Tale Base倍智人才供应链专家2025应届生画像白皮书以AI智略人才模型聚焦应届生新质人才潜能2003-2025 TaleBase.All Rights Reserved.倍智版权所有aleBase倍智Tale B前言02关键发现Tale BasealeBase倍智03O1应届生AI智略人才模型分析1.1A智略人才模型简介051.2应届生A1智路人才五维能力画像07TaleBase倍智1.3如何激发A1潜力型应届生：关键场景建议13eBaseTale B02应届生行为风格21应届生行为风格分布概况152.2围绕AI潜能水平下的行为风格分布分析1603应届生团队角色aleBase倍智3.1应届生团队角色分析183.2围绕AI潜能水平的团队角色适配分析1804应届生潜在领导风格se倍智ale4.1应届生潜在领导风格画像224.2围绕AI潜能水平的AI任务情境潜在领导风格分析2305测评及模型工具简介5.1倍智Talent5大五职业性格测评M265.2倍智A1智略人才模型Tale Base27TaleB前言Tale Base倍智当DeepSeek等生成式AI工具将代码编写、数据分析等专业能力转化为对话框中的自然语言交互，一场由技术范式引发的人才能力革命，已悄然进入深水区。看似“人人可用A”的时代，却正悄悄拉开了人与人之间新的鸿沟：应届生群体中，鲜有人系统接受过A1素养训练，“新质人才”正从沉默的断层中走出，成为真正稀缺的未来战力。TaleB当AI把基础能力浓缩为文字游戏，真正定义人才价值的，不再是你能做什么，而是你能引导AI做到什么。这不仅关乎技术掌握的熟练度，更关乎战略视野、人机协同的创新范式，甚至是对技术方向与边界的判断力。这是一场关于“人与智能谁为主导”的深层竞赛，而决定胜负的，从来不是技术的更新频率，而是我们能否在人才基因中嵌入“A理性”与“人性智慧”的双螺旋。唯有具备这种双重智能的应届生，才能以全新“人才语法”，对冲旧范式的失效，完成时代的“智能跃迁”。基于十余年性格测评领域的大数据积累，倍智人才研究院将大五职业性格测评升级为面向数智时代的A1智略人才模型。本白皮书不仅预测了应届生在A驱动环境下的潜力，还在实际企业应用中，与行为风格、团队角色适配度及潜在领导风格等关键指标进行深度交叉分析，提炼出了一套可实战、可落地、可量化的人才画像体系，全面赋能企业的校园招聘与人才战略布局。alebaaleBase信aleBase倍Tale BaseTale Base倍智关键发现aleBase倍智◆2025年应届生：技术亲和下的单维成长路径，呼唤协同智能的觉醒整体来看，2025年应届生在面对生成式A1浪潮时展现出显著的技术亲和力。他们乐于尝试、上手迅速，具备将技术压力转化为成长动力的心理弹性。但与此同时，我们也观察到这一代人在人机协同、人际协作等非技术维度上存在适应滞后，整体呈现出“独立执行强、协同推进弱”的潜质结构。这种单维导向的智能模式，正成为A时代下新质人才养成路径中的关键缺口。01.行为风格：聚焦任务与自我，高潜力者具备双向驱动能力新一代应届生普遍展现出强任务导向与问题解决偏好，他们在面对复杂挑战时，更倾向于凭借个人力量快速推进，较少依赖或主动协调他人。高潜力人群则呈现“支配型+影响型”的混合行为模式，既能推动目标落地，又具备一定的社交驱动能力，在强调效率的同时能引入关系润滑剂。这种“双向驱动”行为风格，为他们在AI协同时代赢得了更广阔的角色适配空间。02.团队角色：从“思考者”走向“外交家”，潜力群体具备跨域转换力当前应届生在团队中多以“监察官”与“创新者”等思维导向型角色为主，擅长逻辑分析与方案优化，却在角色横向切换能力上存在局限。而高潜力应届生则更具角色弹性，能够在“思考型”“社交型””行动型”三类典型角色之间灵活穿梭，尤其适合担任“外交家”这一调和多方、跨界协同的桥接者角色。