大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0 建設(shè)應(yīng)用白皮書

大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0

建設(shè)應(yīng)用白皮書中國工商銀行金融科技研究院華為技術(shù)有限公司數(shù)字金融軍團北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2024年9月大道不孤，眾行致遠(yuǎn)。習(xí)近平總書記多次作出重要論述，指出發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點。這是在世界百年未有之大變局和中國現(xiàn)代化建設(shè)的新階段，對高質(zhì)量發(fā)展的把脈定向。中央金融工作會議要求，金融要為經(jīng)濟社會發(fā)展提供高質(zhì)量服務(wù)，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章。銀行業(yè)應(yīng)全面深化數(shù)字技術(shù)的金融應(yīng)用，以人工智能為重要抓手推進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和解鎖新質(zhì)生產(chǎn)力，以高質(zhì)量金融服務(wù)推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。因時而變，隨事而制。數(shù)字員工3.0作為人工智能大模型與銀行業(yè)務(wù)深度融合的新型業(yè)務(wù)應(yīng)用載體，正在重塑銀行業(yè)的服務(wù)模式和創(chuàng)新能力。為更好推動數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展，助力人工智能+金融生態(tài)建設(shè)，由中國工商銀行金融科技研究院牽頭，聯(lián)合華為技術(shù)有限公司數(shù)字金融軍團、北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟傾力編撰《發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，開啟數(shù)字金融新紀(jì)元——大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書》，旨在為金融機構(gòu)把握機遇，應(yīng)用以大模型為核心的數(shù)字員工3.0新型技術(shù)，實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展，提供全面而深入的實踐參考。創(chuàng)新求變，行穩(wěn)致遠(yuǎn)。隨著數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型的浪潮洶涌而來，人工智能技術(shù)的革新層出不窮。數(shù)字員工的建設(shè)與創(chuàng)新應(yīng)緊跟技術(shù)進步的步伐，同時契合我國金融行業(yè)的發(fā)展脈絡(luò)，并充分體現(xiàn)人機的和諧協(xié)作。本書立足于當(dāng)前金融科技發(fā)展前沿，從底層的大模型技術(shù)、中間的應(yīng)用范式能力構(gòu)建、到上層的應(yīng)用場景落地，同時融匯全域安全和全生命周期身份管理，詳細(xì)描繪數(shù)字員工的技術(shù)棧和實現(xiàn)路徑，深入探討數(shù)字員工應(yīng)用于智能客服、智能營銷、智能風(fēng)控、智能運營等多個實踐案例以及對其管理和安全管控方面的思考，為讀者提供豐富的參考。道阻且長，行則將至。本書凝聚中國工商銀行、華為技術(shù)有限公司、北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟多年來在數(shù)字員工體系建設(shè)和應(yīng)用領(lǐng)域的思考和實踐經(jīng)驗，是各方多年合作的智慧成果。展望未來，我們相信，通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和實踐探索，以人工智能大模型為核心的數(shù)字員工將成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量，為打造一個更加智能化、高效率、廣泛覆蓋的高質(zhì)量金融服務(wù)體系提供強大動能。在此，我們期待與各方攜手，共同打造新質(zhì)生產(chǎn)力，邁向數(shù)字金融新紀(jì)元！序

言序言一、概念篇：數(shù)字金融更上層樓，數(shù)字員工邁入新篇 011.1

立足新發(fā)展，數(shù)字金融是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力

031.2

貫徹新理念，數(shù)字員工是數(shù)字金融的重要應(yīng)用載體

041.2.1

從自動化到擬人化，大模型成為數(shù)字員工重要技術(shù)支撐

041.2.2

從簡單模擬到個性交互，數(shù)智技術(shù)賦予數(shù)字員工數(shù)字人格

061.3

剖析新優(yōu)勢，數(shù)字員工3.0助力銀行邁入數(shù)字金融新紀(jì)元

081.3.1

從判別到生成，數(shù)字員工應(yīng)用出現(xiàn)新形態(tài)

081.3.2

從單點能力到通用能力，數(shù)字員工應(yīng)用駛向復(fù)雜縱深領(lǐng)域

091.3.3

從+AI到AI+，數(shù)字員工助力數(shù)字金融邁入新紀(jì)元

09二、藍(lán)圖篇：積極應(yīng)對機遇挑戰(zhàn)，構(gòu)建新型架構(gòu)藍(lán)圖 112.1

數(shù)字員工3.0建設(shè)的機遇和挑戰(zhàn)

132.1.1

應(yīng)用挑戰(zhàn)：數(shù)字員工3.0的業(yè)務(wù)價值自證

132.1.2

技術(shù)挑戰(zhàn)：大模型使能金融數(shù)字員工面臨四大挑戰(zhàn)

142.1.3

管理挑戰(zhàn)：數(shù)字員工尚未形成體系性的身份管理機制

152.1.4

安全挑戰(zhàn)：數(shù)字員工全生命周期仍面臨安全風(fēng)險隱患

16數(shù)字員工3.0架構(gòu)藍(lán)圖 17全域場景賦能，構(gòu)建良性生態(tài)

172.2.2全棧技術(shù)融合，打造全能基座

182.2.3全維人格納管，塑造身份體系

182.2.4全轄安全防護，確保合規(guī)運營

19三、應(yīng)用篇：全域場景價值賦能，重塑應(yīng)用百花齊放 20數(shù)字員工3.0的價值場景識別 21場景挖掘：科技主動前移業(yè)務(wù)一線

213.1.2

場景落地：業(yè)務(wù)深度介入開發(fā)運營

23數(shù)字員工3.0的典型應(yīng)用示例 24對客輔助，質(zhì)效提升的新動能

253.2.2

對內(nèi)賦能，輔助決策的新幫手

313.3

打造開放共享的數(shù)字員工人才市場

38四、技術(shù)篇：全棧融合百模千態(tài)，建設(shè)敏捷創(chuàng)新工廠 39技術(shù)框架：“三大支柱、一條產(chǎn)線、全量資產(chǎn)”

41三大支柱：技術(shù)融合，夯實數(shù)字員工智慧基石

42算力：異構(gòu)算力融合，按需開展算力利用和建設(shè)

42算法：多樣智能融合，賦能數(shù)字員工生產(chǎn)力躍升

44數(shù)據(jù)：全模數(shù)據(jù)融合，激活數(shù)字員工認(rèn)知核心

49一條產(chǎn)線：研運一體，革新數(shù)字員工研發(fā)模式

52建設(shè)創(chuàng)新工廠，以敏捷化研發(fā)中心打造數(shù)字員工能力基石

53建設(shè)能力樞紐，以標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)中心加速數(shù)字員工上崗運行

58全量資產(chǎn)：統(tǒng)一納管，使能數(shù)字員工持續(xù)進化

62打造全面高效的資產(chǎn)中心，持續(xù)供給數(shù)字員工生產(chǎn)資料

62構(gòu)建共建共享的運營機制，全面推進數(shù)字員工快速發(fā)展

65五、管理篇：遵從勞動分工本源，創(chuàng)新數(shù)字員工管理 665.5.1

數(shù)字員工評價指標(biāo)體系

獨立身份，賦予個性人格

68權(quán)責(zé)清晰，明確組織管理

69專業(yè)設(shè)崗，實現(xiàn)任務(wù)專辦

70科學(xué)管理，分層統(tǒng)一納管

71數(shù)字運營，持續(xù)提升能力

7272735.5.2

數(shù)字員工能力運營

六、安全篇：科技向善堅守本心，安全可信夯實根基 756.1.1

制度先行，明確安全頂層設(shè)計

6.1.2

優(yōu)化組織，形成安全統(tǒng)籌協(xié)同

6.1管理有序，制定數(shù)字員工安全合規(guī)管理制度

787879796.1.3

人才建設(shè)，強化安全意識技能

目錄6.2.1

數(shù)據(jù)安全，強化數(shù)據(jù)管理保護策略

6.2.2

模型安全，加強大腦自身價值對齊

6.2.3

業(yè)務(wù)安全，實現(xiàn)應(yīng)用安全合規(guī)約束

6.2.4

以評促建，多維多輪衡量安全水平

6.3

安全運營，建立數(shù)字員工“早發(fā)現(xiàn)、早處置”風(fēng)險防控體系

6.3.1

早發(fā)現(xiàn)，建立實時監(jiān)測防線

6.2全域守護，構(gòu)建數(shù)字員工安全技術(shù)能力體系

80808182838484856.3.2

早處置，形成閉環(huán)管理機制

七、展望篇：數(shù)字員工未來已來，技術(shù)革新穩(wěn)中求進877.2

緊跟技術(shù)創(chuàng)新趨勢，需求驅(qū)動動態(tài)升級

7.3

強化人才隊伍建設(shè)，人機協(xié)同和諧發(fā)展

7.4

做好安全風(fēng)險評估，完善監(jiān)管合規(guī)機制

7.5

結(jié)語7.1

數(shù)字員工應(yīng)用廣闊，層次多元潛力深遠(yuǎn)

8990929394圖1：數(shù)字員工的技術(shù)演進圖2：智能體框架介紹圖3：數(shù)字員工的能力分級圖4：AI+時代人機協(xié)同圖5：數(shù)字員工3.0架構(gòu)藍(lán)圖圖6：兩階六步數(shù)字員工建設(shè)方法論050607101721圖8：繪制全場景賦能地圖示例圖9：數(shù)字員工應(yīng)用場景選擇二維象限法

圖10：數(shù)字員工人才市場框架圖7：三種挖掘數(shù)字員工高價值場景方法

22232338圖11：數(shù)字員工技術(shù)架構(gòu)圖12：大規(guī)模算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)圖13：輕量化算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)414343圖18：5+1數(shù)據(jù)知識體系

圖19：智能化數(shù)據(jù)治理流水線示意

圖20：研運一體產(chǎn)線框架

圖21：數(shù)字員工三層開發(fā)流水線框架

圖22：五維協(xié)同智能體能力

圖23：大小模型協(xié)同的三種模式

圖24：動態(tài)規(guī)劃流程圖示例

圖25：靜態(tài)編排流程圖示例

圖26：數(shù)字員工編排流程圖

圖27：插件定義示例

圖28：數(shù)字員工能力統(tǒng)一管理框架

圖29：基于智能體的數(shù)字員工服務(wù)調(diào)控框架

圖30：原子-組合-范式三層服務(wù)

