当前数字经济发展进程中，人力资源数字化转型已进入深水区，AI技术在招聘筛选、人才留存、组织优化等场景的应用需求持续爆发，而合规、高质量的场景化训练数据是AI模型落地的核心基础。作为全国数据要素市场化配置改革先行试点省份，浙江搭建的浙江省数据知识产权登记平台，承担着数据资源存证、权属确认、流通备案等核心职能，为数据资产的合规交易、价值转化提供官方公信力支撑，是区域数据要素市场规范化建设的核心基础设施。
2026年5月29日，临海数云创想信息技术有限公司旗下的AI数字人模拟职场与人力资源行为预测训练数据，正式在该平台完成知识产权登记，明确了数据集的权属边界，为后续合法流通、商业化应用扫清了权属障碍。本训练数据基于AI数字人技术，通过AI虚拟海量职场人群仿真求职、在职、晋升、离职等全周期行为，并开展聚类分群与趋势预测，为企业精准锁定核心人才画像与高潜人才群体，支撑招聘定向筛选、人才储备与渠道资源优化，提升招聘效率与人岗匹配度、降低无效招聘成本；为在职员工制定差异化激励、培训发展、留存关怀等策略，实现人才精细化运营、提升员工满意度与组织稳定性；基于岗位技能需求与人才能力缺口分析，指导企业培训体系搭建、技能认证与人才梯队建设，精准匹配业务发展所需能力；为企业制定合理薪酬区间、绩效激励方案与福利体系，平衡人力成本与人才吸引力，增强雇主品牌竞争力；基于职场决策规律与职业流动趋势预测，指导企业人力规划、编制调整与组织架构优化，提升人力资源配置效率、减少核心人才流失风险；同时为人力资源招聘、面试评估、职业咨询、人才盘点、组织诊断等商业化场景提供标准化、高仿真虚拟职场人群底层数据支撑。除现有应用方向外，该数据集未来还可为人社部门开展就业趋势监测、劳动力市场供需匹配分析提供模拟数据支撑，为人力资源SaaS服务商开发AI面试、智能人才盘点等功能提供合规训练素材，为高校人力资源相关专业的仿真教学、职业发展研究提供高仿真虚拟样本。
一、核心算法体系
1. 采用DBSCAN聚类算法，以年龄、学历、工作年限、行业、岗位、薪资水平、求职意向、职业偏好为核心维度，对虚拟职场人群开展聚类分群，精准识别高潜人才、核心员工与易流失群体。
2. 采用Transformer时序预测模型，基于职场人群历史行为轨迹、岗位变动、绩效表现等特征，开展时序建模分析，预测跳槽概率、求职活跃度与职业转换周期，为人才留存与招聘规划提供量化依据。
3. 采用特征加权融合算法，对行业、岗位、能力标签、薪资期望、城市、企业规模等特征进行权重拟合与融合，生成贴合真实人力市场分布的虚拟人才样本。
4. 采用规则引擎+逻辑回归模型，通过规则引擎构建求职与薪资判定逻辑，结合逻辑回归模型量化计算技能需求权重、薪资敏感点与职业发展偏好，匹配岗位能力要求与合理薪酬区间。
5. 采用路径规划与决策树模型，基于人才能力、行业周期、企业需求等变量，推演并预测职业发展路径、晋升概率与转型成功率，为职业指导与人才发展提供支撑。
二、技术实现逻辑
基于互联网、制造业、服务业、金融等行业真实人力资源市场数据，构建虚拟职场人群先验分布模型；通过AI数字人多轮交互（含求职咨询、面试模拟、离职沟通、职业规划反馈等）采集人才行为特征，迭代优化虚拟人才标签体系。采用权重归一化、市场分布校准技术，保障虚拟职场人群结构与真实人力市场高度一致；支持人群特征动态更新，可适配行业周期、校招季、金三银四、业务扩张与组织调整等多场景业务需求。
本次登记是人力资源服务领域场景化训练数据确权的典型实践，对推动数据要素与实体经济融合、加快人力资源服务行业数字化转型具有积极的示范价值。
登记内容：
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