一边是应届生“投出百份简历石沉大海”，一边是企业“筛遍简历难寻适配人才”，校招的双向焦虑，正被AI悄然破解。
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》，从稳定岗位等七方面提出一揽子政策举措，要求各地各部门落实落细稳就业责任。
马上消费金融股份有限公司（以下简称“马上消费”）积极响应国家政策，开启2026届管培生校园招聘，并把多年来沉淀的AI能力投入到校招一线与新员工培养体系中。
作为行业内技术领先的金融科技企业，马上消费不仅在内部流程提质增效上落地数字员工“马小i”，也将其能力前移到校招一线，形成内外一体的全链路智能助手，为应届生提供从校招到职场的全周期服务。
那么，这最后一公里，到底是怎么打通的？
从校园到职场，马小i贯通新人全成长链
在马上消费2026届管培生校园招聘中，一位特别的“智能伙伴”——AI数字员工马小i，全程陪伴高校应届生完成求职之旅。从智能邀约、职位推荐、智能问答，到在线测评及面试，招聘全流程深度融合AI技术，大幅提升体验与效率。据了解，仅在天津大学和南开大学，通过AI智能邀约便成功吸引超过400人参与，场次满座率高达135%。
而在这场校招与培养进程中，马小i的角色远超传统招聘工具，它承担着三重角色，在校时是校园大使，入职阶段是入职导师，转正后是员工助理，全程陪伴应届生完成从校园到职场的过渡。
对于应届生来说，使用起来非常简单：在微信端搜索“马小I Talent”小程序，上传简历或描述专业现状，马小i会做结构化AI智能解析，并与岗位画像匹配，为候选人推荐最适合的职位清单，候选人可选择一键投递，投递后能实时向马小i询问进度。同时，马小i可提供求职相关的智能问答，7*24小时答疑解惑。
借助这一助手，学生不必盲投，也能缩短信息检索与准备时间，提升命中率与面试通过率。
当应届生顺利拿到Offer后，马小i的身份则升级为入职导师。
相比传统的人工宣讲和分散文档，马小i可以让新人更快融入并形成稳定的工作节奏。它可以为新入职员工提供转正任务指导，全程陪伴式提醒与指导；同时，还能通过数字人双向对话形式，智能分析与制定辅导计划，这些都能有效解决新员工常见的迷茫和无助感。
当新人转正成为正式员工后，马小i继续作为员工助理，帮助所有员工进行流程提效和工作开展。
马小i一端连接知识与数据，另一端连接办理与反馈，把企业内部信息查询、专业领域问题解答、快速办事以及便捷排障四类高频场景收敛到一个入口，在企业最常见场景里，将员工从“找入口、填表单、查进度”解放出来，把时间还给业务。
实际上，数字员工马小i的进化轨迹背后，是企业智能助手从工具化向智能化的跃迁。
智能助手如何跨越“能用”到“好用”分水岭？
过去几年来，企业级智能助手正从“试验品”走向“标配”，趋势的关键并非只“会聊天”，而是能否在受控环境中把事办好。
IDC在2025年的研究中指出，全球超50%的企业应用已嵌入AI助理、AI顾问能力，还有约20%的企业在进一步为其应用补充完整的AI智能体（AI Agent）功能。
据其预计，2025年全球AI解决方案支出将达约3070亿美元，到2028年有望翻番至6320亿美元，这为企业把智能助手从点状试水推向组织级应用提供了预算与工具链基础。
在应用形态方面，Gartner预计，“嵌入式AI”将成为主流供给方式，到2026年，80%的独立软件厂商会把AI直接嵌入其应用，企业更多是在原有工作流里“就地获得”AI能力，而非另起平台。
目前，国内外大厂都在积极布局智能办公助手领域，但其实现路径与侧重各有不同。比如，微软将Microsoft 365 Copilot作为统一入口，围绕文档、表格与日程等形成协同闭环，把LLM与企业数据并入各种操作界面，减少切换成本，其策略核心在于就地赋能，即在原有Office工作流内叠加AI而非另起门户。
从国内来看，钉钉开放“AI助理”平台，提供官方、三方或自定义能力并支持流程审批、工单与数据分析等，强调以平台化能力让企业“低门槛自建助理”；飞书则在开放平台与知识库中加强智能化与自动化，并围绕会议、日历、知识搭建一体化场景，以工具链联动提升协同效率。
但现实落地的短板同样典型，不少AI招聘、AI助理仍停留在“能用”，功能碎片化，在知识鲜活度、端到端可办理、统一入口与评价闭环上断档，试点快、规模难，而这是从“能用”到“好用”的分水岭。
正如马上消费在内部复盘中所指出的，当前企业智能助手普遍面临产品知识问答范围窄、业务办理链路存在断点、入口分散难以统一，以及需求响应相对滞后等问题。这些挑战正是导致行业陷入“3天POC、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’，我们走了一年半，踩过不少坑，也沉淀了一些反思。”马小i产品团队负责人表示。