圖31：插件庫資產(chǎn)示例

圖32：靜態(tài)編排流程.yaml文件示例

圖33：動態(tài)規(guī)劃提示詞示例

圖34：數(shù)字員工管理體系

圖35：數(shù)字員工安全體系

圖36：數(shù)字員工安全技術(shù)能力體系

圖37：模型安全體系

表1：數(shù)字員工設(shè)崗示例

圖14：模型“選、育、用”三維建設(shè)思路

44圖15：大模型測評框架

45圖16：大模型能力矩陣

46圖17：LoRA微調(diào)原理圖

4849505253545556575859596061626464677780827173表2：數(shù)字員工評估指標(biāo)體系（示例）

目錄發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0開啟數(shù)字金融新紀(jì)元 建設(shè)應(yīng)用白皮書01 02大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書一.概念篇：數(shù)字金融更上層樓，數(shù)字員工邁入新篇大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元黨的二十大報告中提出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”。數(shù)字經(jīng)濟是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和工業(yè)經(jīng)濟之后的主要經(jīng)濟形態(tài)，是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟形態(tài)。數(shù)字金融與數(shù)字經(jīng)濟相伴相生，2023年中央金融工作會議提出要加速建設(shè)金融強國，做好數(shù)字金融等“五篇大文章”，提供高質(zhì)量金融服務(wù)。數(shù)字金融是以數(shù)據(jù)技術(shù)雙要素為驅(qū)動，推動金融產(chǎn)品和服務(wù)模式創(chuàng)新重塑，與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相適應(yīng)，全面服務(wù)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的一種新金融形態(tài)，是金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化和提升。當(dāng)前，數(shù)字金融正逐步融入到金融產(chǎn)品和服務(wù)中，實現(xiàn)產(chǎn)品、流程、渠道、營銷、運營、風(fēng)控等銀行業(yè)務(wù)主要領(lǐng)域的全鏈路賦能，形成新質(zhì)生產(chǎn)力，適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。人工智能是發(fā)展數(shù)字金融的重要引擎，是助推銀行從“數(shù)字時代”邁入“數(shù)智時代”的新動能?！敝袊嗣胥y行發(fā)布的《金融科技（Fin-Tech）發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》，指出要重塑智能高效的服務(wù)流程，更好支撐數(shù)字化業(yè)務(wù)快速發(fā)展。2024年3月，“人工智能+”首次寫入政府工作報告，為人工智能技術(shù)在千行百業(yè)的廣泛應(yīng)用開啟新篇章。金融業(yè)作為數(shù)字化和智能化的先行者，具備人工智能應(yīng)用豐富的場景舞臺和技術(shù)實施基礎(chǔ)。為高質(zhì)量落實國家戰(zhàn)略目標(biāo)，金融機構(gòu)紛紛加大人工智能應(yīng)用布局，隨著傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的逐步成熟和金融行業(yè)經(jīng)驗的持續(xù)累積，智能金融應(yīng)用正在進入規(guī)模化發(fā)展新階段。同時，生成式人工智能大模型的迅猛發(fā)展為數(shù)字金融帶來新的發(fā)展方向，創(chuàng)造更廣闊的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)人工智能技術(shù)與新興生成式人工智能的融合，推動數(shù)字金融向更高層次、更廣范圍發(fā)展，為金融行業(yè)帶來前所未有的創(chuàng)新機遇。在銀行業(yè)數(shù)字化智能化發(fā)展過程中，數(shù)字員工成為發(fā)展數(shù)字金融的重要應(yīng)用載體，銀行通過數(shù)字員工的應(yīng)用將勞動力、數(shù)據(jù)、技術(shù)等生產(chǎn)要素按照數(shù)字形態(tài)有機融合疊加，進一步推動銀行金融服務(wù)由傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向數(shù)字化智能化生產(chǎn)力模式轉(zhuǎn)變。數(shù)字員工，也稱為數(shù)字化勞動力，是一種利用機器人流程自動化（RPA）、人工智能和其他技術(shù)來模擬人類工作行為的智能化IT系統(tǒng)，能在特定領(lǐng)域輔助或替代人類完成相關(guān)任務(wù)。值得一提的是，數(shù)字員工的設(shè)立并非是對人類員工的替代，而是讓每個員工擁有貼身、智能的數(shù)字助理，提升人類員工的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力，人機協(xié)同為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。該模式下，人類員工和數(shù)字員工共同組成協(xié)作團隊，人類員工承擔(dān)決策、監(jiān)督、指揮的角色，數(shù)字員工圍繞人類員工承擔(dān)建議、執(zhí)行的角色。通過上述過程，使得每個員工獲得成倍的工作效能提升，進而實現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)系的變革和生產(chǎn)力的飛躍式創(chuàng)新。2023年大模型驅(qū)動的生成式AI技術(shù)爆發(fā)之后，數(shù)字員工也迎來全新的發(fā)展機遇——在大模型技術(shù)驅(qū)動下，數(shù)字員工擁有“智慧靈魂”，智能化能力和擬人化水平大幅提升，開啟數(shù)字員工發(fā)展的新浪潮，成為推動銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、培育金融新質(zhì)生產(chǎn)力的新型重要應(yīng)用載體。1.2.1

從自動化到擬人化，大模型成為數(shù)字員工重要技術(shù)支撐數(shù)字員工概念源自流程自動化技術(shù)，伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字員工經(jīng)歷基于流程自動化的1.0時代、基于RPA+傳統(tǒng)人工智能應(yīng)用的2.0時代、基于大模型和智能體的3.0時代三個發(fā)展階段，從1.0到3.0，數(shù)字員工的智能化水平快速提升，賦能的員工范圍和價值產(chǎn)出也越來越大。1.1

立足新發(fā)展，數(shù)字金融是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力1.2

貫徹新理念，數(shù)字員工是數(shù)字金融的重要應(yīng)用載體0304大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元操作行為，替代或者協(xié)助人類完成業(yè)務(wù)流程中的已設(shè)定規(guī)則、自動執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)則明確的重復(fù)性任務(wù)，如自動對賬、標(biāo)準(zhǔn)化報表自動化生成等，從而提高效率。RPA應(yīng)用可看作數(shù)字員工的早期形態(tài)，部分企業(yè)也將RPA自動化應(yīng)用納入數(shù)字員工范疇。數(shù)字員工2.0：側(cè)重智能化，在RPA技術(shù)之上，基于“看、聽、說、想、做”等傳統(tǒng)人工智能技術(shù)，打造具有面向特定工作的智能化數(shù)字員工。這一階段的傳統(tǒng)人工智能技術(shù)開始嘗試模仿人類的感知和決策過程，基于機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等傳統(tǒng)人工智能技術(shù)，賦能數(shù)字員工處理相對復(fù)雜的任務(wù)，如智能問答、智能外呼、金融憑證影像智能識別錄入等。從交互能力來看，該階段出現(xiàn)具有數(shù)字人形象、簡單語言語音交互能力且有一定人格化屬性的數(shù)字員工，但受制于傳統(tǒng)人工智能泛化能力有限，數(shù)字員工2.0往往按照人工預(yù)設(shè)腳本“照本宣科”，或基于問答對匹配知識庫答案回答問題，智能化程度有限。數(shù)字員工3.0：側(cè)重擬人化，隨著大模型和智能體技術(shù)發(fā)展演進，全能數(shù)字員工應(yīng)用得以實現(xiàn)，該模式集成多樣智能大模型的能力，包括感知、記憶、規(guī)劃、執(zhí)行、反饋、協(xié)同等高度擬人化能力，同時基于統(tǒng)一的智能體框架（如圖2所示），數(shù)字員工3.0可以融合調(diào)控數(shù)字員工1.0、2.0的各項服務(wù)能力，如把RPA能力當(dāng)成工具調(diào)度起來，實現(xiàn)數(shù)字員工1.0的自動化和數(shù)字員工3.0的智能化協(xié)同；如大小模型融合應(yīng)用，也即數(shù)字員工2.0和3.0融合。數(shù)字員工3.0通過自然語言交互模式，為企業(yè)中的每個員工配備一個7*24小時的智能助理，能夠通過理解目標(biāo)、拆解任務(wù)、感知環(huán)境、調(diào)控工具等方式，人機協(xié)同完成規(guī)律性較弱、專業(yè)性更強、復(fù)雜度更高的工作，如市場趨勢分析、資金資源調(diào)度、代碼編寫等。當(dāng)然，數(shù)字員工3.0并非是對1.0、2.0的替代，而是在其基礎(chǔ)之上的演進和協(xié)作共生關(guān)系。數(shù)字員工1.0、2.0擅長處理規(guī)則明確、重復(fù)性高的簡單任務(wù)，算力消耗少，可解釋性好，性價比高。數(shù)字員工3.0得益于大模型強大的通用問題解決能力，能勝任處理規(guī)律性較弱、專業(yè)性更強、復(fù)雜度更高的任務(wù)，但受制于大模型黑盒、計算復(fù)雜度高等因素，存在可解釋性弱、成本投入大等問題。同時，數(shù)字員工3.0可以作為超級應(yīng)用，無縫融合調(diào)控數(shù)字員工1.0、2.0的各項服務(wù)能力，建立基于自然語言交互、極致體驗的智能化服務(wù)。因此，不同代的數(shù)字員工互為補充，共同推動業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和智能化創(chuàng)新。1.2.2

從簡單模擬到個性交互，數(shù)智技術(shù)賦予數(shù)字員工數(shù)字人格擬人化的數(shù)智技術(shù)發(fā)展，賦予數(shù)字員工“數(shù)字人格”。在交互能力方面，數(shù)智技術(shù)幫助數(shù)字員工模擬人類的表達(dá)方式和行為模式，尤其是伴隨著人工智能大模型等技術(shù)的逐漸成熟，數(shù)字員工具備通過自然語言對話理解語境，學(xué)習(xí)和適應(yīng)工作任務(wù)的溝通協(xié)作能力；在情感個性方面，通過為數(shù)字員工精心設(shè)計獨特性格、知識背景和情緒表達(dá)，同時伴隨著語音克隆、數(shù)字人克隆等高度擬人化技術(shù)的成熟，使得面向不同領(lǐng)域的數(shù)字員工展示出千人千面的類人形象和個性化服務(wù)能力。目前，業(yè)界尚沒有對數(shù)字員工的人格化標(biāo)簽進行標(biāo)準(zhǔn)化分類，本文試圖從人類員工工作的人力管理“員工-崗位-能力”三層關(guān)系模式出發(fā)，來綜合闡述這些多元豐富的數(shù)字人格。圖1：數(shù)字員工的技術(shù)演進數(shù)字員工1.0：側(cè)重自動化，主要利用RPA自動化技術(shù)，模擬人類計算機圖2：智能體框架介紹0506大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元一是從服務(wù)對象視角來看，數(shù)字員工分為對客服務(wù)和對內(nèi)賦能兩種群體。對客服務(wù)數(shù)字員工主要負(fù)責(zé)數(shù)字化的客戶服務(wù)工作，如使用智能問答自動答復(fù)客戶各類金融咨詢；對內(nèi)賦能數(shù)字員工主要服務(wù)于企業(yè)內(nèi)部的綜合辦公、業(yè)務(wù)處理等領(lǐng)域，協(xié)助或替代企業(yè)員工處理各類事務(wù)，提升工作質(zhì)效，激活經(jīng)營活力。二是從擔(dān)任崗位視角來看，數(shù)字員工的承擔(dān)崗位呈現(xiàn)出綜合化、專業(yè)化兩種發(fā)展趨勢。綜合化崗位數(shù)字員工通常作為員工超級助手存在，承擔(dān)一個領(lǐng)域或者多個領(lǐng)域的多種崗位，通過自然語言交互，能夠調(diào)控后端多種專業(yè)技能，從而具備文檔編寫、知識問答、程序編寫、數(shù)據(jù)分析等多種能力，輔助或替代人類員工解決各類問題。專業(yè)化崗位數(shù)字員工聚焦具體崗位，旨在替代或協(xié)助人類員工處理崗位要求的一類或多類工作任務(wù)，如數(shù)據(jù)錄入、交易處理、賬戶維護等。綜合崗位數(shù)字員工由于具備較強調(diào)控能力，可通過對話交互模式調(diào)度各種專業(yè)崗位數(shù)字員工能力串聯(lián)完成更為復(fù)雜的金融交易執(zhí)行。三是從勝任能力視角來看，數(shù)字員工具備“輔駕”、“代駕”兩種代表性能力形態(tài)。本文結(jié)合智能體應(yīng)用演進趨勢，將輔駕到代駕的能力發(fā)展分為L1-L5五個等級。L1級數(shù)字員工作為工具被人類手工調(diào)用；L2級數(shù)字員工能夠執(zhí)行被人類分解的任務(wù)，比如RPA每天定時批量處理財務(wù)報表自動下載；L3級數(shù)字員工能自主拆解及分配任務(wù)，閉環(huán)執(zhí)行，人類員工、數(shù)字員工協(xié)作完成業(yè)務(wù)工作；L4級數(shù)字員工能提供達(dá)到人類專家水平的定制化服務(wù)；L5數(shù)字員工具備自主智慧，能夠獨立完成工作。當(dāng)前業(yè)界的數(shù)字員工能力主要集中在L2及L3兩個層次。圖3：數(shù)字員工的能力分級數(shù)字員工3.0的核心理念是“擬人化”、“自主化”與“共享化”，這三大核心共同構(gòu)建一個全新的數(shù)字勞動力模型，而不再局限于簡單的任務(wù)自動化與智能化。數(shù)字員工3.0以更貼近人類的方式進行交流和互動，融合共享跨系統(tǒng)、跨組織的知識與資源，通過模擬人類員工的決策過程并不斷自我優(yōu)化，有效應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)問題。數(shù)字員工3.0作為數(shù)字員工技術(shù)的最新發(fā)展階段，重新定義數(shù)字員工的能力邊界，將數(shù)字員工的智能化水平、任務(wù)處理能力、學(xué)習(xí)適應(yīng)能力和交互能力帶向新的高度，形成人機協(xié)作的新模式。1.3.1

