在银行上班的你有没有想过，有一天你的同事可能是AI数字人？它无需工位、24小时在岗，仅需短短两到四周“培训”就能正式上岗。

不同于普通聊天机器人，它们可深度嵌入贷后催收、客服咨询、资料审核全流程，“月薪”8000元即可解锁一个完整岗位产能，工作不达标还能一键下线“开除”，没有离职交接与补偿成本。

但在“被AI代替”的焦虑之下，有一点不可忽视——金融行业强监管、重资质的属性，决定了数字员工难以独立承担信贷审批、财富投顾等高风险业务，执业资质、责任划分、数据安全等难题仍悬而未决。

一边是低成本高效率的数字化转型，一边是合规划定的业务红线。数字员工真能替代真人吗？它们该如何考核？又该如何找准定位？其在银行业规模化落地的时机是否已成熟？

数字员工加速上岗：

“月薪”8000元，“培训”几周即可上岗

“我们做的数字员工不是简单的聊天机器人，而是能直接进入业务流程、像真实员工一样承担岗位职责的数字化劳动力。”赵明（化名）介绍道，它们已经为一些银行成功部署了数字员工。

某公司推出的AI数字员工体系

“银行这块我们做得确实挺多的。”在得知身为客户的记者想要部署银行数字员工，把AI应用在客服和风控等具体的业务场景后，赵明表示，风控可以做前期的贷前资料收集审核、后期的贷后回访和逾期提醒。

据赵明介绍，他们刚给一家银行做了贷后提醒。“以前他们靠人工一个个筛查，成本高还容易遗漏，现在用数字员工，每天自动筛查一遍逾期名单，识别还款意愿，只有那些确实有困难需要沟通的逾期客户才转给人工。覆盖率基本能达到100%，催收效率也提高了不少。”

“我们不是那种传统的软件买断模式，是按‘产能’付费的。”在问及价格时，赵明简单算了一笔账，一个AI数字员工岗位的服务费大概在8000元/月，加上每年2万元左右的技术支持费。一个AI数字员工的产能基本能顶替4个传统人工，而且是24小时待命。

在沟通中记者得知，每年2万元左右的技术支持费通常是按“业务主体”收取，无论是配置1个数字员工还是100个数字员工，只要是在同一个业务场景下，比如贷后提醒，这2万元左右的费用都是固定的。

“所以规模越大，分摊到每个数字员工身上的技术成本其实就越低，整体的 ROI（投资回报率）反而会更高。”赵明进一步解释道，这也正是数字员工在规模化应用时的核心优势，但具体的成本测算需要看业务并发量。

“像贷后提醒这种高频场景，综合成本能压低50%以上，客户反馈最好的地方是帮他们把催收成本压低了将近一半。”至于上线流程，赵明称，可以先选个小场景做验证，接着固定SOP（标准作业程序）和话术，再进行多轮的安全合规和全流程测试，最后全量上线。

“整个（部署）周期快的话2~4周就能跑通。”赵明进一步解释道，会在测试阶段就拉出真实的业务数据，比如响应率、问答准确率和覆盖率。

如何考核：

与业务挂钩，干得不好随时“开除”

部署周期被压缩到如此短的时间，如何判断上线的数字员工是否达标？

“其实没有一个死板的‘全行统一值’，因为每个业务场景（比如客服咨询和贷后催收）标准不一样。但根据我们以往的落地经验，通常要合规率、业务转化、稳定性三个门槛达标才能正式上线。”赵明举例道，合规率一般是银行的红线，比如绝不允许出现任何话术违规或超纲承诺，只要触发敏感策略，系统会瞬间响应，没有任何商量的余地。

记者了解到，在真实的银行项目里，因为不合格导致“推倒重来”的概率是非常低的。因为在正式上线前，会做多轮的SOP梳理和灰度测试，确保数字员工表现达到考核标杆才会正式上岗。

某公司AI数字员工试用前标准

上岗之后的数字员工如何考核？

记者在调查中了解到，数字员工的考核和其负责的具体业务息息相关。像做风控的数字员工，考核可能从贷后提醒的业务准确率、差错率、客户满意度等维度进行。

“比如贷后提醒的节点是否精准、话术是否严格执行SOP等；我们还会设置敏感词库和策略红线，确保AI不会承诺权限外的事情；另外，数字员工遇到复杂问题时是否能及时‘举手’找真实员工协助也是重要的标准；最后就是客户满意度。”赵明对记者表示，后台会有完整的对话记录和质检看板，可以像考核真实员工一样，按比例进行人工抽检。

“我们的数字员工在信息化系统中，在这个系统里你能看到每个数字员工的工作和职责。”一位负责数字员工相关业务的银行从业人士对记者说道，他们对数字员工的考核通常围绕服务次数、人数、质量等维度进行。

“做得不好的数字员工会被下线，相当于‘开除’了。”上述银行从业人员对记者表示。

但与真实员工不同，“数字员工‘下线’的主动权完全在使用者手里。”赵明对记者表示，因为AI数字员工是按月计费，如果在考核期发现某个数字员工的产出或者合规性达不到预期，随时可以在后台一键停用或者下线。

