合作高校人才数排名及占比靠前的锦江区企业名单，结合企业近3个月参保人员增减情况，精准邀请处于人员需求阶段企业，发掘“引才大使”作为锦江区城市品牌“传播者”以才引才，走进成都理工、南方科技、中科大等高校开展专场引才活动6场，就业意向达成率增长21%，促成1000余名高校毕业生在锦江就业，大幅提高了引才效率。
推动“数智活动”。利用大数据平台监测产才数据变化，借助锦江人才公司、人才促进会、数智人力资源服务产业园内机构资源，联合力量、定向邀请、集中需求，实现党建、人才发展、人力资源服务、重点企业HR、职业培训五联盟“朋友圈”不断扩容，开展“留在成都·筑梦未来”产业专场招聘会、“繁华似锦”线上专区人力资源服务、“蓉漂杯”人才创新创业大赛、“走进人才政策 助力梦想腾飞”等“五联一会”活动80余场，全年累计服务企业400余家、人才5000余人。
推动“数智服务”。依托人才综合服务中心整合组织、人社7个部门涉党、涉才、涉企服务事项，“一站式”提供产才对接、人才落户、档案托管、职称评审等15类79项服务，全年服务各类人才1.2万人次，办理时长压缩三分之二以上。建立涵盖全区“1+3+3”重点产业的“数字图谱”、32.09万名产业人才的“数字档案”，建成“政策货柜”“岗位货柜”“人才货柜”，形成线上线下、全域全时、就近就便的人岗匹配、政策匹配、就业服务匹配。
延伸数智链条，优化产才融合发展生态
产才双向奔赴。针对锦江区主导产业发展，将人才数量、类型、流向、分布与产业布局有机衔接，建立锦江人才储备数据库，定期发布《锦江区人才开发指引》，制定急需紧缺人才目录、人才发展“蓝皮书”等，2024年掌握共计233类急需紧缺人才需求，以精准产业链需求布局引领人才招引链，实现人才集聚与产业发展同频共振、融合共进。
人企和谐共兴。“锦江人才大数据可视化平台”对人才流动率超10%的企业自动关注预警。对流入较多的企业，主动了解人才需求、提供“公共+市场”人力资源服务，积极嫁接人才资源；对流出较多的企业，自动推送城运中心、劳动监察部门，提前走访介入，2024年源头化解相关问题19个，助推和谐劳动关系构建、健康供需环境营造。
产业互促升级。围绕“立园满园”行动，以锦渝、锦都、成德眉资等区域合作为契机，通过数据共享、智能算法，绘制重点企业“人才需求地图”，带动辖区160余家人力资源机构组团式发展，推动CGL、善世集团等10余家企业“AI+人力资源服务”产品升级，促进人力资源服务业集聚发展和产业链延伸，助推提升锦江重点产业规模和竞争力。
（中共成都市锦江区委组织部 王镜深）