從判別到生成，數(shù)字員工應(yīng)用出現(xiàn)新形態(tài)傳統(tǒng)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中于分類、聚類、回歸任務(wù)，如信用評估、交易反欺詐判定、憑證影像識別、備付金準(zhǔn)備預(yù)測等。但傳統(tǒng)人工智能技術(shù)局限于特定的狹義人工智能范疇，能力有限。生成式AI的出現(xiàn)，讓數(shù)字員工具備強大的文本生成、圖像生成甚至代碼生成能力，為金融行業(yè)帶來全新的應(yīng)用場景，為金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新動能，也壯大百模千態(tài)的數(shù)字員工生態(tài)。例如，在投資研究領(lǐng)域，數(shù)字調(diào)研助手可以自動生成高質(zhì)量的研究報告，不僅提高效率，還能為分析師提供新的洞察角度，在產(chǎn)品設(shè)計方面，數(shù)字設(shè)計助手可以根據(jù)客戶需求和市場趨勢，快速生成創(chuàng)新的金融產(chǎn)品方案；在風(fēng)險管理領(lǐng)域，數(shù)字風(fēng)控助手可以自動預(yù)估各種極端市場情景，幫助金融機構(gòu)更好地進行壓力測試和風(fēng)險評估，顯著提升工作效率和決策質(zhì)量。在生成式智能的催生下，數(shù)字員工涌現(xiàn)的能力可以創(chuàng)造出全新的、乃至人類可能未曾想到的解決方案，并催生出顛覆性的金融產(chǎn)品和服務(wù)模式。1.3

剖析新優(yōu)勢，數(shù)字員工3.0助力銀行邁入數(shù)字金融新紀(jì)元0708大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元1.3.2

從單點能力到通用能力，數(shù)字員工應(yīng)用駛向復(fù)雜縱深領(lǐng)域在金融領(lǐng)域，專業(yè)崗位如信貸經(jīng)理、風(fēng)險管理人員等，需處理大量的信息和數(shù)據(jù)，并進行深入分析和處理。傳統(tǒng)AI在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，但在理解復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化信息（如文本、圖像等）方面能力有限，導(dǎo)致以往數(shù)字員工應(yīng)用往往是點上的淺層次創(chuàng)新。生成式大模型的出現(xiàn)，顯著提升AI的語言理解和知識推理能力，幫助數(shù)字員工深入到智慧金融的方方面面處理和解決更復(fù)雜的任務(wù)和問題。例如在決策支持方面，研報分析助手理解和整合來自多個來源的復(fù)雜信息，包括新聞報道、社交媒體、企業(yè)公告等，從而提供更全面、更深入的市場洞察。在客戶服務(wù)方面，客服機器人不再局限于簡單的問答，而是能夠進行深入多輪業(yè)務(wù)咨詢，理解客戶的復(fù)雜需求，提供個性化的金融建議。依托大模型深度理解能力的突破，數(shù)字員工將輔助金融從業(yè)人員更加得心應(yīng)手地處理金融領(lǐng)域的復(fù)雜問題，從而提升金融機構(gòu)在客戶服務(wù)、業(yè)務(wù)運營、風(fēng)險管理、技術(shù)創(chuàng)新等方面的智能化水平。1.3.3

從+AI到AI+，數(shù)字員工助力數(shù)字金融邁入新紀(jì)元傳統(tǒng)的智能化金融應(yīng)用往往是在現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程中嵌入AI功能，即“+AI”模式，該模式下AI往往是業(yè)務(wù)流程的附屬部分，并未深層次改變業(yè)務(wù)流程模式。生成式AI的出現(xiàn)，推動業(yè)務(wù)應(yīng)用模式向“AI+”轉(zhuǎn)變，即以AI為核心重塑整個業(yè)務(wù)流程和交互方式，通過對話式交互方式串聯(lián)復(fù)雜分散的業(yè)務(wù)流程，AI不再僅僅是業(yè)務(wù)流程的附屬部分，更是行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主要驅(qū)動力和調(diào)度協(xié)作中樞，使得人機交互變得更加自然和無縫，用戶不再需要通過復(fù)雜的表單或菜單來操作金融系統(tǒng)，而是通過自然語言與智能助手進行流暢對話，即可完成信息查詢、業(yè)務(wù)辦理、投資建議等一系列操作，以AI+重塑業(yè)務(wù)流程，顯著提升業(yè)務(wù)處理效率和體驗。在AI＋的浪潮中，數(shù)字員工不僅僅是一種工具，它們與人類員工形成互補，開啟人機協(xié)同的新紀(jì)元。二是傳統(tǒng)的流程性工作和簡單的非線性場景任務(wù)逐漸交由數(shù)字員工處理，這不僅提高工作質(zhì)效，更釋放人類員工的潛能。人類員工的工作重心隨之向更高層次的領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，包括高階認(rèn)知、社交情感和技術(shù)創(chuàng)新等方面。這種轉(zhuǎn)變使得人類的“高階價值”得以充分彰顯，將高精尖人才從繁瑣的日常事務(wù)中解放出來，轉(zhuǎn)而投入到更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性的工作中。這種人力資源的重新配置不僅優(yōu)化銀行的人才梯隊結(jié)構(gòu)，更促進人力資源體系改革。通過將人類智慧與數(shù)智技術(shù)有機結(jié)合，銀行業(yè)正在培育和強化自身的數(shù)字基因，為未來的發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。圖4：AI+時代人機協(xié)同一是數(shù)字員工3.0的崛起，標(biāo)志著“數(shù)字分身”的大規(guī)模應(yīng)用成為可能，數(shù)字員工3.0將為每位銀行員工提供多個“數(shù)字分身”，徹底改變?nèi)藱C協(xié)作的模式。員工能夠創(chuàng)造和定制專屬的數(shù)字助手，形成“1個自然人+N個數(shù)字員工”的新型智能團隊。這種革命性的變革，使得每個員工能夠獲得成倍的工作效能提升。由此，人類員工和數(shù)字員工共同組成的協(xié)作團隊，成為商業(yè)銀行突破效能瓶頸的關(guān)鍵資源。0910大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元二.藍(lán)圖篇：積極應(yīng)對機遇挑戰(zhàn)，構(gòu)建新型架構(gòu)藍(lán)圖0911大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元2.1

數(shù)字員工3.0建設(shè)的機遇和挑戰(zhàn)2.1.1

應(yīng)用挑戰(zhàn)：數(shù)字員工3.0的業(yè)務(wù)價值自證數(shù)字員工3.0真正價值在于規(guī)模化、高效賦能業(yè)務(wù)價值創(chuàng)造，但數(shù)字員工3.0在金融場景的規(guī)?；瘧?yīng)用無先例可循，挖掘高價值場景、實現(xiàn)場景落地解決實際問題等方面面臨挑戰(zhàn)。一是高價值場景挖掘，業(yè)界缺少端到端的場景挖掘和智能化流程設(shè)計的業(yè)務(wù)賦能方法論。傳統(tǒng)數(shù)字員工智能化水平有限，一般從某個具體流程痛點出發(fā)，賦能點狀需求。數(shù)字員工3.0依托大模型，具備較強的感知、記憶、規(guī)劃、執(zhí)行、反饋、協(xié)同等能力，在涉及多重能力、多重交易的條線級和領(lǐng)域級賦能具備較好的可行性，因此，各銀行機構(gòu)需要在數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用中，從傳統(tǒng)的點狀賦能方法轉(zhuǎn)向端到端的業(yè)務(wù)智能化賦能方法論，提升人工智能全鏈路應(yīng)用業(yè)務(wù)價值。二是場景高效高質(zhì)量落地，業(yè)界缺少可解決業(yè)務(wù)實際問題的數(shù)字員工綜合型應(yīng)用解決方案，規(guī)模化賦能效率質(zhì)量仍有待提升。數(shù)字員工3.0根據(jù)自然語言交互，調(diào)控大小模型、數(shù)據(jù)服務(wù)、業(yè)務(wù)交易等各類服務(wù)，如按照傳統(tǒng)應(yīng)用集成硬編碼，研發(fā)成本高，存在功能集成難、研發(fā)周期長、方案可復(fù)制性差等痛點。因此為提升賦能質(zhì)效，加速規(guī)?；?yīng)，按照金融業(yè)務(wù)共性需求，提煉形成貼近業(yè)務(wù)、開箱即用、低門檻的綜合型應(yīng)用解決方案成為賦能關(guān)鍵。2.1.2

