近年来，多家银行的AI数字员工陆续投入到实际工作中，能够承担诸如贷后催收、客服咨询之类的工作职责，以此提升服务效率并控制运营成本。数字员工在经过一个简短的训练周期之后，就能够上岗执行任务，其成本结构采取按实际产能付费的方式，同时可以被一键下线，并且不会产生任何离职交接的成本。不过，来自行业内的专家指出，由于受到执业资质、责任划分等多方面因素的限制，数字员工在当前阶段还难以独立承担高风险的业务，其定位依然应当被视作是用于提升效率和辅助管理的工具，而非试图去替代真人。

对于在银行工作的从业者而言，一个值得思考的图景是，未来某一天与自己并肩工作的同事或许将转变为AI数字人。这类数字同事能够彻底摆脱对物理工位的依赖，并可实现全天候不间断的在岗状态。更重要的是，它们往往只需经历一个为期两到四周的简短培训周期，便能够正式投入工作。

区别于常规的聊天机器人，这类数字员工能够深度嵌入到贷后催收、客服咨询以及资料审核等业务的全流程当中。仅需每月约8000元的人力成本，便可解锁一个完整岗位所具备的全部产能。一旦其工作表现未达预期，还可通过一键操作实现“下线”，即等同于“开除”处理，完全不产生离职交接的相关成本或经济补偿。

然而，在普遍存在的“将被AI取代”的忧虑之中，有一点应当引起特别重视——金融行业所具备的强监管与重资质特性，决定了当前阶段的数字员工难以独立承担诸如信贷审批、财富投资顾问等具有较高风险的业务环节。究其原因，与执业资质认定、责任主体划分以及数据安全保护等相关的一系列关键问题，目前仍有待解决。

数字化转型所带来的低成本与高效率优势，同合规框架所划定的业务边界，两者之间形成了鲜明的对照。在这样的背景下，数字员工是否真的能够胜任真人岗位的工作职责？对于这类新型员工又应当如何开展考核评估？其在组织架构当中应当如何找准自身的定位？在银行业推进规模化落地的时机是否已经成熟？

数字员工已逐步进入多家银行的核心业务领域，涵盖贷后催收、客服咨询以及资料审核等环节，通过提升服务效率来优化运营成本。这类数字员工通常仅需2到4周的培训周期即可独立上岗，采用按实际产能付费的成本模式，可根据业务需求随时进行配置调整，且无需产生离职交接的相关成本。与传统的聊天机器人有所不同，这类数字员工能够深度嵌入到业务流程的各个环节之中，以约8000元的月度人力成本便可获得一个完整岗位的全部产出，当工作表现未达预期时，可以即时下线处理，且不会产生任何离职相关的经济补偿。

然而，在普遍存在"将被AI取代"的担忧之中，有一点应当引起特别重视，那就是金融行业所具备的强监管与重资质特性，决定了当前阶段的数字员工难以独立承担信贷审批、财富投资顾问等高风险业务环节。究其原因，与执业资质认定、责任主体划分以及数据安全保护等相关的若干关键问题，目前仍有待解决。数字化转型所带来的低成本与高效优势，同合规框架所划定的业务边界，两者之间形成了鲜明的对照。在这样的背景之下，数字员工是否真的能够胜任真人岗位的工作职责、对于这类新型员工应当如何开展考核评估、其在组织架构当中应当如何找准自身定位、在银行业推进规模化落地的时机是否已经成熟，这些问题都值得深入思考。

我们所构建的数字员工并非简单的聊天机器人，而是能够直接嵌入业务流程、具备与真人员工相仿的岗位职责履行能力的数字化劳动力。赵明（化名）阐述指出，他们已经成功为一些银行部署了此类数字员工，使其应用于贷后催收、客户服务与咨询、资料审核等具体的业务环节之中。

某公司推出的AI数字员工体系

“在银行领域我们积累了丰富的实践经验。”在得知身为客户的记者有意向部署银行数字员工，希望将人工智能技术应用于客服与风控等具体业务场景之后，赵明指出，风控功能能够承担前期的贷前资料收集与审核工作，以及后期的贷后回访与逾期提醒等职责。

