一邊是應屆生“投出百份簡歷石沉大海”，一邊是企業“篩遍簡歷難尋適配人才”，校招的雙向焦慮，正被AI悄然破解。

2025年7月，國務院辦公廳印發《關于進一步加大穩就業政策支持力度的通知》，從穩定崗位等七方面提出一攬子政策舉措，要求各地各部門落實落細穩就業責任。

馬上消費金融股份有限公司（以下簡稱“馬上消費”）積極響應國家政策，開啟2026屆管培生校園招聘，并把多年來沉淀的AI能力投入到校招一線與新員工培養體系中。

作為行業內技術領先的金融科技企業，馬上消費不僅在內部流程提質增效上落地數字員工“馬小i”，也將其能力前移到校招一線，形成內外一體的全鏈路智能助手，為應屆生提供從校招到職場的全周期服務。

那么，這最后一公里，到底是怎么打通的？

【1】從校園到職場，馬小i貫通新人全成長鏈

在馬上消費2026屆管培生校園招聘中，一位特別的“智能伙伴”——AI數字員工馬小i，全程陪伴高校應屆生完成求職之旅。從智能邀約、職位推薦、智能問答，到在線測評及面試，招聘全流程深度融合AI技術，大幅提升體驗與效率。據了解，僅在天津大學和南開大學，通過AI智能邀約便成功吸引超過400人參與，場次滿座率高達135%。

而在這場校招與培養進程中，馬小i的角色遠超傳統招聘工具，它承擔著三重角色，在校時是校園大使，入職階段是入職導師，轉正后是員工助理，全程陪伴應屆生完成從校園到職場的過渡。

對于應屆生來說，使用起來非常簡單：在微信端搜索“馬小I Talent”小程序，上傳簡歷或描述專業現狀，馬小i會做結構化AI智能解析，并與崗位畫像匹配，為候選人推薦最適合的職位清單，候選人可選擇一鍵投遞，投遞后能實時向馬小i詢問進度。同時，馬小i可提供求職相關的智能問答，7*24小時答疑解惑。

借助這一助手，學生不必盲投，也能縮短信息檢索與準備時間，提升命中率與面試通過率。

當應屆生順利拿到Offer后，馬小i的身份則升級為入職導師。

相比傳統的人工宣講和分散文檔，馬小i可以讓新人更快融入并形成穩定的工作節奏。它可以為新入職員工提供轉正任務指導，全程陪伴式提醒與指導；同時，還能通過數字人雙向對話形式，智能分析與制定輔導計劃，這些都能有效解決新員工常見的迷茫和無助感。

當新人轉正成為正式員工后，馬小i繼續作為員工助理，幫助所有員工進行流程提效和工作開展。

馬小i一端連接知識與數據，另一端連接辦理與反饋，把企業內部信息查詢、專業領域問題解答、快速辦事以及便捷排障四類高頻場景收斂到一個入口，在企業最常見場景里，將員工從“找入口、填表單、查進度”解放出來，把時間還給業務。

實際上，數字員工馬小i的進化軌跡背后，是企業智能助手從工具化向智能化的躍遷。

【2】智能助手如何跨越“能用”到“好用”分水嶺？

過去幾年來，企業級智能助手正從“試驗品”走向“標配”，趨勢的關鍵并非只“會聊天”，而是能否在受控環境中把事辦好。

IDC在2025年的研究中指出，全球超50%的企業應用已嵌入AI助理、AI顧問能力，還有約20%的企業在進一步為其應用補充完整的AI智能體（AI Agent）功能。

據其預計，2025年全球AI解決方案支出將達約3070億美元，到2028年有望翻番至6320億美元，這為企業把智能助手從點狀試水推向組織級應用提供了預算與工具鏈基礎。

在應用形態方面，Gartner預計，“嵌入式AI”將成為主流供給方式，到2026年，80%的獨立軟件廠商會把AI直接嵌入其應用，企業更多是在原有工作流里“就地獲得”AI能力，而非另起平臺。

目前，國內外大廠都在積極布局智能辦公助手領域，但其實現路徑與側重各有不同。比如，微軟將Microsoft 365 Copilot作為統一入口，圍繞文檔、表格與日程等形成協同閉環，把LLM與企業數據并入各種操作界面，減少切換成本，其策略核心在于就地賦能，即在原有Office工作流內疊加AI而非另起門戶。

從國內來看，釘釘開放“AI助理”平臺，提供官方、三方或自定義能力并支持流程審批、工單與數據分析等，強調以平臺化能力讓企業“低門檻自建助理”；飛書則在開放平臺與知識庫中加強智能化與自動化，并圍繞會議、日歷、知識搭建一體化場景，以工具鏈聯動提升協同效率。

但現實落地的短板同樣典型，不少AI招聘、AI助理仍停留在“能用”，功能碎片化，在知識鮮活度、端到端可辦理、統一入口與評價閉環上斷檔，試點快、規模難，而這是從“能用”到“好用”的分水嶺。

正如馬上消費在內部復盤中所指出的，當前企業智能助手普遍面臨產品知識問答范圍窄、業務辦理鏈路存在斷點、入口分散難以統一，以及需求響應相對滯后等問題。這些挑戰正是導致行業陷入“3天POC、3年持續優化”困境的核心原因。