技術(shù)挑戰(zhàn)：大模型使能金融數(shù)字員工面臨四大挑戰(zhàn)數(shù)字員工3.0的核心技術(shù)是大模型。目前大模型產(chǎn)業(yè)仍處于新技術(shù)發(fā)展初期，在金融大模型垂類領(lǐng)域更是缺少技術(shù)實踐與經(jīng)驗積累，賦能數(shù)字員工時在算力、數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用等方面存在挑戰(zhàn)。數(shù)字員工3.0需要大算力。隨著大模型參數(shù)量的增加，對算力基礎(chǔ)設(shè)施需求呈指數(shù)級增長，金融機構(gòu)在建設(shè)算力底座時面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，若進行全面體系化建設(shè)，需要大量資金投入和高技術(shù)門檻，短期難以快速實現(xiàn)高預(yù)期目標(biāo)，需要較長周期，各類型機構(gòu)需要結(jié)合自身發(fā)展制定基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展策略。同時算力呈現(xiàn)多元異構(gòu)化，如何完成多種不同類型的算力設(shè)施適配和異構(gòu)算力的統(tǒng)籌管理調(diào)度給各機構(gòu)在應(yīng)用中帶來挑戰(zhàn)。數(shù)字員工3.0需要大數(shù)據(jù)。高質(zhì)量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)字員工3.0成功應(yīng)用的基石。但所需數(shù)據(jù)量巨大且對多樣性、多模態(tài)要求高，這對金融行業(yè)數(shù)據(jù)在采集、清洗、管理、使用等方面提出更高要求。同時，非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)內(nèi)容多樣、解析復(fù)雜，這極大阻礙非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值實現(xiàn)。銀行業(yè)如何在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)上，進一步盤活海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形成協(xié)同增效，是數(shù)字員工3.0金融應(yīng)用的關(guān)鍵突破點。數(shù)字員工3.0需要強算法。數(shù)字員工3.0應(yīng)用涉及多任務(wù)、多時效等特點，單個模型能力并不能覆蓋需求，因此，在應(yīng)用中需要充分發(fā)揮金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)優(yōu)勢和不同類型模型的優(yōu)勢，大小協(xié)同，博采眾長，融合應(yīng)用。但目前構(gòu)建多維度大模型矩陣和大小模型協(xié)作模式，業(yè)界尚未形成相關(guān)方法，需要進一步提煉形成全面、靈活、高效的人工智能模型應(yīng)用方法論。數(shù)字員工3.0需要高質(zhì)效。數(shù)字員工在銀行的深化應(yīng)用，亟需探索形成一套面向銀行業(yè)的高標(biāo)準(zhǔn)、低門檻、共享共建的應(yīng)用模式，實現(xiàn)數(shù)字員工批量化組裝、高性能運行。數(shù)字員工3.0是綜合型智能應(yīng)用，一是研發(fā)強調(diào)低門檻、敏捷化、貼近業(yè)務(wù)，需要將零散的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、技能研發(fā)、數(shù)字員工組裝等研發(fā)工具鏈進行有效串聯(lián)，形成低門檻的數(shù)據(jù)-智能-應(yīng)用三鏈融合的敏捷研發(fā)能力，同時在實踐中，需要形成基于大模型的數(shù)字員工3.0，相較于傳統(tǒng)的數(shù)字員工產(chǎn)生巨大的差異性，在任務(wù)勝任期望、技術(shù)支撐復(fù)雜度、人格化管理、安全可信等方面均提出新要求。從業(yè)界來看，數(shù)字員工3.0尚處于起步階段，缺少可借鑒、可復(fù)制的行業(yè)實踐和方法論指導(dǎo)，對標(biāo)金融應(yīng)用的可靠、安全、穩(wěn)定、規(guī)范的高標(biāo)準(zhǔn)要求，數(shù)字員工3.0需要各銀行機構(gòu)從深化技術(shù)創(chuàng)新、規(guī)模業(yè)務(wù)應(yīng)用、優(yōu)化管理流程、確保應(yīng)用安全等方面體系化規(guī)劃，指導(dǎo)應(yīng)用實踐。1314大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元技術(shù)轉(zhuǎn)變成金融行業(yè)生產(chǎn)力的范式解決方案，提升研發(fā)和賦能質(zhì)效；二是應(yīng)用強調(diào)共享復(fù)用，為更好達(dá)到“站在巨人肩膀上”上的應(yīng)用效果，需要建立一種分層共享共建的新型研發(fā)模式，依托同一底座，在進行個性化應(yīng)用的同時，確保各項研發(fā)成果之間的有機共享，共性能力提升都能帶動整體賦能水平的提升，避免重復(fù)造輪子。2.1.3

管理挑戰(zhàn)：數(shù)字員工尚未形成體系性的身份管理機制數(shù)字員工本質(zhì)上仍是基于AI算法和編程語言設(shè)計的IT程序，缺乏人類的情感和意識，這使得對其施加人格化管理變得復(fù)雜。同時，現(xiàn)有的人力資源管理體系是面向人類社會建立的，由于數(shù)字員工的行為工作模式、責(zé)任歸屬、培訓(xùn)升級等需求，與人類員工截然不同，現(xiàn)有體系很難直接應(yīng)用于數(shù)字員工。基于上述問題，業(yè)界已開展數(shù)字員工人格化視角的管理體系研究，但數(shù)字員工的身份管理是一個跨學(xué)科、多領(lǐng)域協(xié)同的系統(tǒng)性工程，目前業(yè)界整體仍處于起步試點階段，缺少體系化的管理機制和成熟參考案例，特別在數(shù)字員工的獨立身份、分層管理、量化評價等方面亟需體系化厘清和突破。一是需要解決數(shù)字員工獨立身份的問題。目前，業(yè)界雖然開展數(shù)字員工的形象、名稱、崗位、性別等人格化屬性設(shè)計，但更多是便于宣傳和加深用戶記憶，如何將數(shù)字員工真正融入到企業(yè)人力資源體系，需要在制度、系統(tǒng)等層面進行配套支持并明確部門分工、崗位設(shè)置、權(quán)限管控，目前此類實踐業(yè)界較少，無體系化參考案例。二是需要解決數(shù)字員工分層管理的問題。一方面，隨著基于大模型的數(shù)字員工3.0應(yīng)用興起，目前業(yè)界出現(xiàn)較多數(shù)字員工概念，如數(shù)字員工、數(shù)字助手、智能副駕、智能助理等，企業(yè)在構(gòu)建數(shù)字員工管理體系時，需要科學(xué)厘清不同數(shù)字員工概念關(guān)系，形成統(tǒng)一管理話術(shù)。另一方面，數(shù)字員工按照什么維度設(shè)立，和崗位、具體工作任務(wù)間的關(guān)系怎么建立精細(xì)化管控，仍有待實踐明確。三是需要解決數(shù)字員工評價體系構(gòu)建的問題。傳統(tǒng)數(shù)字員工應(yīng)用普遍圍繞勞動密集型場景建設(shè)，聚焦機器換人或智能增效指標(biāo)進行評價。隨著大模型技術(shù)賦能復(fù)雜的智力密集型場景，需要對數(shù)字員工評價體系進行升級。2.1.4

安全挑戰(zhàn)：數(shù)字員工全生命周期仍面臨安全風(fēng)險隱患金融業(yè)務(wù)對于服務(wù)穩(wěn)定、安全可靠、嚴(yán)謹(jǐn)審慎等方面有著高要求，數(shù)字員工的高安全性與高可靠性是金融領(lǐng)域應(yīng)用準(zhǔn)入的先決條件。從數(shù)字員工全生命周期來看，目前在數(shù)據(jù)的隱私保護、模型的價值觀對齊、應(yīng)用的抗攻擊等方面仍面臨安全風(fēng)險。一是數(shù)據(jù)隱私安全風(fēng)險。一方面，訓(xùn)練大模型需要海量數(shù)據(jù)，如敏感數(shù)據(jù)未經(jīng)充分脫敏，數(shù)字員工應(yīng)用中存在泄露隱私數(shù)據(jù)的隱患，這就要求在數(shù)據(jù)收集和處理過程中，必須采取嚴(yán)格的隱私保護措施，以保障數(shù)據(jù)安全。另一方面，數(shù)字員工應(yīng)用可能涉及客戶信息、交易數(shù)據(jù)等敏感數(shù)據(jù)的調(diào)用和處理，存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，因此，企業(yè)在應(yīng)用數(shù)字員工時，必須采取嚴(yán)格的功能權(quán)限控制、數(shù)據(jù)訪問控制和加密措施。二是模型價值對齊風(fēng)險。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法相比，大模型具有更豐富的多樣性和隨機性，也存在模型幻覺、涉政涉敏等算法內(nèi)生風(fēng)險，對數(shù)字員工的安全、公平和可信度產(chǎn)生影響。為確保數(shù)字員工能夠生成積極、正向和合規(guī)的內(nèi)容，必須在算法設(shè)計層面采取措施，從智能源頭上植入正確、合理的價值觀。三是應(yīng)用攻擊風(fēng)險。數(shù)字員工存在生成內(nèi)容不合規(guī)隱患，需要對輸入請求和輸出合成內(nèi)容進行審核，確保應(yīng)用內(nèi)容安全。同時，黑客可能會利用數(shù)字員工作為跳板，進一步入侵銀行內(nèi)的其他系統(tǒng)，造成更廣泛的數(shù)據(jù)泄露和業(yè)務(wù)流程中斷，因此，企業(yè)需要建立強大的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系，定期進行安全審計和漏洞掃描，確保數(shù)字員工的網(wǎng)絡(luò)安全。1516大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元2.2