据赵明介绍，他们最近刚为一家银行部署了贷后提醒的数字员工。以往该行依赖于人工逐个筛查的方式，不仅运营成本高昂，还存在遗漏风险。现在借助数字员工，系统能够每日自动筛查全部逾期名单，并对客户的还款意愿进行智能识别。进而，只有那些确实存在还款困难、需要主动沟通的逾期客户，其案件才会被转交至人工团队进行跟进。这一模式使得逾期客户的覆盖率基本能够达到100%，同时催收效率也得到了显著提升。

这种模式并非传统的软件买断模式，而是基于产能来付费的。当被问及价格时，赵明对成本进行了简单的核算：一个AI数字员工岗位的服务费约为每月8000元，此外还需支付每年约2万元的技术支持费用。一个AI数字员工的产能大致能够替代4名传统人工，并且具备24小时不间断待命的特性。

经由沟通得知，通常情况下，每年约两万元的技术支持费用是按照“业务主体”这一单位进行收取的。无论是配置一个数字员工，还是配置一百个数字员工，只要它们应用于同一个业务场景之下，例如贷后提醒场景，这笔大约两万元的费用就保持固定不变。

“因此，当部署规模扩大时，用于每个数字员工的技术支持成本便能够被有效地分摊，使得单位成本显著降低，从整体上来看，相应的投资回报率（ROI）也反而会得到提升。”赵明对此进一步解释指出，得益于这种规模效应，数字员工在进行规模化应用时便拥有了其核心的成本优势。不过，他还强调，若要对具体成本展开测算，则需要进一步参考业务的实际并发量来作为评估的依据。

在贷后提醒这类高频应用场景中，借助数字员工的部署，整体运营成本能够被压缩至原先的50%以下。客户方面反馈最为积极的一点，便是该方案成功将催收相关的人力与运营成本降低了接近一半。关于具体的上线实施流程，据赵明介绍，可以采取分阶段推进的策略：首先选取一个规模较小的具体业务场景开展试点验证，随后基于验证结果将标准作业程序（SOP）与沟通话术予以固化，接着进行多轮涉及安全合规与全流程的压力测试，待所有环节验证通过后，再正式向全量业务推广部署。

赵明进一步阐述，整个流程的完成与验证周期较为高效，通常可在2至4周内实现。在此过程中，测试阶段会直接调用并分析真实的业务数据，例如响应率、问答准确率以及覆盖率。

核心考核原则与实施机制：以业务指标为导向的动态评估体系

针对银行数字员工的绩效评估，其核心原则在于建立一套与具体业务指标深度绑定的考核机制。这意味着数字员工的工作表现将直接通过其业务产出来量化衡量，例如在贷后提醒场景中，关键的评估维度可能包括逾期客户的覆盖率、成功触达率以及最终的催收回收率等硬性数据。与传统的人工考核需要综合考虑行为态度等因素不同，数字员工的评估完全聚焦于其执行任务的客观结果与效率。

基于这一原则，数字员工的管理引入了高度灵活的动态调整机制。如果某个数字员工在持续的业务运行中，其关键绩效指标（KPI）未能达到预设的业务要求或效率标准，系统管理员或业务主管可以通过平台界面，执行一键式操作将其“下线”。这一操作在技术上等同于立即终止该数字员工的服务实例，其效果类似于对表现不佳的员工进行即时解聘。之所以能够实现这种高效、无摩擦的“解雇”，是因为数字员工本质上是可快速部署、配置与回收的云端服务资源，其“上岗”与“下岗”完全由软件配置驱动，从而规避了传统人力资源管理中涉及的离职交接流程与相应的经济补偿成本，为业务方提供了极大的运营弹性。

对上线的数字员工进行达标判断，其核心在于建立一套与具体业务指标深度绑定的评估机制。评估的首要依据是其业务产出是否达到预设标准，例如在贷后提醒任务中，关键的考核维度将包括逾期客户的覆盖率、信息触达的成功率以及最终的催收效果。

在评估过程中，系统会持续收集并分析真实的业务数据，如响应率、问答准确率与任务完成率等，以此作为判断其性能是否达标的客观依据。如果某个数字员工在持续运行中，其关键绩效指标未能满足业务要求，管理员可以通过平台界面执行一键下线操作，这相当于即时终止了该数字员工的服务。之所以能够实现这种高效调整，是因为数字员工作为云端服务资源，其“上岗”与“下岗”完全由软件配置决定，从而规避了传统人力资源管理中的离职流程与补偿成本，为运营提供了极大的灵活性。