基于此，马上消费数字员工马小i采用了差异化路线，核心在于技术架构设计。除了基于RAG的精准调控，马小i采用MCP（Model Context Protocol）+A2A（Agent2Agent)协议，提供标准化、可控的“专业助手”&“工具系统”，实现简单任务快速回答、复杂任务调用工具处理、专业任务“专人”（Agent）处理。
这一技术架构可以解决大语言模型的两个根本性局限，即知识时效与上下文记忆的局限，马小i通过MCP，动态访问、调用和集成外部工具、数据源和计算资源，从而极大地拓展了智能助手的能力。通过A2A协议，马小i可按需调用企业生态的其他Agent，实现一站式业务办理。
马小i可以实现智能问答、流程办理、知识管理三大核心功能的闭环整合，真正成为AI驱动智能办公的“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，初期聚焦企业内部流程优化。自2025年2月接入DeepSeek大模型后，马小i从基础问答助理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，并且24小时全天候在线。
据统计，数字员工“马小i”上线后，每年可为马上消费释放超过5万个工时，相当于将25名员工从重复劳动中解放出来，转而投入更高价值的工作。
技术如何让“好用”落地？
好用的体验背后，是技术的支撑。
马小i产品团队在开发中面对着很多难题，第一个便是如何构建标准的知识入库机制。
简单来说，对企业而言制度与FAQ高频变化，多模态知识难以有效使用，冲突信源难以正确决策等问题，若不能按业务类型所需进行及时同步，就会出现错口径与旧答案。那么，该如何保障知识常新而一致？
对此，马小i产品团队认为，问答知识库设计的核心在于入库机制的设计。就此，团队通过构建多模态知识库以及动态更新机制，来实现精准的智能问答。
比如，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，并叠加10万+通用知识矩阵，确保知识库覆盖全面且专业；对于视频等多模态知识，通过AI将原始文本转为议程来结构化入库……这一系列措施确保马小i的知识库始终“鲜活”，能及时为员工提供准确可靠的答案。
第二个难题便是如何高效并低成本地实现查办一体，真正实现从“能答”到“能办”。
此前，传统数字员工止步于“告诉你去哪儿办”，但真正的效率在“我来帮你办”。马小i的解决方案是，其作为用户的唯一Assistant助手角色，可以雇佣Agent完成任务，可谓“一助多能”。
简单来说，用户在解决各项业务时，只需要面对马小i这一总助手，由其雇佣的各种业务类型的专业Agent协同执行。比如，向马小i说“要去报销”，马小i可以关联到财务系统Agent自动发起报销流程。
借助这种Assistant-Agent模式，原本分散在各部门系统的事务如今通过马小i一个入口即可完成，真正实现了查询与办理的一体化体验。
第三个难题，则是如何利用运营数据来持续帮助马小i成长。
对此，马小i产品团队打造了质检AI，对每次问答进行实时监控，自动识别不满意回答并分类标记，为后续优化提供依据。通过人机多次对齐，逐渐提升AI与人类判断的一致性，目前一致性可达到86%。
此外，通过大量用户提问数据，驱动了进一步的内容完善和功能开发，同时沉淀用户背后的意图，形成了意图空间，在提问前中后注入关联意图，显著提升一次解决率。
也正是这些优化，使得马小i一步步迭代，让它变得更聪明。
这些难题的突破方法并非PPT方案，而是直连场景的“把活干好”：
在企业内部精准查询场景下，个人年假、必修课、生涯积分、组织负责人、核心业务数据等，无需登录，实现即问即取；
在专业问题即刻解答场景下，HR、财务、法务、流程、IT、合规等职能知识沉淀为“最终答案”，技术侧还可做术语解释、代码解读与语言转换；
在快速办事场景下，请假、补卡、权限申请、用印等，均可作为Assistant对接各业务Agent成为统一办理中心；
在便捷排障场景下，对密码重置、网络故障等简单问题直接给出操作步骤；复杂问题先工单预处理、收集必要信息并精准分流；对深度技术问题读取错误日志、给出排查路径与解决链接。
总而言之，马小i的独到之处在于其企业级知识治理、MCP查办一体以及质检运营闭环做深做透，真正解决了从找得到、答得准、办得通、评得清的全链路问题。
【结语】
从校园招聘的“幕后搭档”到企业运营的“数字员工”，马小i在马上消费的落地实践展现出AI办公助手的巨大潜力。
它不仅打通了校招到职场的最后一公里，为企业吸引和培养人才提供了新范式，还用智能中枢嵌入日常业务流程，推动组织向数字化、智能化方向发展。
在国家稳就业政策和数字经济转型的大背景下，马小i的探索具有标杆意义。它证明了AI不再只是存在于PPT上的概念，而是可以成为企业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入口和纽带，在保障数据安全与合规的前提下，为业务全面赋能，实现组织提效与个人成长的双赢。
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