应届生 “投简历石沉大海” 的迷茫，企业 “筛简历难寻适配人才” 的焦虑，长期以来困扰着校招两端。如今，这一双向困境正被 AI 技术悄然打破。2025年7月，国务院办公厅印发《关于进一步加大稳就业政策支持力度的通知》，从稳定岗位等七大维度推出政策组合拳，明确要求各地各部门落实稳就业责任。在此背景下，马上消费金融股份有限公司（简称 “马上消费”）积极响应政策号召，启动2026届管培生校园招聘，并将自身沉淀多年的 AI 能力深度融入校招流程与新员工培养体系，以数字员工 “马小 i” 为核心，打造了覆盖 “校招 - 入职 - 职场” 的全链路智能服务体系。
作为金融科技领域的技术领先企业，马上消费不仅在内部流程优化中广泛应用马小 i 提质增效，更将其服务触角延伸至校招一线，构建起内外协同的智能助手生态，为应届生提供从求职到职场成长的全周期支持。那么，马小 i 究竟如何打通校招到职场的 “最后一公里”?
全周期陪伴:马小 i 贯通新人成长全链路
在马上消费2026届管培生校招中，AI 数字员工马小 i 以 “智能伙伴” 的身份，全程参与应届生的求职旅程。从智能邀约、精准职位推荐、7*24小时智能问答，到在线测评与面试环节，AI 技术深度渗透招聘全流程，显著提升了招聘效率与候选人体验。仅在天津大学和南开大学两场校招活动中，通过马小 i 的 AI 智能邀约，便成功吸引超400人参与，场次满座率高达135%，充分展现了其精准触达的能力。
更重要的是，马小 i 的角色远超传统招聘工具，它在应届生成长不同阶段承担着三重关键角色:在校招阶段是 “校园大使”，为学生提供求职指导;入职阶段转型为 “入职导师”，助力新人快速适应;转正后则成为 “员工助理”，持续赋能职场工作。这种全周期陪伴模式，有效缓解了应届生从校园到职场的过渡焦虑。
对学生而言，马小 i 的使用门槛极低:在微信端搜索 “马小 I Talent” 小程序，上传简历或描述自身专业情况后，马小 i 会通过结构化 AI 解析，将学生信息与岗位画像精准匹配，生成最适合的职位清单，学生可一键完成投递。投递后，还能实时向马小 i 查询求职进度，无需反复等待或咨询人工。同时，针对简历优化、面试技巧等求职常见问题，马小 i 也能随时答疑，帮助学生减少盲投，缩短信息准备时间，提升求职命中率与面试通过率。
当应届生成功拿到 Offer，马小 i 的身份随即升级为 “入职导师”。相较于传统的人工宣讲会与分散的入职文档，马小 i 能帮助新人更快融入企业节奏:它会提供转正任务的全程指导与提醒，还能通过数字人双向对话形式，智能分析新人需求并制定个性化辅导计划，切实解决新员工入职初期常见的迷茫与无助。而当新人转正成为正式员工后，马小 i 继续以 “员工助理” 的身份服务，将企业内部信息查询、专业问题解答、业务办理、故障排除四类高频场景整合到单一入口，把员工从 “找系统入口、填复杂表单、查办理进度” 的繁琐流程中解放出来，让精力聚焦于核心业务。
突破行业痛点:马小 i 实现从 “能用” 到 “好用” 的跨越
近年来，企业级智能助手正从 “试验产品” 逐步成为 “标配工具”，但行业普遍面临一个关键瓶颈:多数产品仅停留在 “会聊天” 的基础阶段，难以在受控环境中真正解决实际问题，即未实现从 “能用” 到 “好用” 的突破。
IDC2025年研究数据显示，全球超50% 的企业应用已嵌入 AI 助理或 AI 顾问能力，约20% 的企业还在为应用补充完整的 AI 智能体（AI Agent）功能。从市场规模看，2025年全球 AI 解决方案支出约达3070亿美元，预计2028年将翻倍至6320亿美元，这为企业将智能助手从 “点状试点” 推向 “组织级应用” 提供了预算与技术支撑。在应用形态上，Gartner 预测，“嵌入式 AI” 将成为主流模式，到2026年，80% 的独立软件厂商会将 AI 直接嵌入现有应用，企业无需搭建新平台，即可在原有工作流中 “就地获取” AI 能力。
当前，国内外科技大厂均在布局智能办公助手领域，但路径与侧重点各有不同:微软以 Microsoft365Copilot 为统一入口，整合文档、表格、日程等功能形成协同闭环，将大语言模型（LLM）与企业数据融入操作界面，核心策略是 “就地赋能”;国内方面，钉钉开放 “AI 助理” 平台，支持企业通过官方、三方或自定义能力实现流程审批、工单处理等功能，主打 “低门槛自建”;飞书则强化开放平台与知识库的智能化，围绕会议、日历、知识搭建一体化场景，以工具联动提升协同效率。
然而，行业落地普遍存在短板:不少 AI 招聘或 AI 助理工具功能碎片化，在知识时效性、端到端办理能力、统一入口整合、评价闭环搭建上存在断层，导致 “试点易、规模化难”。正如马上消费在内部复盘时指出的，当前企业智能助手常见问题包括:产品知识问答范围狭窄、业务办理链路存在断点、入口分散难以统一、需求响应滞后，这些正是导致行业陷入 “3天 POC 测试、3年持续优化” 困境的核心原因。