Tale03.人际协同：协作敏感度偏低，潜力型人群具备社交破局能力应届生群体在多元协作场景中易显露“独角兽倾向”，即过度聚焦自身专业与解决方案，忽视团队成员的风格差异与协作心理。这种认知滞后，限制了他们在复合型项目中的协同贡献。而高潜力人群则往往具备更好的”人际雷达”，能够主动识别并响应协作障碍，借由社交影响力完成跨边界沟通，从而显著提高团队效能。04.领导潜质：以“任务交付”为核心，高潜力人群具备“育人意识”萌芽虽然多数应届生尚不具备成熟的管理经验，但在性格倾向与行为模式中已可窥见其未来领导潜质。主流人群偏向“授权型”与“指令型”风格，注重任务分解与执行控制，而高潜力群体则表现出更多“教练型”倾向，关注团队成长、善于激发他人潜能。尽管这一风格目前缺乏落地场景，但其“以育人为导向”的意识萌芽，无疑是组织在A时代培育新一代领导者的重要契机。aleTale Bas1.应届生AI智略人才模型分析ale Base倍智,ale Base倍智在AI工具趋于普及、能力边界重塑的当下，“谁能驾驭AI”，已成为判断未来人才潜能的核心指标。倍智人才研究院提出：真正的A1人才，不是技术专家的再培训者，而是跨专业背景中，具备AI协同意识与策略思维的“新物种型”人才。他们不仅能高效使用AI工具，更能在不确定中作出判断，在协同中引领创新，在风险中守住边界。为识别与培养此类人才，倍智在大数据积累与产业察基础上，研发出“智略人才模型”。该模型是一个聚焦A1应用生态、强调人机协同与持续学习力的五维能力框架，涵盖了以下五个核心能力域：面对复杂多变的AI驱动环境，具备全球视角与独A谋：战略判断立思辨，能够主动调度A技术以服务战略目标。Tale善于以数据为先导识别趋势与机会，借助A放大A察：机遇洞察市场嗅觉与行动反应力。aleRase倍se倍在人与A的协作结构中找到杠杆点，促成人机之A合：组织协同间、组织内部的跨界协同。在技术快速演进中保持持续进化能力，将不确定A变：创新学习性转化为自我革新的契机。具备技术伦理与安全意识，在推进创新的同时守A慎：风险防控住风险底线。Tale BaseTale BaseTale Base倍智该模型不仅适用于选拔AI相关岗位人才，更可作为组织构建AI时代人才画像与能力发展路径的重要工具，为校招、培训、转型提供系统化参考依据。a国际化视野能够在多元文化和国际背景中理解AI技术的全球影响力A谋：战略决策自主性创造保持独立思考，基于自身判断运用AI,不盲从AI倍智批判式思维系统性地审视和分析信息，具备识别AI偏差和局限的判断TaleB大数据决策力擅长快速提取关键信息，利用A整合数据，提高决策质量A察：机遇洞察AI+趋势洞察借助A分析能力洞察行业趋势，确保组织战路决策的前瞻性e倍智AI+机会识别eBasealeBase倍智利用AI快速识别出市场需求和用户行为中的潜在机会倍智一智略人才模型数智化协作利用A优化决策与工作流程，整合成员专业知识与技术资源A合：组织协同AI深度协同让A1深度融入决策和执行，与个人能力形成优势互补的模式TaleBe倍智倍智se倍智自我迭代学习具有持续反思、更新自身知识体系并灵活应用于实践的倾向A变：创新学习AI变革适应主动适应AI带来的变革，调整自己的技能和思维方式AI落地转化将AI技术与行业需求结合，推动新产品或新服务的创新落地数字安全意识能敏锐察觉潜在的信息安全风险，并在做决策时考虑合规性A慎：风险防控AI伦理意识具有责任感和道德意识，面对AI相关的道德困境时遵循原则ale Base倍智Tale Base倍智TaleBase倍智)1.2应届生A1智略人才五维能力画像：从理解工具到引领协同的提升路径倍智人才研究院基于2025年应届生的性格测评结果，系统分析了其在AI驱动环境下的胜任潜力表现。