勞動部以 AI、RPA 與 資料治理 打造智慧化求職與公共工程平台
勞動部在求職媒合、就業個案管理、財產管理與公共工程督導四大領域，先行拆解業務痛點，再以數位化、機器人流程自動化（RPA）與人工智慧（AI）結合人工判斷，打造可落地的解決方案。從「台灣就業通」的職缺配對精準度提升，到公共工程 AI 在 8 分鐘內完成督導紀錄，皆顯示政府數位轉型的實務成效。
1. 求職媒合：從關鍵字到語意匹配
傳統的政府求職平台依賴《中華民國職業標準分類》中的正式職稱，導致求職者輸入「土水師傅」等口語詞彙時，系統無法正確匹配。勞動部以「通俗職業名稱」與 關鍵字模糊搜尋（包含職務名稱、工作內容、斷詞比對與同義詞模組）取代單一關鍵字匹配，並利用自家 Jobooks 工作百科的職務說明，結合 生成式 AI 產出標準化技能清單。求職者在填寫履歷時，系統會主動提示相關技能，提升履歷完整度與職缺推薦的相關性。預計 2026 年底上線後，可協助 3.5 萬名求職者完成線上履歷。
2. 就業個案管理：AI 助力縮短行政時間、提升就業率
個管員每日需服務 10‑12 名求職者，卻有七成時間耗在行政作業。勞動部開發的「個案管理處遇服務計畫產出系統」整合 語音辨識、OCR（光學字元辨識）與 自然語言處理（NLP）＋生成式 AI，將會談內容自動轉文字、辨識手寫文件，並產出紀錄摘要與處遇建議草稿。系統依問卷結果將個案分入四個象限，快速對應 37 種就業促進工具（如職業訓練、就業獎勵、雇用補助、跨域就業津貼、短期安置等）。自 2024 年 1 月 2 日上線以來，單案行政作業時間從 20 分鐘縮減至 5 分鐘，求職者平均就業週期由 9.5 週降至 6 週，就業率更由 38% 提升至 73%。
3. 財產管理：資料治理先行，AI 尚在規劃中
勞動部約有 80 名人員管理超過 6.4 萬件、總值約 123 億元的財產。過去資料散落於 15 個系統，臨時查詢需先製作 Excel 再層層轉寄，耗時 1‑2 天。透過 資料治理，部門將所有系統整合為單一平台，權限查詢即時完成，盤點作業從 3 個月縮減至 2 個月，等同節省 5 個人月的工時，並減少 117,933 張紙張。未來將以 智能標籤 與關聯資料庫解決多層級財產分類的查找與錯誤傳承問題。
4. 公共工程督導：多模態 AI 縮短現場紀錄
公共工程督導系統結合 電腦視覺、RPA 與 多模態 AI（同時處理影像、文字與語音），可在 8 分鐘內自動產出督導紀錄，並即時通知承辦人與現場管理者核對、改善，顯著提升監理效率。
未來展望
丁玉珍司長強調：「如果能夠數位化，我們就數位化；如果能資料治理，我們就資料治理；如果能用 RPA，就用 RPA。」在此基礎上，AI 僅在其他方法無法解決時才介入，避免模型偏誤影響決策。隨著技能清單、個案分析與財產標籤的持續優化，勞動部的智慧化服務將更貼近民眾語言與實務需求，為求職者與公共資產管理創造更高的效能與透明度。讀者可關注即將上線的履歷優化功能，以及未來 AI 在財產分類與公共工程監理的深度應用，期待政府數位治理持續為社會帶來實質改善。