數(shù)字員工3.0架構(gòu)藍(lán)圖聚焦上述建設(shè)挑戰(zhàn)，銀行機構(gòu)應(yīng)著力于應(yīng)用、技術(shù)、管理與安全四大領(lǐng)域，按照“全域場景賦能、全棧技術(shù)融合、全維人格納管、全轄安全防護”目標(biāo)，打造面向數(shù)字金融的數(shù)字員工3.0體系，實現(xiàn)數(shù)字員工高質(zhì)量、規(guī)?；⒕坊?、全鏈路的應(yīng)用建設(shè)。圖5：數(shù)字員工3.0架構(gòu)藍(lán)圖2.2.1全域場景賦能，構(gòu)建良性生態(tài)為更好實現(xiàn)數(shù)字員工3.0的價值最大化，按照“方法先行、全域推廣、生態(tài)共建”的思路，推進銀行各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的高質(zhì)量賦能。一是建立一套高價值場景挖掘和落地方法論，有效發(fā)掘并識別數(shù)字員工的高價值應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)堵點、挖掘爆款、重塑流程，指導(dǎo)業(yè)務(wù)應(yīng)用。二是實現(xiàn)數(shù)字員工在銀行各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的端到端、規(guī)?；瘎?chuàng)新應(yīng)用。對外，打造統(tǒng)一的對客服務(wù)數(shù)字員工，為交易查詢、產(chǎn)品咨詢、獲客活客、客服答疑、輔助老年群體無障礙金融服務(wù)等眾多場景提供沉浸式交互體驗，進一步促進金融服務(wù)的便利性和可得性，為建設(shè)人民滿意銀行提供新動能。對內(nèi)，建立差異化的專業(yè)業(yè)務(wù)處理的對內(nèi)賦能數(shù)字員工，提升各專業(yè)業(yè)務(wù)辦理和日常辦公的工作質(zhì)效。三是打造開放共贏的數(shù)字員工人才市場，讓業(yè)務(wù)更好觸達(dá)各類數(shù)字員工能力和應(yīng)用最佳實踐案例，支持通過人格化的招聘、上崗等操作，實現(xiàn)數(shù)字員工快速賦能應(yīng)用，助力增強企業(yè)的數(shù)字基因靈活創(chuàng)新活力，形成良性生態(tài)。2.2.2全棧技術(shù)融合，打造全能基座為打造百模千態(tài)的數(shù)字員工，數(shù)字員工3.0需要支持多項工作能力的融合應(yīng)用，因此在技術(shù)上，整體采用全棧技術(shù)融合模式，按照“三大支柱、一條產(chǎn)線、全量資產(chǎn)”的建設(shè)思路，融匯貫通各類人工智能技術(shù)，全面滿足數(shù)字員工研發(fā)運行技術(shù)支撐。一是異構(gòu)融合，夯實人工智能三大支柱。數(shù)字員工依賴的算力、算法、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多元異構(gòu)特性，為保障能力的統(tǒng)一供給，按照云數(shù)智融合架構(gòu)，構(gòu)建統(tǒng)一的AI云原生底座，融合異構(gòu)算力、異構(gòu)算法、多模數(shù)據(jù)，實現(xiàn)AI軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化供給，提升數(shù)字員工3.0的整體智能化工藝水平。二是研運一體，打造數(shù)字員工一體化產(chǎn)線。研發(fā)態(tài)，打造研發(fā)高效的生產(chǎn)中心，封裝數(shù)-智-用三鏈融合的敏捷研發(fā)能力，建立以智能體為核心的數(shù)字員工組裝流水線，高效滿足全領(lǐng)域數(shù)字員工生產(chǎn)。運行態(tài)，建立擬人逼真、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字員工服務(wù)中心，實現(xiàn)異構(gòu)智能服務(wù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化，沉淀豐富多樣的數(shù)字員工技能。三是共享共建，建設(shè)統(tǒng)一納管的資產(chǎn)中心。實現(xiàn)數(shù)字員工相關(guān)的知識、技能、工作流程的統(tǒng)一納管，形成數(shù)字員工技能研發(fā)、組裝的統(tǒng)一“零配件供應(yīng)中心”。2.2.3全維人格納管，塑造身份體系將數(shù)字員工作為銀行機構(gòu)員工體系的一部分，納入全行人力資源管理體系進行一體化管理。在此基礎(chǔ)上，一是參考人類員工管理模式，結(jié)合數(shù)字員工自身特點，建立針對性的管理機制和配套管理系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)字員工人格化管理；二是科學(xué)設(shè)崗，從對客服務(wù)和對內(nèi)賦能兩方面，建立數(shù)字員工的分層分類體系，明確分工、崗位、權(quán)限；三是創(chuàng)新數(shù)字員1718大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書20發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元工效能評價，支持持續(xù)檢驗和提升其工作表現(xiàn)，充分挖掘并提升其工作價值。2.2.4全轄安全防護，確保合規(guī)運營數(shù)字員工應(yīng)用的安全性與可靠性是金融應(yīng)用賦能紅線，不容有失。圍繞數(shù)字員工全生命周期，本文建議從安全管理、安全技術(shù)、安全運營三個方向體系化建立金融數(shù)字員工安全合規(guī)能力，保障數(shù)字員工業(yè)務(wù)場景可控可用。一是做牢安全管理。圍繞數(shù)字員工生命周期的各類風(fēng)險，首先，建立安全評估、安全監(jiān)測、安全事件應(yīng)急處置和違法違規(guī)處置等安全責(zé)任落實規(guī)范、流程，指導(dǎo)實踐工作。其次，建立技術(shù)業(yè)務(wù)組成的數(shù)字員工安全運營團隊，建立數(shù)字員工協(xié)同安全運營機制，明確各方職責(zé)工作。最后，建立數(shù)字員工安全防控的常態(tài)化安全培訓(xùn)，筑牢員工安全意識，強化應(yīng)對能力。二是做精安全技術(shù)。聚焦數(shù)據(jù)安全、模型安全、應(yīng)用安全三大環(huán)節(jié)，通過加強采、洗、管、用等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)安全性、完整性、隱私性，強化模型輸出的安全性和可追溯性，構(gòu)建應(yīng)用輸入輸出內(nèi)容審核能力，并建立安全防火墻機制，形成全域安全防控能力。同時，將數(shù)字員工安全檢測納入銀行的紅藍(lán)攻防體系，具備常態(tài)化的數(shù)字員工應(yīng)用安全攻防演練能力和安全測評整改能力，以攻驗防，以攻促防，持續(xù)強化數(shù)字員工安全能力。三是做好安全運營。通過常態(tài)化配套快速定位問題根源、制定執(zhí)行處置方案、實施效果跟蹤反饋三種安全問題解決措施，建立“早發(fā)現(xiàn)、早處置”的風(fēng)險防控體系，形成高效、可靠的問題處置閉環(huán)機制，提升數(shù)字員工的安全性和可靠性，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅實的安全保障。三.應(yīng)用篇：全域場景價值賦能，重塑應(yīng)用百花齊放1719大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC（International

Data

Corporation）預(yù)測，到2025年，超過80%的銀行將建設(shè)和應(yīng)用數(shù)字員工，承擔(dān)90%的客服和業(yè)務(wù)咨詢等服務(wù)。并隨著生成式人工智能技術(shù)日益成熟，數(shù)字員工能看懂文字、聽懂語言、做懂業(yè)務(wù)將成為趨勢，勝任工作范圍將逐步從簡單重復(fù)性工作演進到?jīng)Q策類工作。工商銀行基于業(yè)務(wù)科技融合的實踐經(jīng)驗，提煉出一套兩階段六步驟的數(shù)字員工業(yè)務(wù)賦能方法論，旨在指導(dǎo)數(shù)字員工3.0的金融業(yè)務(wù)場景高價值挖掘和規(guī)模化實施。階段一聚焦于場景挖掘，通過深入業(yè)務(wù)一線，從崗位全旅程出發(fā)，感受真場景，理解真痛點，形成全鏈路賦能場景地圖；階段二聚焦于場景建設(shè)，業(yè)務(wù)深度介入方案設(shè)計、數(shù)據(jù)梳理、運營迭代，讓業(yè)務(wù)人員能更直觀、專業(yè)地對未來工作流進行重塑，確保數(shù)字員工3.0應(yīng)用成效。3.1

數(shù)字員工3.0的價值場景識別圖6：兩階六步數(shù)字員工建設(shè)方法論3.1.1

場景挖掘：科技主動前移業(yè)務(wù)一線1、場景分析：一個原則，三種方法“一個原則”：數(shù)字員工的應(yīng)用場景挖掘必須堅持一個核心原則，始終將業(yè)務(wù)價值的實現(xiàn)作為首要目標(biāo)，以崗位為中心，打造數(shù)字員工實體能力，以確保數(shù)字員工部署與業(yè)務(wù)實際需要緊密銜接?！叭N方法”：圍繞價值目標(biāo)，從戰(zhàn)略分解、業(yè)務(wù)流程、行業(yè)實踐三個角度識別應(yīng)用機會點，繪制全場景賦能地圖。圖7：三種挖掘數(shù)字員工高價值場景方法一是自頂而下基于戰(zhàn)略目標(biāo)分解進行識別。戰(zhàn)略規(guī)劃為企業(yè)中長期發(fā)展指明方向，明確價值目標(biāo)。各部門應(yīng)針對戰(zhàn)略細(xì)化目標(biāo)并制定支持戰(zhàn)略的具體措施，并通過衡量現(xiàn)有能力與戰(zhàn)略目標(biāo)之間的差距，識別改進和應(yīng)用數(shù)字員工的場景方向。該方法包括KPI分解、業(yè)務(wù)痛點收集、現(xiàn)狀目標(biāo)差距分析、數(shù)字員工賦能方向映射四個步驟。二是自底而上基于業(yè)務(wù)流程進行識別。該方法的核心在于識別業(yè)務(wù)流程中的痛點，有被動聆聽和主動牽引兩種方式。通過科技團隊被動聆聽業(yè)務(wù)團隊需求以識別差距，以及科技團隊主動牽引，利用新技術(shù)場景規(guī)劃經(jīng)驗來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化潛力，進而評估數(shù)字員工的高價值應(yīng)用場景。該方法包括識別角色、識別關(guān)鍵場景、識別工作流、識別業(yè)務(wù)服務(wù)四個步驟。三是從外向內(nèi)基于行業(yè)實踐進行識別。通過借鑒行業(yè)最佳實踐并與自身現(xiàn)狀對比，從外部視角審視并指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)力點的識別。無論是技術(shù)驅(qū)動還是業(yè)務(wù)創(chuàng)新，企業(yè)都能借助外部標(biāo)桿發(fā)現(xiàn)并彌補自身的短板。2、地圖繪制：三個階段，兩大價值基于上述方法，將業(yè)務(wù)部門的需求匯總后可完成場景地圖的繪制。建議從全局視角落地應(yīng)用價值最大化出發(fā)，分析事前-事中-事后三階段的用戶全旅程，歸納人員關(guān)鍵特征，分析形成核心痛點，以便找到真用戶、真入口、真場景。2122大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元圖8：繪制全場景賦能地圖示例繪制全場景賦能地圖并不意味著所有場景都需要立即開發(fā)。鑒于不同場景的實現(xiàn)周期和復(fù)雜性差異，銀行應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)價值度、用戶受眾面兩大價值維度，將各業(yè)務(wù)應(yīng)用場景進行劃分，據(jù)此確定近期和中遠(yuǎn)期實施的相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，分階段有序推進業(yè)務(wù)場景的智能化建設(shè)。3.1.2

場景落地：業(yè)務(wù)深度介入開發(fā)運營1、方案規(guī)劃：需求原型更直觀業(yè)務(wù)團隊?wèi)?yīng)積極介入原型設(shè)計，通過對已有應(yīng)用的充分體驗，設(shè)計出端到端業(yè)務(wù)模式的新原型。科技團隊則通過編寫交互式對話腳本來定義系統(tǒng)功能，并梳理所需的業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)服務(wù)。2、數(shù)據(jù)梳理：知識運營更專業(yè)業(yè)務(wù)團隊提供高質(zhì)量的范例數(shù)據(jù)，科技團隊則利用數(shù)據(jù)合成技術(shù)擴大數(shù)據(jù)規(guī)模，同時提供智能標(biāo)注工具，結(jié)合自動標(biāo)注和人工復(fù)核，大幅提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率，高效構(gòu)建業(yè)務(wù)知識體系。3、研發(fā)部署：研發(fā)擴展更靈活業(yè)務(wù)團隊能夠自助組裝場景任務(wù)工作流，科技團隊快速響應(yīng)需求變化，實現(xiàn)敏捷研發(fā)。基于對話式需求腳本，科技團隊設(shè)計出可復(fù)用的智能化服務(wù)，支持業(yè)務(wù)流程的靈活組合。4、運營反饋：落地閉環(huán)更高效業(yè)務(wù)團隊通過多輪試用提供反饋，協(xié)同進行負(fù)例分析，并及時更新知識庫以提升大模型的認(rèn)知能力。科技團隊遵循“業(yè)務(wù)體驗友好，埋點精細(xì)化”的原則，實現(xiàn)全過程埋點，加速數(shù)據(jù)回流，以實現(xiàn)及時調(diào)優(yōu)和深度融合協(xié)作運營。3.2