数据表明，当前应届生整体具备较为扎实的基础潜能，对AI技术持开放心态，具备主动适应新技术的心理弹性与初步实践能力。然而，在面对极速演进、复杂交互的A应用场景时，他们的能力仍集中于技术接受与执行层级，距离跨部门协同、战略性驾驭与价值落地等高阶胜任形态，尚有明显提升空间。以下将逐项展开其在这五个维度上的表现特征、胜任潜质与发展启示。Tale BaseBaseTale Base倍智A1智略人才：2025年应届生五维能力表现47A·变◆A谋：战略判断e倍智,e倍智应届生在“国际化视野”这一维度上表现相对稳健，43.5%的群体达到优势水平，显示出他们对全球趋势、跨文化动态具备一定的关注习惯与理解意愿。在面对1相关议题时，他们往往能较快理解其在国际环境中的发展背景与政策走向，具备较好的信息感知起点。但在“批判式思维”（34.4%)和“自主性创造”（30.2%)两个能力项上，优势比例相对较低，反映出他们在思考层次上仍以接收与整合已有信息为主，缺乏从不同角度提出质疑、重构逻辑或开辟新解法的倾向。具体表现为：他们更善于辨认哪些方案“看起来合理”，而不是判断哪些方案“本质成立”；在任务推进中更偏好寻找“现成的路径”，而不是主动构建“可能的选项”。这类能力画像所对应的，是一种“判断不失准、路径较保守”的战略思维特征。大部分应届生更适配于已有方向明确、依赖信息整合与执行判断的任务情境；但在需重新界定目标、引导I深度参与策略制定的场景中，主动性与框架建构力尚显不足。若希望其承担更高层级的战略任务，需在实践中有意识引导其提出问题、挑战惯性，打破“技术接受者”角色定位。aleBase倍Tale Base倍Tale Base倍智A察：机遇洞察eBase倍智,leBase倍智在“大数据决策力”这一能力项上，应届生整体表现较为突出，优势群体占比达36,2%，均分为全项中最高(5.5)。他们擅长使用数据支持工具完成初步分析，能迅速提取关键信息，完成任务级别的判断和选择。面对复杂情境时，他们更倾向于依赖可见的数据线索进行“证据式推理”，具备较强的判断效率。“AI+机会识别”则表现为中间状态，优势群体占比为31.5%，虽不算低，但整体分布较为分散，待发展群体仍占两成以上。反映出应届生对A工具如何支持业务增长点的认知尚不稳定，部分人能感知价值信号，但缺乏体系化判断，常以“有感知、缺路径”的方式止步于初步判断。而在“A1+趋势洞察”这一关键项上，优势比例仅为29.0%，且待发展比例高达28.4%。这表明多数应届生更习惯于反应式应对当前环境变化，缺乏拉长时间线、识别隐性变量的习惯与方法。他们面对快速演化的产业趋势时，容易“看见眼前、忽略远端”，难以基于初期信号预测下一阶段技术演进或市场重构。BaseeBas总体来看，应届生在数据层面的判断力相对扎实，但在将判断延伸为前瞻性洞察方面，尚缺乏系统性训练与思维跨度。若希望其在A!任务中发挥更高层级的设计与引导能力，应加强其趋势建模能力，帮助其从数据使用者向机会捕捉者与趋势规划者转变。A合：组织协同Tale Base倍智TaleBase倍智尽管“A1深度协同”维度中应届生整体表现尚可（优势占比30.6%，均分5.3），但“数智化协作”维度为五维中最低项（优势仅22.9%，均分49)，提示他们在人机协同与组织协作之间存在明显断层。他们更习惯将A作为提升个体效率的工具，而非作为提升团队绩效与组织资源调度的协同系统。倍智这种偏“个体工具使用者”的协作方式，使他们大多停留在AI协作性任务的基础层级，尚未具备跨职能融合、组织级共创的策略思维。这也是其向更高维度“驾驭AI”状态跃迁时的主要阻力之一。真正的A合，不仅要求技术接入，更要求在人+AI+组织三者之间建立动态协调机制，这正是当前新生代最需补强的协同智能方向。