“其实这就是数字员工比真实员工更省心的地方，它没有离职补偿，也没有交接成本。”赵明补充道，这种“即插即用、不行就撤”的模式，对银行来说试错成本是非常低的。

虽然有下线“开除”机制，但问题在于，再次上线的数字员工是否还是同一个大模型？这种下线是否有意义？

“其实数字员工的‘专业度’不只是看底层模型。下线重训主要是针对业务知识库和SOP流程做深度优化。就像给员工换了一套更专业的业务手册和应对策略，再上线时它的业务处理能力会有本质提升，不会是原来的状态。”赵明解释道，虽然底座大模型是一样的，但通过训练和微调，再上线的数字员工掌握了更精准的业务知识和话术策略，就像换了一个经过“特训”后的新员工，解决问题的能力是完全不一样的。

不过，赵明称，目前合作的银行客户中，确实会有“下线重训”的情况。“通常是因为银行的业务政策变了，或者推出了新产品，需要AI快速学习新知识。”赵明表示，这种属于主动的业务迭代，而不是因为AI出错被“开除”。

虽然银行初步建立了数字员工的考核机制，但在实际操作层面仍待精细化。“制度里面有提到（考核），但是实际上没有具体的方案。”对于考核数字员工，一位城商行资深研究员透露，“我们目前已经有数字员工的配置了，银行使用的大部分系统都是从软件公司买的，一个系统就要几百万元，平时维护也要十多万元。”

大规模上线数字员工的时机成熟了吗？

近年来，银行布局数字员工的步伐明显加快。据不完全统计，超过20家银行的“数字员工”已经上岗。

2019年4月，浦发银行数字员工小浦正式亮相，这位“AI驱动的3D金融数字人”随后在浦发银行的部分网点进行轮岗。

2020年12月，光大银行推出了001号数字员工，融合人工智能、人脸识别、声纹识别等技术手段。

2021年1月，农业银行与商汤科技打造的AI数字员工正式“入职”农业银行杭州中山支行营业厅，担任线下大堂经理。

2021年年底，百信银行推出了首位“二次元”人物形象的“数字员工”AIYA艾雅，在短视频、虚拟直播、App等场景与用户进行交流。

2024年8月，浙商银行发布数字人“智盈”，计划逐步应用于AI客服、AI投资顾问、AI产品经理、远程银行等大零售板块场景。

从职责分工来看， AI数字员工的职责覆盖厅堂服务、外拓营销、消费者权益保护等领域，而在更大的业务板块，数字员工的身影活跃在零售金融、风控、运营、办公等多个板块。

效能数据亦颇为可观——从工商银行5.5万人年等效产能，到招商银行千万级工时替代，银行业AI应用场景也在逐步拓宽。

尽管技术进展迅速，但业内对数字员工的全面铺开持审慎态度。深圳市金融稳定发展研究院副院长董耀徽在接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）采访时表示：“金融业大规模上线数字员工的时机还谈不上完全成熟。金融行业本质上是强监管行业，很多业务属于持牌经营，对从业人员的专业能力、执业资格、合规要求和行为规范都有明确规定。”

“这个问题其实可以类比医院推出‘数字医生’给患者看病。人工智能可以帮助整理病历、辅助诊断、提供参考意见，但社会普遍不会接受让没有执业资格的数字医生独立给患者看病并承担诊疗责任。”董耀徽对每经记者表示，同样，在投资顾问、财富管理、保险销售、信贷审批等直接面向客户的业务中，从业人员往往需要具备相应资质，并承担相应责任，而数字员工目前还无法满足这些监管要求。

银行数字员工现阶段如何找准定位？

因此，数字员工若过早大规模替代真人，可能引发多重风险。

在董耀徽看来，金融服务不仅是信息传递，还涉及风险揭示、适当性管理、客户权益保护以及复杂情境下的专业判断。数字员工在理解客户真实需求、处理特殊案例、应对突发情况以及承担责任方面仍存在明显局限。

“如果过早地大规模替代真人，可能带来误导客户、风险提示不足、责任边界不清等问题。”董耀徽表示，在数据层面，数字员工需要调用大量客户信息、交易记录和内部知识库，一旦权限边界不清，就可能带来个人信息泄露和数据滥用。另外，责任层面也需要提前划清，客户被错误引导、业务被错误处理、模型出现异常时，不能让“系统自动完成”成为责任模糊的理由。

“银行等金融机构不宜把数字员工简单当作真人替代方案，而应先把它放在标准化、低风险、可复核的场景中使用，比如客服问答、资料整理、内部知识检索、流程提醒和初步信息筛查等，而不是全面替代持证从业人员。”董耀徽表示，“对于投资顾问、财富管理、保险销售、信贷审批、投诉处理等直接影响客户权益和风险判断的业务，应继续保留持证人员审核、人工复核和人工兜底机制。”

此外，董耀徽强调，机构内部还要明确数字员工的岗位边界、数据权限、话术范围、操作留痕和责任归属，避免数字员工越权办理业务、过度使用客户信息或向客户作出不当承诺。总体来看，数字员工现阶段更适合作为提高效率和辅助管理的工具，而不是替代金融从业人员独立作出专业判断。

“未来随着监管规则、技术能力和责任机制的进一步完善，数字员工的应用范围才有可能逐步扩大。” 董耀徽如是说道。

编辑：周全