“從‘能用’到‘用一點’再到‘好用一些’，我們走了一年半，踩過不少坑，也沉淀了一些反思。”馬小i產品團隊負責人表示。

基于此，馬上消費數字員工馬小i采用了差異化路線，核心在于技術架構設計。除了基于RAG的精準調控，馬小i采用MCP（Model Context Protocol）+A2A（Agent2Agent)協議，提供標準化、可控的“專業助手”&“工具系統”，實現簡單任務快速回答、復雜任務調用工具處理、專業任務“專人”（Agent）處理。

這一技術架構可以解決大語言模型的兩個根本性局限，即知識時效與上下文記憶的局限，馬小i通過MCP，動態訪問、調用和集成外部工具、數據源和計算資源，從而極大地拓展了智能助手的能力。通過A2A協議，馬小i可按需調用企業生態的其他Agent，實現一站式業務辦理。

馬小i可以實現智能問答、流程辦理、知識管理三大核心功能的閉環整合，真正成為AI驅動智能辦公的“數字員工”。

自2024年1月上線以來，馬小i日均處理問答超1萬次，初期聚焦企業內部流程優化。自2025年2月接入DeepSeek大模型后，馬小i從基礎問答助理升級為具備深度分析能力的智能中樞，服務場景拓展至IT支持、行政答疑、知識檢索等50余個自助辦理場景，并且24小時全天候在線。

據統計，數字員工“馬小i”上線后，每年可為馬上消費釋放超過5萬個工時，相當于將25名員工從重復勞動中解放出來，轉而投入更高價值的工作。

【3】技術如何讓“好用”落地？

好用的體驗背后，是技術的支撐。

馬小i產品團隊在開發中面對著很多難題，第一個便是如何構建標準的知識入庫機制。

簡單來說，對企業而言制度與FAQ高頻變化，多模態知識難以有效使用，沖突信源難以正確決策等問題，若不能按業務類型所需進行及時同步，就會出現錯口徑與舊答案。那么，該如何保障知識常新而一致？

對此，馬小i產品團隊認為，問答知識庫設計的核心在于入庫機制的設計。就此，團隊通過構建多模態知識庫以及動態更新機制，來實現精準的智能問答。

比如，依托全知引擎深度融合HR、財務等六大業務領域的專業知識圖譜，并疊加10萬+通用知識矩陣，確保知識庫覆蓋全面且專業；對于視頻等多模態知識，通過AI將原始文本轉為議程來結構化入庫……這一系列措施確保馬小i的知識庫始終“鮮活”，能及時為員工提供準確可靠的答案。

第二個難題便是如何高效并低成本地實現查辦一體，真正實現從“能答”到“能辦”。

此前，傳統數字員工止步于“告訴你去哪兒辦”，但真正的效率在“我來幫你辦”。馬小i的解決方案是，其作為用戶的唯一Assistant助手角色，可以雇傭Agent完成任務，可謂“一助多能”。

簡單來說，用戶在解決各項業務時，只需要面對馬小i這一總助手，由其雇傭的各種業務類型的專業Agent協同執行。比如，向馬小i說“要去報銷”，馬小i可以關聯到財務系統Agent自動發起報銷流程。

借助這種Assistant-Agent模式，原本分散在各部門系統的事務如今通過馬小i一個入口即可完成，真正實現了查詢與辦理的一體化體驗。

第三個難題，則是如何利用運營數據來持續幫助馬小i成長。

對此，馬小i產品團隊打造了質檢AI，對每次問答進行實時監控，自動識別不滿意回答并分類標記，為后續優化提供依據。通過人機多次對齊，逐漸提升AI與人類判斷的一致性，目前一致性可達到86%。

此外，通過大量用戶提問數據，驅動了進一步的內容完善和功能開發，同時沉淀用戶背后的意圖，形成了意圖空間，在提問前中后注入關聯意圖，顯著提升一次解決率。

也正是這些優化，使得馬小i一步步迭代，讓它變得更聰明。

這些難題的突破方法并非PPT方案，而是直連場景的“把活干好”：

在企業內部精準查詢場景下，個人年假、必修課、生涯積分、組織負責人、核心業務數據等，無需登錄，實現即問即取；

在專業問題即刻解答場景下，HR、財務、法務、流程、IT、合規等職能知識沉淀為“最終答案”，技術側還可做術語解釋、代碼解讀與語言轉換；

在快速辦事場景下，請假、補卡、權限申請、用印等，均可作為Assistant對接各業務Agent成為統一辦理中心；

在便捷排障場景下，對密碼重置、網絡故障等簡單問題直接給出操作步驟；復雜問題先工單預處理、收集必要信息并精準分流；對深度技術問題讀取錯誤日志、給出排查路徑與解決鏈接。

總而言之，馬小i的獨到之處在于其企業級知識治理、MCP查辦一體以及質檢運營閉環做深做透，真正解決了從找得到、答得準、辦得通、評得清的全鏈路問題。

【結語】

從校園招聘的“幕后搭檔”到企業運營的“數字員工”，馬小i在馬上消費的落地實踐展現出AI辦公助手的巨大潛力。

它不僅打通了校招到職場的最后一公里，為企業吸引和培養人才提供了新范式，還用智能中樞嵌入日常業務流程，推動組織向數字化、智能化方向發展。

在國家穩就業政策和數字經濟轉型的大背景下，馬小i的探索具有標桿意義。它證明了AI不再只是存在于PPT上的概念，而是可以成為企業提質增效的實干利器。

可以預見，未來，這類數字員工將從輔助工具成長為企業數字化運作的入口和紐帶，在保障數據安全與合規的前提下，為業務全面賦能，實現組織提效與個人成長的雙贏。