數(shù)字員工3.0的典型應(yīng)用示例金融作為信息與知識密集型行業(yè)，隨著傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域逐步成熟，以大模型為代表的生成式AI技術(shù)的快速崛起，讓每個崗位配備專屬的智能助手，每位員工都能擁有自己的數(shù)字分身，從而建立自然語言等全模態(tài)交互、人機協(xié)同的新業(yè)務(wù)模式，是大勢所趨。目前，銀行機構(gòu)正朝著“一崗一助手，一人一分身”的數(shù)字員工3.0方向發(fā)力。值得關(guān)注的是，國家高度重視大模型應(yīng)用安全，國家網(wǎng)信辦《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》明確“利用人工智能生成的內(nèi)容應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)社會主義核心價值觀”，遵循監(jiān)管審慎要求，目前以大模型為核心的數(shù)字員工3.0相關(guān)場景需向網(wǎng)信辦和行業(yè)監(jiān)管部門報批，備案通過后方能對客服務(wù)。為確保技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性與安全性，目前，數(shù)字員工3.0在銀行業(yè)當(dāng)前主要應(yīng)用于輔助對客服務(wù)、內(nèi)部賦能兩大領(lǐng)域，通過重塑業(yè)務(wù)流程與服務(wù)模式，提升客戶體驗與運營效率。圖9：數(shù)字員工應(yīng)用場景選擇二維象限法2324大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元3.2.1

對客輔助，質(zhì)效提升的新動能1、遠(yuǎn)程銀行座席助手（1）場景描述遠(yuǎn)程銀行作為銀行業(yè)線上客戶服務(wù)的重要渠道，是連接銀行與客戶的重要橋梁，在為客戶提供便捷線上金融服務(wù)的同時，人工客服面臨著工作強度大、處理和響應(yīng)時間瓶頸等諸多痛點。如對座席人員業(yè)務(wù)能力要求高，針對客戶多樣化的問題，需要在知識庫中的數(shù)十萬條業(yè)務(wù)知識中搜索尋找對應(yīng)答案進行解答；如轉(zhuǎn)接電話體驗不足，轉(zhuǎn)接座席之間溝通時客戶需要等待，轉(zhuǎn)接后客戶需要重復(fù)溝通前序問題；事后工單登記復(fù)雜，不同業(yè)務(wù)工單記錄格式及側(cè)重不同，易出現(xiàn)信息遺漏、錯記問題。（2）技術(shù)方案工商銀行聚焦現(xiàn)有遠(yuǎn)程銀行客戶服務(wù)的業(yè)務(wù)全流程和業(yè)務(wù)痛點，通過數(shù)字員工輔助方式重塑遠(yuǎn)程客戶服務(wù)業(yè)務(wù)全流程，圍繞座席通話前的了解訴求、通話中的解答問題、通話后的記錄工單，分別打造轉(zhuǎn)接前情摘要、知識隨行、語音實時監(jiān)測、工單自動填寫等助手能力，實現(xiàn)實時通話向座席人員主動推送答復(fù)話術(shù)、知識、情緒提醒等能力。一是在對客服務(wù)通話前環(huán)節(jié)，借助大模型語義理解和內(nèi)容生成能力，通過實時總結(jié)客戶與座席對話，生成前序座席與客戶溝通內(nèi)容的主旨摘要，轉(zhuǎn)接座席在接聽電話之前就提前掌握客戶業(yè)務(wù)訴求，有效降低客戶等待與重復(fù)溝通成本，提升客戶體驗。二是在通話中環(huán)節(jié)，借助大模型知識溯源、語音情緒識別等技術(shù)實現(xiàn)客戶訴求預(yù)判、語音實時監(jiān)測、知識隨行等功能?；诳蛻羧澜换バ袨閿?shù)據(jù)，精準(zhǔn)判斷客戶意圖，為座席提前預(yù)判客戶在業(yè)務(wù)痛點、業(yè)務(wù)斷點、增值服務(wù)等方面的訴求；通過構(gòu)建情緒監(jiān)測、敏感詞監(jiān)測等智能監(jiān)測模型，實現(xiàn)全量全過程通話語音智能監(jiān)測、異常通話實時干預(yù)；利用大模型語義理解、向量檢索等能力，實時總結(jié)客戶與座席對話，動態(tài)判斷客戶意圖，自動進行知識檢索，并實時推送給座席，省去座席手動知識檢索工作，提升服務(wù)效率與業(yè)務(wù)解答精準(zhǔn)度，提高客戶遠(yuǎn)程服務(wù)體驗。三是在通話后環(huán)節(jié)，借助大模型理解和生成能力，基于客戶與座席溝通情況和客戶訴求，根據(jù)工單登記要求，實現(xiàn)工單模板自動選擇、工單類別自動勾選、工單內(nèi)容自動生成，座席僅需修改和復(fù)核即可成單，有效壓降座席工單登記時長及信息要素錯記漏記情況，切實提升座席工作質(zhì)效。（3）應(yīng)用成效遠(yuǎn)程銀行座席助手重塑該群體工作模式，助力人工座席全面實現(xiàn)數(shù)字化“武裝”，提升覆蓋全渠道、全流程的客戶服務(wù)能力，打造更高效、更有溫度的服務(wù)體驗。其中情緒、敏感詞等語音實時監(jiān)測，有效輔助人工座席直觀感知客戶溝通狀態(tài)，提升服務(wù)風(fēng)險意識；轉(zhuǎn)接前情摘要、知識隨行、知識工單的能力，大幅提升座席人員質(zhì)效，在賬戶受控等重點場景實現(xiàn)使用座席通話時長壓降顯著。2、網(wǎng)點員工智能助手（1）場景描述在運行管理領(lǐng)域，網(wǎng)點作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型最小作戰(zhàn)單位，存在基層業(yè)務(wù)人員復(fù)雜業(yè)務(wù)辦理難、新業(yè)務(wù)流程不熟悉、自助終端菜單多功能深操作不便等痛點問題。例如，復(fù)雜業(yè)務(wù)不會辦，在日常業(yè)務(wù)處理中，新員工面對外匯等復(fù)雜問題，以及老員工處理不常見業(yè)務(wù)時，往往不能即時獲得有效解答，這不僅影響業(yè)務(wù)處理效率，也影響客戶體驗。自助終端操作復(fù)雜，導(dǎo)致客戶不會操作，經(jīng)常需要現(xiàn)場客服經(jīng)理輔助辦理，這導(dǎo)致客戶自助辦理占用廳堂資源多，同時一定程度影響客戶體驗和效率。（2）技術(shù)方案工商銀行聚焦網(wǎng)點日常服務(wù)運營中遇到的制度查詢不便、復(fù)雜業(yè)務(wù)處理困難、客戶體驗不足等痛點，打造集業(yè)務(wù)問答、外文翻譯、客戶菜單導(dǎo)航等三大功能為一體的網(wǎng)點智能助手，構(gòu)建網(wǎng)點智能化對客服務(wù)新模式。2526大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元一是業(yè)務(wù)問答，基于大模型技術(shù)提供對話式搜索體驗，能夠深度理解用戶搜索意圖，結(jié)合多輪對話能力，針對復(fù)雜的業(yè)務(wù)辦理、專業(yè)術(shù)語解釋以及新業(yè)務(wù)流程熟悉等問題，智能化地生成操作流程和術(shù)語解釋，大幅節(jié)省制度查找時間，提升網(wǎng)點員工的業(yè)務(wù)處理效率和服務(wù)質(zhì)量。二是外文翻譯功能，利用大模型翻譯能力提供英、德、法等多語言在線翻譯能力，解決網(wǎng)點面向外籍客戶、處理外匯業(yè)務(wù)等場景下外文翻譯難、翻譯不準(zhǔn)的痛點問題。三是客戶菜單導(dǎo)航，通過大模型技術(shù)，客戶可語音與助手對話，調(diào)控智能終端服務(wù)，支持業(yè)務(wù)菜單輕松找、賬戶數(shù)據(jù)快速查、簡單業(yè)務(wù)便捷辦等場景，解決客戶到店柜面排隊久、自助服務(wù)操作難的痛點，為客戶提供便捷、易用的金融服務(wù)體驗。（3）應(yīng)用成效網(wǎng)點員工智能助手面向客服經(jīng)理、客戶經(jīng)理、運營主管、網(wǎng)點負(fù)責(zé)人等各崗位20余萬一線員工，切實為網(wǎng)點人員賦能減負(fù)。其中網(wǎng)點業(yè)務(wù)問答，以溯源的方式形成可信的問答知識，回答網(wǎng)點員工業(yè)務(wù)操作、規(guī)章制度等問題，節(jié)省制度查找時間，提升網(wǎng)點員工業(yè)務(wù)處理效率與服務(wù)質(zhì)量。外文翻譯提供在線文本翻譯功能，并支持輸入內(nèi)容語種識別，幫助網(wǎng)點員工更好地應(yīng)對涉外業(yè)務(wù)場景。客戶菜單導(dǎo)航有效提升客戶業(yè)務(wù)辦理效率，縮短網(wǎng)點智能終端用戶平均等待時長。3、對公營銷智能助手（1）場景描述做好對公業(yè)務(wù)是銀行服務(wù)實體經(jīng)濟的重要工作之一，服務(wù)好對公客戶、及時獲客、活客是一線營銷人員的職責(zé)，然而一線營銷人員也面臨著對公產(chǎn)品業(yè)務(wù)知識全面掌握難、獲客方式傳統(tǒng)、文案工作耗時長、經(jīng)營指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取不便捷等工作痛點。如對公客戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要，提出不同的金融服務(wù)復(fù)雜需求時，客戶經(jīng)理需要檢索對公產(chǎn)品的介紹或產(chǎn)品對應(yīng)的案例，找出適合當(dāng)前客戶業(yè)務(wù)場景的產(chǎn)品進行推薦。因?qū)婕暗漠a(chǎn)品類型較多，產(chǎn)品本身也較為復(fù)雜，在該服務(wù)過程中，對客戶經(jīng)理的對公業(yè)務(wù)專業(yè)知識儲備要求較高，且客戶經(jīng)理檢索適合客戶的產(chǎn)品時間較長，整體服務(wù)效率較低，影響客戶的體驗感。（2）技術(shù)方案工商銀行聚焦對公客戶服務(wù)日常工作痛點，利用大模型“對話式”交互、智能檢索、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)能力，融合小模型、大數(shù)據(jù)分析成果，以對公營銷通平臺為統(tǒng)一入口，打造對公營銷通“數(shù)字專家”新模式，支持一線營銷人員一站式檢索產(chǎn)品知識，獲取營銷機會，查詢營銷進展，定位系統(tǒng)功能聯(lián)動業(yè)務(wù)辦理等，提升發(fā)現(xiàn)、挖掘、跟進、轉(zhuǎn)化客戶服務(wù)和管理能力，提高對公客戶營銷服務(wù)質(zhì)效。一是利用大模型知識檢索技術(shù)構(gòu)建結(jié)算金融智能顧問能力，提供交互式、可溯源的對公產(chǎn)品推薦及產(chǎn)品知識檢索咨詢服務(wù)，依托數(shù)字專家“快速、準(zhǔn)確、全天候”的優(yōu)勢，解決一線營銷人員“查找資料困難、不會辦”的痛點問題，為營銷減負(fù)，為基層賦能。二是利用ChatBI技術(shù)打造對公數(shù)據(jù)交互式分析能力，結(jié)合數(shù)據(jù)中臺沉淀的近千個對公營銷數(shù)據(jù)指標(biāo)，提供自然語言交互式的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，更有針對性地服務(wù)好用戶。（3）應(yīng)用成效對公營銷智能助手面向全行10萬+對公營銷人員，與傳統(tǒng)的“人工檢索”、“專業(yè)分析師分析數(shù)據(jù)”模式相比，對公營銷智能助手應(yīng)用大模型技術(shù)提供“智能問答”、“對話式查數(shù)”功能，大幅提升對客服務(wù)效率。自應(yīng)用以來，對公結(jié)現(xiàn)產(chǎn)品營銷時長壓降明顯，產(chǎn)品簽約測試上線準(zhǔn)備時間大幅縮短。4、網(wǎng)絡(luò)金融運營助手（1）場景描述隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，線上渠道的運營管理日益重要，高質(zhì)量的運營工作不僅有助于業(yè)務(wù)人員達(dá)成特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，同時也是用戶獲取權(quán)益及產(chǎn)品信息的重要途徑之一。當(dāng)前，銀行業(yè)面臨用戶屬性多2728大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元樣、產(chǎn)品邏輯復(fù)雜以及客戶接觸渠道多元化等挑戰(zhàn)，這要求業(yè)務(wù)人員必須具備數(shù)據(jù)分析、靈活運用內(nèi)部運營工具、制作宣傳海報及宣傳文檔等多樣綜合技能，運營工作綜合性強、難度大。同時，鑒于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)水平存在地域性差異，將企業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的運營工作經(jīng)驗有效地在各分支機構(gòu)之間進行傳播，對于提升整體運營服務(wù)質(zhì)量及用戶服務(wù)體驗也尤為必要。（2）技術(shù)方案工商銀行圍繞解決運營過程中客群圈選和路徑?jīng)Q策困難，運營方案缺少大數(shù)據(jù)分析支持、內(nèi)容物料準(zhǔn)備耗時長、效果跟進缺少個性化工具等業(yè)務(wù)痛點，依托大模型技術(shù)打造網(wǎng)絡(luò)金融運營助手，在運營工作各個環(huán)節(jié)提供智能決策、效果分析、總結(jié)規(guī)劃等能力，提升運營人員工作效率，為手機銀行等互聯(lián)網(wǎng)用戶提供更適配的個性化運營方案、觸達(dá)內(nèi)容，從而提升銀行運營工作效果，加速客戶服務(wù)質(zhì)效提升。一是在客群圈選環(huán)節(jié)，利用大模型+智能中樞應(yīng)用模式，大模型調(diào)用傳統(tǒng)小模型完成客群圈選工作。運營人員通過“對話”交互模式輸入運營目標(biāo)，運營助手將結(jié)合當(dāng)前運營目標(biāo)決策建群方式與路徑，并解釋說明推薦原因，解決一線人員建群方式選擇難點，降低工具學(xué)習(xí)成本。二是在活動部署環(huán)節(jié)，綜合利用知識檢索、智能中樞、文檔編寫等大模型應(yīng)用范式，整合歷史運營活動經(jīng)驗，協(xié)助運營人員串聯(lián)部署運營工作中各個環(huán)節(jié)，為用戶推薦權(quán)益方案、觸客方式，并完成觸客內(nèi)容撰寫工作，以結(jié)果為導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)銀行內(nèi)運營經(jīng)驗共享，提升運營工作部署效率。三是在用數(shù)分析環(huán)節(jié)，利用ChatBI打造自然語言交互式數(shù)據(jù)分析能力，賦能運營人員分析地區(qū)、客戶群體、運用活動轉(zhuǎn)化結(jié)果、業(yè)務(wù)表現(xiàn)等多方面數(shù)據(jù)訴求，降低運營人員用數(shù)難度，明確數(shù)據(jù)挖掘工作方向。（3）應(yīng)用成效網(wǎng)絡(luò)金融運營助手，輔助工作人員精準(zhǔn)開展運營工作，為運營活動提供客戶精準(zhǔn)觸達(dá)能力。模型通過對用戶的全生命周期與使用習(xí)慣進行數(shù)字化沉淀與加工，將用戶消費習(xí)慣反哺到運營工作中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的即時賦能和數(shù)據(jù)驅(qū)動智能化決策，有效提升客戶營銷服務(wù)的質(zhì)效。5、投訴處理智能助手（1）場景描述銀行業(yè)高度重視消費者權(quán)益保護工作，把客戶投訴處理工作做的好不好作為踐行金融工作政治性、人民性的重要檢驗標(biāo)準(zhǔn)。銀行在客戶投訴處理過程中，還面臨著一些困難和痛點。例如，銀行受理客戶投訴分派處理時，一旦工單首次分派不準(zhǔn)確很容易引發(fā)處理時間較長等情況，影響客戶服務(wù)體驗，甚至導(dǎo)致客戶再次進行投訴。再如，員工投訴處理工作量較大，投訴處理過程中需逐一聯(lián)系客戶并撰寫處理報告，耗費大量時間與精力，且人工撰寫報告容易出現(xiàn)信息遺漏等問題。（2）技術(shù)方案工商銀行利用人工智能大模型技術(shù)對投訴處理流程進行重塑，打造集問題智能分類、知識智能檢索、報告智能撰寫三大功能為一體的投訴處理智能助手，輔助員工提升對客服務(wù)能力，為基層員工減負(fù)、為投訴處理賦能，推動客戶投訴處理數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。一是聯(lián)系客戶前，對于外部機構(gòu)轉(zhuǎn)辦的投訴，借助大模型語義理解能力準(zhǔn)確判斷客戶意圖，精準(zhǔn)進行問題分類，推動相關(guān)投訴根據(jù)分類情況準(zhǔn)確分派至相應(yīng)分支機構(gòu)，有助于相關(guān)糾紛得到快速受理。二是聯(lián)系客戶時，借助人工智能技術(shù)對員工通話過程的情緒、語速、敏感詞等進行實時監(jiān)測，利用大模型語義理解、向量檢索等能力，動態(tài)監(jiān)測客戶反映的問題，實時進行知識檢索，并及時推送給相關(guān)員工，提升服務(wù)效率與業(yè)務(wù)解答準(zhǔn)確率，不斷提升客戶體驗。三是聯(lián)系客戶后，借助大模型理解和生成能力，通過實時跟蹤客戶與座席對話，生成與客戶溝通情況的相關(guān)總結(jié)，員工僅需要簡單修改和復(fù)核即可形成投訴處理報告，減少報告撰寫時長，同時解決信息錯記漏2930大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元3.2.2