“从‘能用’到‘用一点’，再到‘好用一些’，我们花了一年半时间，踩过很多坑，也沉淀了实战经验。” 马小 i 产品团队负责人表示。基于行业痛点，马上消费为马小 i 设计了差异化技术路线，核心在于独特的技术架构:除基于检索增强生成（RAG）实现精准调控外，还采用 MCP(Model Context Protocol，模型上下文协议)+A2A(Agent2Agent，智能体间通信)协议，构建标准化、可控的 “专业助手 + 工具系统” 体系。简单任务由马小 i 直接快速回答，复杂任务调用工具处理，专业任务则分配给专属 Agent 完成，有效突破了大语言模型在知识时效与上下文记忆上的局限。
通过 MCP 协议，马小 i 可动态访问、调用外部工具、数据源与计算资源，大幅拓展能力边界;借助 A2A 协议，它能按需调用企业生态中的其他 Agent，实现一站式业务办理。这种架构让马小 i 整合了智能问答、流程办理、知识管理三大核心功能，真正成为 AI 驱动的 “数字员工”。自2024年1月上线以来，马小 i 日均处理问答超1万次，初期聚焦内部流程优化;2025年2月接入 DeepSeek 大模型后，它升级为具备深度分析能力的智能中枢，服务场景拓展至 IT 支持、行政答疑、知识检索等50余个自助办理场景，且实现24小时全天候在线。数据显示，马小 i 每年可为马上消费释放超5万个工时，相当于将25名员工从重复劳动中解放，投入更高价值的工作。
技术攻坚:三大难题突破让 “好用” 落地
马小 i “好用” 的体验背后，是技术团队针对三大核心难题的攻坚突破。
难题一:构建知识常新的入库机制
企业制度与 FAQ（常见问题）更新频繁，多模态知识(如视频、音频)难以有效利用，不同信源间的冲突也会导致决策偏差。若知识无法按业务需求及时同步，智能助手就会出现回答口径错误或提供旧信息的问题。
对此，马小 i 团队将 “入库机制” 作为知识库设计的核心:依托全知引擎深度融合 HR、财务等六大业务领域的专业知识图谱，叠加10万 + 通用知识矩阵，确保知识覆盖全面且专业;针对视频类多模态知识，通过 AI 将原始内容转化为结构化议程后入库;同时建立动态更新机制，确保知识库始终 “鲜活”，为用户提供准确答案。
难题二:实现低成本的查办一体
传统数字员工往往止步于 “告知办理路径”，而真正的效率提升在于 “直接帮办”。马小 i 团队提出 “Assistant-Agent 模式”:马小 i 作为用户唯一的 “总助手”，可根据需求雇佣不同业务类型的专业 Agent 协同完成任务，实现 “一助多能”。
例如，用户只需对马小 i 说 “需要报销”，它就能关联财务系统 Agent，自动发起报销流程，无需用户手动登录多个系统。这种模式将原本分散在各部门的业务事务，整合到马小 i 单一入口，真正实现 “查询 - 办理” 一体化。
难题三:用运营数据驱动持续成长
为让马小 i 不断迭代优化，团队打造了 “质检 AI 系统”:对每次问答进行实时监控，自动识别用户不满意的回答并分类标记，为后续优化提供依据。通过人机多次对齐，目前马小 i 的回答与人类判断的一致性已达86%。同时，团队通过分析大量用户提问数据，完善知识库内容、开发新功能，并沉淀用户潜在意图形成 “意图空间”，在用户提问的前、中、后阶段注入关联意图，显著提升问题一次解决率。
这些技术突破并非停留在方案层面，而是深度落地到具体场景:
精准查询场景:员工查询个人年假、必修课进度、生涯积分、组织负责人、核心业务数据等信息，无需登录多系统，实现 “即问即取”;
专业解答场景:HR、财务、法务、IT 等职能领域的知识被沉淀为 “最终答案”，技术侧还支持术语解释、代码解读与多语言转换;
快速办事场景:请假、补卡、权限申请、用印等流程，均能通过马小 i 对接业务 Agent 完成，形成统一办理中心;
便捷排障场景:密码重置、网络故障等简单问题，直接提供操作步骤;复杂问题先进行工单预处理，收集必要信息后精准分流;深度技术问题则读取错误日志，给出排查路径与解决链接。
AI 数字员工开启组织赋能新范式
从校招中的 “幕后搭档” 到企业运营中的 “数字员工”，马上消费马小 i 的实践，不仅破解了校招双向焦虑，更展现了 AI 办公助手的巨大潜力。它打通了校招到职场的全链路，为企业人才吸引与培养提供了新范式;同时以智能中枢身份嵌入业务流程，推动组织向数字化、智能化转型。
在国家稳就业政策与数字经济转型的大背景下，马小 i 的探索具有行业标杆意义:它证明 AI 不再是 PPT 上的概念，而是能切实解决企业痛点、提质增效的 “实干利器”。可以预见，未来这类数字员工将从 “辅助工具” 成长为企业数字化运作的核心入口与纽带，在保障数据安全与合规的前提下，实现组织效率提升与员工个人成长的双赢。
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