■徐佳琦 李心玥

伴随着虚拟数字人技术的逐渐兴起，越来越多的银行热衷于打造数字员工。近期，多家银行在打造数字员工方面取得新突破。民生银行发布手机银行8.0，代言人“顶顶”和数字员工“小笙”大展身手；百信银行App上线了数字人直播服务……

IDC（互联网数据中心） 预测，到 2025 年，超过 80% 的银行将部署数字员工。数字员工将具备“看懂文字、听懂语言、做懂业务”的能力，承担 90% 的客服和理财咨询服务。

数字员工发展史

麦肯锡发布的《数字化劳动力白皮书》指出，数字员工（Digital Employee）又称数字化劳动力，是打破人与机器边界，以数字化技术赋予“活力”的第四种企业用工模式。打造数字员工关键靠技术，重点包括机器人流程自动化、人工智能、大数据三大核心技术。

数字员工是一个随着技术进步而不断发展的概念。数字员工的早期模式可追溯到工业自动化和早期计算机技术（20世纪中叶），这时期的自动化主要集中在制造业和重复性任务上。随着个人计算机的普及（20世纪70、80年代），办公室自动化开始出现，文字处理、电子表格等应用程序极大地提高了办公效率，这可以看作是数字员工雏形。

20世纪90年代，互联网的兴起带来了新的自动化革新，比如在线客户服务、电子商务交易处理等。21世纪初，出现了更智能的软件代理，能够执行更复杂的任务，如数据分析、客户互动等。21世纪10年代，云计算和大数据的发展使数字员工变得更加智能，出现了更先进的分析工具和自动化解决方案。人工智能和机器学习的发展为数字员工带来了革命性的变化，使其能够执行更加复杂和高级的任务，比如自然语言处理、预测分析和自动化决策等。

随着人工智能、机器人流程自动化的快速发展，数字员工逐步融入到金融机构日常运营中。数字员工的发展历程反映了企业对于降本增效和创新服务的不断追求。随着技术的不断发展，数字员工的能力将不断增强、应用领域将持续扩大。

人机交互新入口

虚拟数字人渐入人类生活的背后，是近年来内容生成算法、计算机视觉、AI生成式大模型、交互技术等的日益成熟。金融机构紧抓科技风口，正积极推进数字员工在交易场景落地，“千行千面”的数字员工成为人机交互新入口。

比如，中国工商银行围绕数字工行“D-ICBC”推动数字化转型发展，重点突破拟人度的人工智能技术，并赋予数字员工独立人格化身份。中国建设银行于2019年起引入机器人流程自动化等技术构建数字员工运营服务平台；兴业银行建设智慧数字机器人，实现7×24小时不间断服务。中国农业银行坚持“整固拓展，深度应用”的科技创新思路，在智慧营销、智能风控等多个领域推出“迎客宝”“智信通”等数字员工。

近年来，国内商业银行积极打造数字员工，提升服务水平。最常见的是聊天机器人、虚拟人等。通过语音识别、自然语言处理、机器学习等技术，这类数字员工能够实时响应并理解客户的复杂需求，向客户提供账户信息、交易处理和常见业务问题解答。

此外，数字员工还广泛应用于商业银行风险管理、营销推荐、内部运营、IT运维等领域。风险管理方面，可帮助银行完成信用评估、欺诈检测和反洗钱措施；营销方面，不仅可提供个性化的产品服务推荐，而且能帮助银行预测市场趋势和客户需求，优化产品策略；运营方面，常用于自动化执行重复性高的后台任务，辅助员工高效完成数据录入和报告生成；IT运维方面，可运用数字员工实现网络监控，或采用机器学习技术来预测IT系统故障。这些应用不仅体现了国内商业银行在数字化转型方面的积极探索，也显示出了人工智能等技术在金融领域应用的广泛潜力。

整体来看，目前数字员工在银行业务场景覆盖广阔，但参与程度有待深化。未来，随着技术进步和成本降低，数字员工可以更加深入地参与到银行业发展中。

大模型下更“智慧”

ChatGPT的爆火催热了大语言模型。未来，随着大语言模型不断技术迭代，数字员工的发展必将迈入新的阶段。

大语言模型强大的功能将为数字员工“注入灵魂”，让各类数字员工更加聪明、更具亲和力。在大语言模型的支持下，数字员工能够更精准地理解用户意图，更深入地洞察客户诉求，从而提供更高效、个性化的数字服务。或许在不远的未来，拥有大模型能力的数字员工将成为各大商业银行的主流选择。

大语言模型强大的内容生成、自主学习能力将为数字员工带来更多的创造性和可能性，包括提供建议、给出解决方案、解释复杂概念等。此外，大语言模型还具备知识融合和迁移能力，可以从海量的数据中学习和归纳出有价值的新知识，从而使数字员工拥有更为广阔的发展潜力和应用前景。

总的来看，随着人工智能及自动化技术的发展，数字员工在加速银行数字化转型中的作用将越来越凸显。商业银行应立足数字化转型发展战略，不断拓宽数字员工应用广度、拓展应用深度，通过数字员工与人类员工的有机协同，不断提升经营管理及金融服务质效，更好地服务于实体经济及国家战略。