對內(nèi)賦能，輔助決策的新幫手1、金融市場交易助手（1）場景描述金融市場外匯交易是企業(yè)重要的金融工具，企業(yè)可以通過外匯衍生品如遠(yuǎn)期合約、期權(quán)等工具來對沖貨幣風(fēng)險，實現(xiàn)套期保值。這有助于企業(yè)降低因匯率波動帶來的不確定性，保護企業(yè)免受不利匯率變動的影響。銀行可以為客戶在銀行間市場進行風(fēng)險對沖，其中詢價交易模式可以為企業(yè)客戶提供更好的服務(wù)和優(yōu)質(zhì)的價格，因此詢價交易成為眾多企業(yè)客戶選擇外匯業(yè)務(wù)的首選交易渠道。傳統(tǒng)銀行的詢價交易，需要先線下電話溝通，再線上流審批、報價，存在交易效率低、體驗差等痛點，難以快速為企業(yè)客戶鎖定市場報價。（2）技術(shù)方案工商銀行打造金融市場交易助手ChatDealing，創(chuàng)新交互式智能詢價的解決方案，以對話框為統(tǒng)一入口，使用大模型自動識別對話信息，完成交易要素提取、錄入、風(fēng)險識別等交易全流程，通過群聊交互對話完成客戶背景審查、對話交易、知識問答、菜單導(dǎo)航、詢價進度等關(guān)鍵流程，實現(xiàn)詢價交易全流程效率提升，有效解決以往總分行人工詢價存在的交易效率低、體驗差等痛點問題。一是對話式體驗，支持支行、分行、總行多方交易員在同一交易對話框中通過對話完成價格磋商，運用大模型識別用戶意圖，并智能識別交易話術(shù)，生成交易意向單達(dá)成交易。二是數(shù)字人實時審計和質(zhì)檢，防范交易、操作風(fēng)險。在交易對話全過程中，ChatDealing自動提取關(guān)鍵要素，完成反洗錢檢查、價格偏離度控制、客戶背景審查等，滿足事前事中的風(fēng)險控制要求，節(jié)省客戶經(jīng)理跨系統(tǒng)操作的時間。三是智能詢價助手引導(dǎo)式輔助業(yè)務(wù)辦理。ChatDealing具備客戶畫像生成、價格行情實時查詢、報告輔助編寫、智能報價等能力，為交易決策提供技術(shù)支撐，真正達(dá)到溝通在線、業(yè)務(wù)在線、風(fēng)控在線的組織狀態(tài)。（3）應(yīng)用成效金融市場交易助手ChatDealing通過AI重塑業(yè)務(wù)模式，實現(xiàn)支行、分行、總行多方交易員在同一交易對話框中通過對話完成價格磋商，運用大模型智能識別交易話術(shù)，生成交易意向單達(dá)成交易，改變原有先通過線下溝通，再流程逐級詢價、報價的業(yè)務(wù)模式。這是AI介入業(yè)務(wù)開展的一種嘗試，重塑業(yè)務(wù)流程，大幅縮短代客詢價交易時間，有效提升工商銀行報價的市場競爭力。目前已服務(wù)全行2萬余名交易員和客戶經(jīng)理，覆蓋即期結(jié)售匯、遠(yuǎn)期結(jié)售匯、即期外匯、遠(yuǎn)期外匯等業(yè)務(wù)產(chǎn)品，對客交易效率提升顯著。2、對公信貸風(fēng)控助手（1）場景描述在信貸業(yè)務(wù)中，信貸客戶經(jīng)理、審貸員等業(yè)務(wù)人員涉及盡調(diào)報告、記的問題，有效為員工減輕工作量。（3）應(yīng)用成效投訴處理智能助手面向總行、一級分行、二級分行、支行和網(wǎng)點等各層級機構(gòu)的投訴處理人員，有效輔助員工提升對客服務(wù)能力。其中問題智能分類，通過對外部機構(gòu)轉(zhuǎn)辦投訴準(zhǔn)確進行識別分類，推動糾紛快速受理，有利于提升客戶滿意度，有助于提高投訴監(jiān)測質(zhì)效與投訴管理水平。知識智能檢索，幫助員工更加快速、規(guī)范化解糾紛，有助于及時解決客戶業(yè)務(wù)訴求，提升基層分支機構(gòu)投訴處理能力與處理質(zhì)效。報告智能撰寫，有效減輕工單處理壓力、顯著提升投訴處理效率、真實還原糾紛處理過程。3132大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元審查報告、貸后檢查報告等大量文檔編寫工作。傳統(tǒng)的報告編寫主要依賴于專業(yè)人員手工操作，存在以下具體痛點：一是報告編寫耗時，業(yè)務(wù)人員需要花費大量時間收集、整理和分析內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息，再將其轉(zhuǎn)化為一份詳盡的報告。二是信貸風(fēng)險分析受人為因素影響大，不同信貸人員由于其經(jīng)驗、專業(yè)水平、風(fēng)險偏好等差異，對風(fēng)險的評估判斷會存在不同的標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。（2）技術(shù)方案工商銀行積極探索大模型在對公信貸領(lǐng)域的智能化應(yīng)用，圍繞信貸全流程，打造集信貸制度查詢、報告編寫、數(shù)據(jù)分析等能力于一體的專屬信貸風(fēng)控助手，運用大模型在自然語言處理、邏輯推理方面的優(yōu)勢能力，提升業(yè)務(wù)效率和風(fēng)險管理水平。一是信貸制度查詢，基于檢索增強RAG技術(shù)、視頻內(nèi)容理解、信息抽取等技術(shù)，支持對文檔類、視頻類等各類信貸制度、教材的快速問答和定位，提升信息收集效率。二是報告編寫，綜合利用傳統(tǒng)NLP小模型和生成式AI大模型技術(shù)，自動抽取關(guān)鍵信息，應(yīng)用財務(wù)數(shù)據(jù)生成財務(wù)結(jié)構(gòu)分析報告初稿，按模板自動生成盡調(diào)報告初稿等文檔。三是數(shù)據(jù)分析，利用ChatBI技術(shù)，通過自然語言對話模式，自動轉(zhuǎn)為查數(shù)SQL，快速生成可視化分析圖表，實現(xiàn)便捷用數(shù)。（3）應(yīng)用成效依托人工智能大模型對海量素材的深度理解能力，能夠自動遵循既定大綱完成報告初稿的撰寫，提升信貸全流程各類文檔編寫過程中的資料查找、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容編寫的便捷性和智能化程度。業(yè)務(wù)人員僅需對文稿進行審核和補充完善，便可完成報告的編制工作，有效提高工作效率，使業(yè)務(wù)人員從重復(fù)而繁重的流水線作業(yè)中解脫出來，轉(zhuǎn)而投入到更具價值的工作中去。3、商戶審核智能助手（1）場景描述商戶審核是銀行和支付機構(gòu)在開展收單業(yè)務(wù)過程中的一項重要工作，主要目的是確保商戶的經(jīng)營活動真實、合法，防范業(yè)務(wù)風(fēng)險。然而商戶審核業(yè)務(wù)存在耗時耗力的痛點，每逢營銷旺季，總行、分行會接到大量的商戶審核任務(wù)，對于每個商戶的建檔申請審核，審核人員需要審閱大量文字和圖像審核資料，包括各類證件、賬戶證明、商戶收單業(yè)務(wù)申請書、調(diào)查審批表、征信信息查詢和使用授權(quán)書、商戶經(jīng)營影像和風(fēng)險信息等。同時，結(jié)合外部信息和業(yè)務(wù)經(jīng)驗對商戶風(fēng)險進行判斷，決策商戶準(zhǔn)入和管控策略，工作具有一定難度。（2）技術(shù)方案針對商戶審批過程中需篩查核驗大量文字和影像資料相關(guān)痛點，工商銀行基于OCR、多模態(tài)大模型的大小模型融合技術(shù)，打造商戶審批智能助手，實現(xiàn)實時智能生成商戶預(yù)審批報告。一是針對營業(yè)執(zhí)照、商戶證件等證件類照片，利用OCR模型進行精準(zhǔn)識別，快速抓取并解析證件照上的關(guān)鍵信息；再與商戶錄入的信息進行比對，確認(rèn)信息的一致性，最后生成證照比對結(jié)果。二是針對企業(yè)經(jīng)營照、門頭照等，結(jié)合圖片和文本相關(guān)的審核數(shù)據(jù)，使用多模態(tài)大模型對商戶經(jīng)營情況進行分析推斷，基于多模態(tài)大模型的圖片理解能力，對商戶現(xiàn)場照片進行合規(guī)性檢查，生成商戶經(jīng)營審核結(jié)論。三是綜合外部新聞和輿論數(shù)據(jù)，借助大模型的摘要生成能力將業(yè)務(wù)采集的法人、授權(quán)經(jīng)辦人等外部風(fēng)險信息生成商戶風(fēng)險提示。3334大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元（3）應(yīng)用成效自推出商戶審批智能助手以來，有效解決商戶審核業(yè)務(wù)耗時耗力的痛點，降低商戶審批成本，提升商戶審批質(zhì)效。4、綜合辦公服務(wù)助手（1）場景描述綜合辦公服務(wù)是企業(yè)提高工作效率和團隊協(xié)作能力的重要保障，對銀行業(yè)而言亦是如此。傳統(tǒng)的辦公服務(wù)模式下，員工在使用各類辦公工具開展工作時，面臨著協(xié)同成本高、交互操作繁瑣等痛點。例如在會議場景中，在參加國際化會議時經(jīng)常需要有配套的翻譯服務(wù)，以便更好理解與會各方的發(fā)言，會后也需要花費大量時間進行會議紀(jì)要的整理；例如在差旅場景中，員工在提交出差申請、預(yù)定機票酒店、填寫報銷單據(jù)等環(huán)節(jié)，需要花費大量的時間；又如在文檔編寫場景中，員工需要尋找合適的文檔模板、查閱各種參考文檔、擬定文檔大綱等，整個過程費時費力，而寫出的文檔質(zhì)量也參差不齊。（2）技術(shù)方案針對日常辦公所面臨的協(xié)同成本高、人工操作繁瑣等痛點，工商銀行以辦公數(shù)字員工“工曉伴”建設(shè)為主線，以智能中樞應(yīng)用范式為核心，采用大小模型協(xié)同模式，構(gòu)建智能化交互新范式，為每一名員工配備專屬貼身的數(shù)字化、智能化的辦公助手，圍繞會議、差旅、文檔等典型辦公場景進行重點賦能與創(chuàng)新進化，簡化日常工作事務(wù)操作路徑和時間，提升員工日常辦公的質(zhì)效。一是打造智能會議。會前，通過與工曉伴對話即可完成會議預(yù)定，并與辦公系統(tǒng)打通，實現(xiàn)會議通知即時發(fā)送與提醒，提升人機交互體驗；會中，通過語音轉(zhuǎn)寫及大模型翻譯能力，實現(xiàn)實時字幕與實時翻譯，顯著提升參會體驗；會后，通過大模型摘要總結(jié)能力，實現(xiàn)會議紀(jì)要初稿智能化編寫，有效提升會議效率。二是推出智能差旅。事前，支持自然語言交互模式提交出差訴求，智能采集出差信息并提交出差申請；事中，通過工曉伴實時推送行程提醒；事后，主動提醒用戶進行差旅報銷，并協(xié)助收集報銷所需的各項票據(jù)數(shù)據(jù)，替用戶填寫并完成報銷。三是建設(shè)智能文檔。推出“幫我寫作”功能，支持快速撰寫公文、郵件、通訊稿等常見文檔。同時，提供智能大綱寫作模式，通過大模型生成文檔大綱，并基于大綱快填充形成全文初稿，提升日常辦公文檔編寫效率。四是提供信息搜索，快速獲取行內(nèi)外資訊。對接知識檢索底層技術(shù)能力，與行外互聯(lián)網(wǎng)知識與行內(nèi)網(wǎng)訊、規(guī)章制度等知識庫對接，搜索用戶目標(biāo)問題，結(jié)合大模型的語言潤色能力，為用戶整合關(guān)鍵信息，組合問題答案，生成用戶搜索問題的回答內(nèi)容。同時，建設(shè)查人找人能力，結(jié)合知識圖譜的圖譜問答技術(shù)，關(guān)聯(lián)用戶信息，支持按姓名、統(tǒng)一認(rèn)證號、機構(gòu)、手機號、電話等多種方式找到用戶，滿足日常辦公查人找人需要。（3）應(yīng)用成效工曉伴依托大模型、智能體、自然語言處理等各項AI技術(shù)的綜合應(yīng)用，為員工提供找人、創(chuàng)建會議、提交出差申請、知識問答、文檔輔助編寫等40余項智能服務(wù)，增強數(shù)字員工在銀行辦公產(chǎn)品體系內(nèi)的辨識度，助力綜合辦公、人力資源、財務(wù)管理等領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。5、金融研究智能助手（1）

