健全體制機制推進文旅深度融合
2026-01-28 15:16 2,572次浏览閱讀提示 用人單位有權了解勞動者與勞動合同直接相關的基本情況，但是，開展背景調查應確保流程標準、渠道合規，遵循私權侵入最小化、必要性、非歧視原則。 「因為背調結果顯示『黃燈』，我們無法進行下一步了。」 不久前，應聘某食品公司的羅女士，突然接到該公司HR發來的這則不予錄用通知。經過反覆溝通，羅女士才得知自己被背調公司標為「黃燈」的原因——「有過訴訟記錄」「曾經是被告」，羅女士告訴《工人日報》記者。 近年來，背調越來越頻繁地出現在招聘流程中，在有的背調中出現了訴訟記錄、婚戀情況、職場「緋聞」等信息。多位受訪專家呼籲，用人單位開展背調須遵循私權侵入最小化、必要性、非歧視原則，同時明確法律邊界與公德邊界，保護求職者個人隱私，保障勞動者合法權益。 因有訴訟記錄，背調「亮黃燈」 「接到背調結果時人是懵的，想了很久都沒想到我什麼時候成過被告。」羅女士告訴記者，她後來推斷出唯一可能的訴訟記錄，「2018年，我們小區的業主跟物業有過糾紛。當時物業公司起訴了很多業主，估計我也是其中之一。」 後來，羅女士查閱案件公開信息發現，該案中，自己的確被列入了被告名單。最後，羅女士放棄了入職該食品公司的機會。 記者了解到，一些背調公司受用人單位委託對求職者開展背調，並在背調報告中標註「綠燈、藍燈、黃燈、紅燈」，以此代表求職者的「風險」由小至大。在上海市金山區人民法院近日審結的一起勞動糾紛案中，求職者張先生也因有訴訟記錄被用人單位拒絕錄用。 2024年4月，張先生接到一家軟體開發公司的錄用函。在與原公司辦理離職交接手續後，張先生在軟體開發公司旁租房、租車位，積極為入職做準備。 讓張先生未曾料到的是，當月，該軟體開發公司突然聯繫他，表明公司需要背調結果為「綠燈」或「藍燈」的候選人，而張先生的背調結果是「黃燈」，不符合其錄用標準。 後來，張先生從背調公司處得知，自己拿到「黃燈」評價的原因是其存在訴訟記錄。對此，張先生提出異議稱，訴訟記錄是其曾因被騙取錢財而發起的維權訴訟，且自己是原告。此後，背調公司將張先生的背調結果改為「藍燈」，但該公司仍以原理由拒絕錄用。 「誠信是勞資關係的基石，訴訟記錄本身並非拒絕錄用的正當理由。」對於該案，上海市金山區人民法院法官楊鋒分析認為，訴訟作為法律賦予公民的基本權利，不僅是解決糾紛的司法途徑，更是維護社會公平正義的重要機制。 「勞動者若因行使訴訟權利而被拒絕錄用，等於變相剝奪了勞動者維護權益的法律救濟途徑，使得勞動者在就業與維權之間進退兩難。」楊鋒說。 最終，法院經審理認為，軟體開發公司的上述行為違背誠信原則。綜合考慮張先生支出的房租等費用，並結合後續張先生入職的工資報酬酌定的失業賠償，判處該公司向張先生賠償1.32萬元。 背調信息應與勞動合同直接相關 用人單位開展背調有何依據和意義？北京中首律師事務所主任胡勝國表示，依據勞動合同法等法律法規，用人單位有權了解勞動者與勞動合同直接相關的基本情況，勞動者應當如實說明，「其目的主要是降低用工風險，保障用人單位利益」。 在背調程序方面，北京澤盈律師事務所律師林屾提出，開展背調的相關主體應遵循6大程序，分別為籤署授權、確定範圍、多源驗證、結果反饋、加密存檔、到期銷毀，以此確保流程標準、渠道合規。 記者梳理公開案例發現，司法實踐中，一些用人單位與勞動者因背調提供的個人信息範圍、真實性、客觀性等產生爭議。 因前同事的一句「生活作風存在問題」評價被寫入背調報告，求職者王先生入職新單位後每月工資減少約5000元。該案訴至北京市豐臺區人民法院後，法院認為，案涉背調公司在未確認王先生前同事所述內容是否屬實的情況下，直接給其標註「黃燈」，並將該信息寫進背調報告，導致其名譽受損、社會評價降低。最終，法院判決背調公司停止侵權，向王先生賠禮道歉、恢復名譽，並賠償精神損害撫慰金。 「背調不能侵犯個人隱私權，須遵循私權侵入最小化原則。」胡勝國指出，相關主體應通過個人授權和法律規制兩個程序保障權利侵入最小化，即沒有勞動者授權不得調查，即使獲得授權也應遵守民法典和個人信息保護法等規定。 在首都經濟貿易大學勞動經濟學院教授範圍看來，用人單位開展背調還須遵循必要性原則、非歧視原則。「必要性原則是指基於招聘必要進行背調，搜集、調查的信息也是基於招聘崗位的需要，且與勞動合同直接相關。此外，用人單位不得利用搜集的信息對勞動者作出歧視性的僱傭決策。」他說。 明確背調法律邊界與公德邊界 對於用人單位開展背調的邊界，林屾提出，應考量兩個標準下的邊界定義，即「法律邊界」與「公德邊界」。 林屾進一步分析稱，在「法律邊界」方面，可依據個人信息保護法確立的「最小必要原則」這一導向原則。一方面，「最小」指的是信息範圍，即法律僅允許開放最小限度的、與公共生活相關的、可能與他人和服務對象有必要關聯的個人信息，「所有的商業調查行為，均須在這個範圍內開展」。另一方面，「必要」是指信息相對必要，對調查者的權限做出限制。 對於「公德邊界」，在林屾看來，用人單位和背調機構在開展背調時應最大程度地保護被調查者的社會性利益。 範圍建議，勞動行政部門應明確背調具體規範，包括調查前提、調查獲取信息的範圍、調查獲取信息的引用等。此外，對於濫用背調等違法行為，應該依法追究其法律責任。「對於用人單位濫用背調、侵害求職者勞動就業權的，應該對求職者的權益予以保障，如認定用人單位違法拒絕錄用的締約過失責任等。」他說。 「可以利用區塊鏈存證、算法歧視治理等方式強化監管技術的應用。」林屾舉例稱，比如應強制授權書、調查過程上鏈固化，供勞動監管部門實時查驗，同時要求用人單位公開AI背調模型邏輯，防止關於年齡、性別等的隱性歧視。 此外，林屾提出，對於不同用途的背調行為可採取的手段、可提供給需方的信息，可以實施精細化的分類、分級管理。與此同時，確保勞動者擁有信息刪除權。通過立法明確勞動者離職後可要求相關主體刪除背調數據，用人單位亦需設立自動清理機制。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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