实际上并不存在一个绝对统一的全行适用标准，这是因为不同的业务场景，例如客户服务咨询与贷后债务催收，所适用的评估尺度存在显著差异。然而，依据过往的项目部署经验，数字员工通常需要满足三个关键绩效门槛方能正式投入运行，即合规率、业务转化率以及系统稳定性。其中，合规率往往是银行最为重视的刚性红线。具体而言，任何话术违规或超出授权范围的承诺都是严格禁止的。一旦系统检测到相关敏感策略被触发，其响应将是即时且强制性的，不存在任何例外或协商空间。

据记者了解，在真实的银行项目实施过程中，由于数字员工不合格而导致的“推倒重来”概率其实是非常低的。这是因为在项目正式上线之前，会进行多轮的标准作业程序（SOP）梳理与灰度测试，以确保数字员工的各项表现达到预设的考核标杆，随后才会正式上岗。

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？

据记者调查所得信息，数字员工的绩效考核机制与其所承担的具体岗位职责紧密挂钩，通常是根据其所执行的业务类型来定制相应的评估指标体系。以负责风控的数字员工为例，当其任务聚焦于贷后提醒这一业务场景时，对其考核往往会围绕以下几个核心维度展开：包括提醒信息推送的业务准确率、执行过程中的差错率，以及最终收到的客户满意度反馈。

例如，在贷后提醒场景中，节点是否设置精准、话术是否严格遵循标准作业程序（SOP）等，都是考核的关键方面。同时，还会对敏感词库和策略红线进行配置，以确保AI不会做出超出权限范围的承诺。此外，数字员工在遇到复杂问题时是否能够及时地“举手”并向真实员工寻求协助，也是一个重要的评估标准。最后，客户满意度也被纳入考量。赵明对记者表示，后台会配备完整的对话记录与质检看板，从而能够像考核真实员工那样，按照一定比例进行人工抽检。

据一位负责数字员工相关业务的银行从业人士向记者透露，他们的数字员工被部署在信息化系统平台之中，通过该系统能够实时查看每个数字员工所承担的工作任务及其职责范围。在绩效评估方面，他们通常以服务次数、服务人数以及服务质量等多个维度作为考核依据。

对于工作表现未达标的数字员工，系统会将其下线处理，这一操作在功能上等同于执行了开除。上述银行从业人员对记者表示。

但与真实员工区别在于，数字员工“下线”的主动权完全由使用者掌控。赵明向记者指出，这是由于AI数字员工按月计费，因此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，用户便可以随时在后台一键执行停用或者下线操作。

“这恰恰体现了数字员工相比真人员工的核心优势——他们无需离职补偿，也完全没有交接成本。”赵明进一步阐述道。他强调，这种“即插即用、无需则退”的灵活运作模式，极大地降低了银行的试错与调整成本。

虽然数字员工具备了下线“开除”机制，但需要思考的问题在于，当该员工再次被部署上线时，它是否仍然运行着同一个大模型？从这一角度审视，这样的下线操作是否仍具备实际意义？

实际上，数字员工的专业度并不仅仅取决于其底层模型。下线重训过程主要针对业务知识库以及标准作业程序（SOP）流程展开深度的优化工作。这就如同为员工配备了一套更为专业的业务手册以及应对策略，当其重新上线后，业务处理能力将实现本质上的提升，而不再保持原有的状态。赵明对此解释说，尽管底层的大型模型保持不变，但借助于训练与微调，重新上线的数字员工能够掌握更为精准的业务知识以及话术策略，这就好比替换了一名经过“特训”的新员工，其解决问题的能力将产生显著差异。

不过，赵明指出，在当前与之合作的银行客户群体之中，确实存在对数字员工执行‘下线重训’操作的情况。这通常源于银行方面的业务政策发生了调整，或是推出了新的产品，从而要求AI系统能够快速适应并掌握这些新增的知识内容。赵明进一步解释道，这种情形属于一种主动的业务迭代过程，而非由于AI系统自身出错而被动地被‘开除’。