場景描述金融研究工作是商業(yè)銀行進行戰(zhàn)略決策、謀劃戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)，在傳統(tǒng)的金融研究工作中，研究人員需要通過各種渠道獲取大量的研究數(shù)據(jù)作為參考，再通過對海量數(shù)據(jù)分析形成相應(yīng)的觀點研判，并匯總輸出相應(yīng)的研究報告。在過程中，由于研究所依賴的信息通常較為分散，需要花費大量的時間精力進行搜索，同時編寫研究報告時也面臨缺少好的創(chuàng)作思路、成稿費時費力等痛點。（2）

技術(shù)方案3536大模型驅(qū)動的數(shù)字員工3.0建設(shè)應(yīng)用白皮書發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

開啟數(shù)字金融新紀(jì)元數(shù)字員工3.0作為一種新型勞動力，重構(gòu)金融行業(yè)的生產(chǎn)關(guān)系，催生金融機構(gòu)經(jīng)營模式、服務(wù)方式和決策流程新形態(tài)。需要構(gòu)建一個開放、共享、共建的市場平臺、運營機制，吸引技術(shù)提供者、應(yīng)用開發(fā)者、業(yè)務(wù)需求用戶等共同參與，共同推進數(shù)字員工3.0創(chuàng)新應(yīng)用。3.3

打造開放共享的數(shù)字員工人才市場圖10：數(shù)字員工人才市場框架一是打造能力體驗中心，為技術(shù)和應(yīng)用者搭建橋梁，支持技術(shù)開發(fā)者分享開箱即用、類ChatGPT對話式全能力智能技術(shù)服務(wù)，激發(fā)應(yīng)用開發(fā)者創(chuàng)新靈感。二是打造共享共建的應(yīng)用案例中心，通過分享應(yīng)用案例、可視化展示等手段，實現(xiàn)全領(lǐng)域優(yōu)秀應(yīng)用實踐案例共享借