ale Base倍智Tale Base倍智Tale Base倍智◆A变：创新学习eBase倍智eBase倍智“"A1变革适应”维度为应届生整体表现最优的子项之一（均分5.4，优势占比37.7%)，显示出他们对技术变化的心理弹性与操作意愿已普遍较强。而“自我迭代学习”（优势33.0%）与“八I落地转化”（32.2%)两个维度则暴露出另一个趋势：多数人能够接受AI的到来，但不一定能将学习转化为生产力，或将洞察转化为解决方案。他们通常能快速学习并尝试使用！，但在跨学科融合、应用场景挖掘与组织价值转化层面仍缺乏系统策略。这种“易起步、难登顶”的能力结构，使得他们在A替代性与协同性角色的任务中表现尚佳，但在承担AI驱动型创新或复杂落地型任务时，常显得底层逻辑不稳、转化链条断裂。要真正形成创新型AI智略能力，需要将“适应AI”转化为“引导AI”,推动其从技术接受者成长为组织创新的参与者与推进者。例如，企业可从两个方向入手：一是安排应届生参与“从分析到执行”的中间转换环节，比如将I相关洞察转化为简要落地路径；二是通过跨职能共创机制，促使其在具体应用场景中练习“把新点子讲清楚、做出来、带着人推进”的能力。aleTale Base◆A慎：风险防控应届生在“数字安全意识”和“AI伦理意识”两个维度中的表现均达到中等偏上水平（均分5.2）其中伦理意识优势群体达35.3%，说明他们对A1带来的技术风险和道德问题具备一定的基础认知。整体来看，这一代人并不倾向于盲目接受A,而是具备对边界问题的初步敏感性和谨慎态度。但在面对更复杂的情境时，例如涉及多重价值权衡、算法透明性、责任归属模糊等问题时，他们可能更多依赖已有的规则与组织指引，较少展现出主动识别风险或独立作出伦理判断的倾向。这种依赖外部规范、缺乏内在判断机制的特征，可能使他们在A技术的使用上表现得合规但不够前瞻。在以I参与决策、影响结果的高复杂任务中，风险认知能力往往决定其能否胜任较高层级的工作职责。未来的培养方向，应聚焦于引导其在日常工作中逐步建立起主动识别风险、权衡影响、提出合理边界的思维方式，而不仅仅依靠制度执行。ale Base倍智Tale Base倍智Tale Base倍智智基于对九大典型行业校招应届生样本的A智略人才模型测评结果分析，不同行业在五大维度上的得分呈现出一定分布规律。整体来看，金融业的应届生在A相关潜能方面得分领先，传统行业则相对偏低，新兴行业的表现较为多样，各有侧重。A1智略人才模型：2025各校招行业应届生得分情况5.7金融业（证券类）5.4融行业5.35.4金融业（银行）5.4新能源5.15.2新兴行业5.3电子通信/半导体5.15.25.1互联网/软件和信息技术服务业5.4aleBase倍智零售业5.2基础行业5.45.15.3制造业5.25.15.25.35.3建筑/房地产传统行业5.1ase交通/物流4.9均值线5.2Base倍智4.84.95.05.15.25.35.45.65.7■A·谋战略判断■A1·察机遇洞察■AI·合组织协同■A·变创新学习■A·慎风险防控◆金融行业：整体领先，尤其在判断与洞察能力上表现突出se倍智证券类金融机构的应届生在五个维度中均高于其他行业，尤其在"察（机遇洞察）”维度上均分达5.7，显著高于全行业平均，显示其在数据敏感性、趋势把握与信息利用上的潜在优势银行类金融机构紧随其后，尤其在“"A慎（风险防控）”和“Al谋（战略判断）”两个维度上表现稳定，说明其应届生在AI使用中的稳定性、合规性和前期判断方面具备较好潜力。aleBase倍智Tale Base倍智Tale Base倍智1101新兴行业：创新驱动型维度有一定表现，但协同能力偏弱eBase倍智新能源与电子/通信/半导体行业的应届生整体表现接近行业平均，但在“合（组织协同）”与“A慎（风险防控）”两个维度得分略低，提示其人才在团队配合、复杂系统理解和边界意识方面可能存在不足。