虽然银行方面初步建立了关于数字员工的考核机制，但在实际操作层面仍然有待进一步精细化。根据一位城商行资深研究人员的透露，"制度当中虽然提及了（考核）相关内容，但在实际执行层面却缺乏具体的实施方案。"针对数字员工的考核问题，该研究人员指出，"我们目前已完成数字员工的部署配置工作。然而需要指出的是，银行所使用的大部分系统均采购自软件公司，单套系统的采购成本通常高达数百万元，日常运营过程中的维护费用也需要投入十多万元。"

关于银行业大规模部署AI数字员工的时机是否已然成熟，业界仍存有广泛的探讨与争议。

近年来，银行业在推进数字员工部署工作的步伐方面明显加快。根据不完全统计数据，超过20家银行机构的“数字员工”已经正式上岗运行。

2019年4月，浦发银行数字员工小浦正式亮相，该AI驱动的3D金融数字人之后在浦发银行的部分网点执行了轮岗工作。

2020年12月，光大银行正式推出了编号为001的数字员工。该数字员工的技术架构融合了人工智能、人脸识别以及声纹识别等多种技术手段。

2021年1月，农业银行与商汤科技共同构建的AI数字员工，正式在农业银行杭州中山支行营业厅上岗，担任线下大堂经理一职。

2021年年底，百信银行正式推出了其首位具有“二次元”人物形象的“数字员工”AIYA艾雅，该数字员工被应用于短视频、虚拟直播以及App等多种场景，与用户进行交流。

2024年8月，浙商银行正式发布了数字人“智盈”，并计划逐步将其部署应用于诸如AI客服、AI投资顾问、AI产品经理以及远程银行等大零售业务相关场景之中。

从职责分工的角度来审视，AI数字员工所承担的职责范围涵盖了厅堂服务、外拓营销以及消费者权益保护等多个具体领域；而在更为宏观的业务板块层面，数字员工的身影同样活跃于零售金融、风控管理、运营管理以及办公协同等广泛的应用场景之中。

从效能数据来看，也表现出相当可观的潜力。具体而言，从工商银行实现的5.5万人年等效产能，到招商银行达成的千万级工时替代，这些数据充分表明，银行业在人工智能技术应用场景方面，正在持续拓展。

尽管技术发展迅速，但业内对数字员工的全面推广普遍持有一种审慎和保守的态度。对此，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》记者采访时明确指出，金融业大规模部署数字员工的时机尚未完全成熟。他强调，金融行业本质上属于强监管领域，其众多业务环节均需依托特定牌照进行经营，因此对从业人员的专业素养、执业资格、合规性以及行为规范均设有清晰且严格的规定。

“这一问题可以类比于医院体系中出现的‘数字医生’为患者提供诊疗服务的情景。人工智能技术确实具备了帮助医疗机构整理病历、辅助医生进行诊断并提供专业参考意见的能力。然而，从社会普遍的接受度来看，让一个没有获得合法执业资格的数字医生独立完成诊疗过程并承担相应的医疗责任，是难以被接受的，也存在合规性障碍。”董耀徽副院长向每经记者进一步阐释道，“同样的逻辑也适用于金融服务领域。例如，在投资顾问、财富管理、保险销售以及信贷审批等直接与客户发生业务往来的环节，从业人员通常需要持有相应的专业资质证书，并对其服务承担明确的法律责任。而目前的数字员工，在角色认定、执业资格以及责任主体等方面，尚无法满足这些严格的监管要求。”

在当前阶段，银行中的数字员工应当如何确立自身的角色与位置？这已成为一个值得深入探讨的命题。

回顾过去一段时间，数字员工在金融领域的发展呈现出一种矛盾的态势：一方面，其应用边界不断拓展，从短视频运营、虚拟直播到客户服务、投资顾问，乃至风险管理与办公协同，似乎已渗入零售业务的众多环节。从效能数据看，它也确实展现出可观的潜力——无论是工商银行实现的5.5万人年等效产能，还是招商银行达成的千万级工时替代，都昭示着人工智能在金融服务场景中的应用版图正在持续扩大。