互联网与软件信息服务业的应届生在“A慎（风险防控）”维度得分相对较高（5.4)，但在“A谋（战略判断）”和“A察（机遇洞察）”两个维度略低于平均，显示其更偏向工具型适配而非战略型应用。aleBas◆基础行业：学习潜力尚可，风险意识需关注零售业应届生在“A变（创新学习）”上得分略高于平均，显示出一定的接受与尝试意愿，但在“A慎（风险防控）”维度上相对偏弱，提示其在数据处理与算法应用中的边界意识仍有待加强。制造业整体表现相对平稳，但“A察（机遇洞察）”和“A合（组织协同）”维度得分均低于平均，可能影响其在A驱动的业务探索与协同应用中的响应速度。◆传统行业：普遍偏弱，协同与判断能力有待提升eBase倍智建筑/房地产行业应届生在“A察（机遇洞察）”与"A慎（风险防控）”两个维度得分处于全行业低位，说明其在应对外部变化与AI风险判断方面的潜力较弱。交通/物流行业整体得分最低，在所有五个维度上均低于行业平均水平，尤其在“变（创新学习)”维度仅为4.9，是全表唯一低于5分的指标，反映其应届生群体对AI技术的接受程度和实践准备仍处于起步阶段，亟需系统性的人才培育与训练支持。Tale Base倍ale Base倍智TaleBase倍智TaleBase倍智1111leBase倍智AI智略人才模型：2025各校招行业应届生优劣势总结eeBase倍智行业领域优势维度重点提升维度金融（证券）全维度优于平均A合组织协同金融（银行）全维度优于平均A谋战略判断新能源无突出优势AI合组织协同电子/通信/半导体无突出优势AI合组织协同，A慎风险防控TaleB互联网/软件A慎风险防控A·谋战略判断，A察机遇洞察零售业A变创新学习A慎风险防控建筑/房地产无突出优势A·慎风险防控，A察机遇洞察制造业无突出优势A·合组织协同，A察机遇洞察交通/物流全维度低于平均全维度aleBasele Base行业间的潜能差异既反映出人才供给的专业背景差异，也提示出不同赛道在A融合进程中的路径需求。高分行业可着眼于加速转化与战略培养，低分行业则更需通过结构化训练快速补齐人才基础，以跟上AI带来的行业重构步伐。Tale Base倍智Tale Base倍智TaleBase倍智aleBase倍aleBase倍智Tale Base倍智TaleBase倍智TaleBase倍智1.3如何激发A1潜力型应届生：关键场景建议ale Base倍智本节围绕前文所识别的潜能短板与发展特征，提出五类针对性建议，结合倍智在HR领域的产品基础与可延展方案，助力企业实现从“识别潜力”到“转化能力”的闭环。【关键问题&建议方向】【落地建议/产品想象】关键问题：战略判断中创造设立“A情境拆解”训练营：结合行业趋势案例，让应性不足，倾向路径依赖届生在不完整信息中练习目标识别、变量筛选、路径重构的思维能力；可由导师引导、A工具辅助推演。建议方向：强化问题建构能力关键问题：趋势洞察不稳推出“行业未来地图”沙盘工具：结合岗位、行业数据定，前瞻思维断层与A1模拟，设置“未来场景设想→行动建议→结果模拟”闭环练习，供企业HR内训使用。建议方向：建立长期场景推理机制关键问题：团队协同意识设计“AI协同角色模拟器”：基于真实业务拆解多人协弱，依赖单人作业习惯作流程，设置角色分工与AI使用权限，模拟跨职能团队中如何与人+工具共同完成任务。建议方向：建构组织型协作意识关键问题：学习适应强但落建立“AI应用小任务池”：以企业真实业务为底板，拆地转化薄弱解出一批”技术→业务”的转化型任务，让应届生在项目中练习"构建一套可被采用的A1解决方案”。建议方向：强调从"学"到"交付"关键问题：伦理与风险意识设计“AI边界决策场景演练”：借助虚拟案例+AI输只停留在表层认知出，模拟在道德模糊区如何取舍、如何权衡。配合”伦理共识圈”小组辩论任务，引导价值观主动建构。建议方向：激活主动判断训练Tale BasTale BasTale Base11312.应届生行为风格