然而，技术演进的乐观叙事之下，潜藏着一股审慎的暗流。业内人士对于数字员工能否实现大规模推广，普遍抱有一种保留态度。深圳市金融稳定发展研究院副院长董耀徽在接受采访时，便明确指出了这一现实落差。在他看来，金融业由于其严格的监管特性，诸多业务环节都与特定的牌照资质紧密绑定。这意味着，从业人员不仅需要具备专业的知识储备，其执业资格、行为规范乃至所承担的法律责任，都有着清晰且刚性的界定。

“这或许可以类比于医疗领域。”董耀徽进一步阐释道，“人工智能确实能帮助医院整理病历、为医生提供诊断参考。但从社会情感的接受度而言，让一个尚不具备合法执业资格的数字医生独立完成诊疗并承担责任，是难以想象的，也存在显著的合规壁垒。”相同的逻辑，同样映射在金融服务之中。无论是投资顾问、财富管理、保险销售，还是信贷审批这些直接触达客户、需要建立信任的关键环节，从业人员都需要持有相应的资质证书，并对其服务后果承担明确的法律角色。

而当前的数字员工，在“角色”的认定、“资格”的获取以及“责任”主体的界定上，尚难以满足这些深层且刚性的要求。因此，数字员工若想真正在银行体系内找准并站稳自己的定位，其路径或许并非简单替代，而是在理解并敬畏这份“责任”的基础上，寻找与人类专业能力协同共生的恰当方式。

因此，数字员工如果过早地被用于大规模替代人类从业者，那么这一进程可能会带来一系列需要审慎评估的潜在风险。这主要体现在其责任主体缺失、法律定位模糊，从而导致在具体服务场景中，一旦发生问题或纠纷，难以清晰界定各方责任，并给现行的金融监管框架带来适用上的困难。

在董耀徽看来，金融服务远不止于简单地进行信息的传递与接收，更涵盖了诸如风险揭示、适当性管理、客户权益保护以及在复杂情境下作出专业判断等多重环节。数字员工目前在这些方面依然存在显著的局限，具体体现在对客户真实需求的深刻体察、对特殊个案的灵活处理、对突发状况的及时应对，以及对其服务承担明确的最终责任等能力上。

倘若在时机尚不成熟之际，便贸然推行大规模替代真人从业人员的策略，有可能引发一系列亟待重视的风险，例如对客户形成误导、未能充分履行风险揭示职责，以及在出现问题时责任主体难以界定。董耀徽进一步指出，在数据层面，数字员工在日常运营中，必须频繁地调用大量的客户信息、交易记录以及内部知识库。如果其权限的边界未能得到清晰且严格的界定，就可能为个人信息泄露与数据滥用打开方便之门。与此同时，责任的划分也必须事先明确。当客户因错误引导蒙受损失、业务因错误处理而出现差池，或是底层模型产生异常输出时，绝不能以“系统自动完成”为托辞，来模糊本应清晰划分的责任归属。

“银行等金融机构不宜将数字员工简单地视作真人从业人员的替代方案，而应优先将其部署于诸如客服问答、资料整理、内部知识检索、流程提醒以及初步信息筛查等具备标准化、低风险且可复核特性的场景之中，而非用于全面替代持有执业资质的专业人员。” 董耀徽补充道，“对于投资顾问、财富管理、保险销售、信贷审批以及投诉处理等直接关乎客户权益与风险判断的业务环节，理应持续保留持证人员的审核、人工复核机制，并以人工服务作为最终的风险兜底。”

此外，董耀徽进一步强调，金融机构在内部管理层面，还必须为数字员工明确划定其岗位职责的边界、数据访问与使用的权限、可对外使用的标准话术范围，并确保其所有操作均留有可追溯的记录，同时清晰界定其行为与决策的责任归属方。这些管理措施的目的是为了有效避免数字员工可能出现的越权办理业务、过度采集或使用客户信息，或向客户作出未经严格审批流程的承诺等情况。总体而言，在当前阶段，数字员工更适合作为一种能够提高业务效率、辅助内部管理的工具性存在，其定位应明确为人类金融从业人员的辅助者，而非用于替代后者来独立作出关键的专业判断。

基于监管规则、技术能力以及责任机制的持续迭代与完善，数字员工的服务边界和应用场景，才具备逐步拓展的现实可能。

来源：银行AI员工月薪八千上岗：24小时无休，干不好直接“开除” | 每日经济新闻