银行正在引入数字员工，它们无需实体工位，可24小时不间断工作，经过两到四周的“培训”即可上岗。

与普通聊天机器人不同，这些数字员工能够深度整合到贷后催收、客户咨询和资料审核等全流程业务中。据称，每月约8000元的“薪酬”即可实现一个完整岗位的产能。若工作表现不达标，还能直接“开除”，无需处理离职交接或补偿事宜。

然而，在“被AI取代”的担忧之下，金融行业强监管和重资质的特性意味着数字员工难以独立承担信贷审批、财富顾问等高风险业务。执业资质、责任划分以及数据安全等问题仍待解决。

一方面是低成本、高效率的数字化转型，另一方面是合规的业务红线。数字员工是否真能取代真人？它们的考核标准是什么？又该如何找准自身定位？其在银行业大规模落地的时机是否已经成熟？

数字员工加速上岗：每月8000元“薪酬”，数周培训即可到位

“我们提供的数字员工并非简单的聊天机器人，而是能够直接融入业务流程、承担岗位职责的数字化劳动力。”赵明（化名）介绍说，他们已经为多家银行成功部署了数字员工。

赵明表示，他们为银行提供了许多数字员工解决方案，尤其是在客服和风控等具体业务场景。他提到，在风控方面，数字员工可以处理贷前资料收集审核以及贷后回访和逾期提醒。

“我们近期为一家银行完成了贷后提醒业务。”赵明举例道，“过去，他们依赖人工逐一筛查，成本高且容易遗漏。现在，数字员工能够自动筛查逾期名单，识别还款意愿，并将真正有困难需要沟通的逾期客户转接给人工处理。覆盖率接近100%，催收效率也显著提升。”

关于定价，赵明解释说，他们采用的是按“产能”付费的模式，而非传统的软件买断。他估算，一个AI数字员工岗位的服务费约为8000元/月，加上每年约2万元的技术支持费。他补充说，一个AI数字员工的产能相当于4名传统人工，并且可以24小时待命。

据了解，每年约2万元的技术支持费通常按“业务主体”收取，无论配置一个还是100个数字员工，只要在同一业务场景下（例如贷后提醒），该费用保持不变。

“因此，规模越大，分摊到每个数字员工身上的技术成本就越低，整体的投资回报率（ROI）反而会更高。”赵明进一步说明，这也是数字员工规模化应用的核心优势，但具体成本仍需根据业务并发量来测算。

“对于像贷后提醒这样的高频场景，综合成本可以降低50%以上。”赵明表示，客户反馈最显著的成效是催收成本降低了近一半。关于上线流程，他提到，可以先选择一个小场景进行验证，然后固定标准作业程序（SOP）和话术，接着进行多轮安全合规和全流程测试，最后再全面上线。

“如果进展顺利，整个部署周期可能在2到4周内完成。”赵明补充说，在测试阶段，会使用真实的业务数据，例如响应率、问答准确率和覆盖率等进行评估。

考核机制：与业务挂钩，不达标即“开除”

部署周期被压缩至如此短的时间，如何判断上线的数字员工是否达标？

“并没有一个统一的、死板的‘全行标准值’，因为每个业务场景（如客服咨询与贷后催收）的标准不同。”赵明表示，但根据他们过往的落地经验，通常需要达到合规率、业务转化率和稳定性这三个门槛才能正式上线。“合规率通常是银行的底线，例如绝不允许出现任何话术违规或超范围承诺。一旦触发敏感策略，系统会立即响应，没有任何商量的余地。”

记者了解到，在实际的银行项目中，因不合格导致“推倒重来”的情况非常罕见。这是因为在正式上线前，会进行多轮SOP梳理和灰度测试，确保数字员工的表现达到考核标准后才会正式上岗。

数字员工上岗后的考核是如何进行的？

记者调查发现，数字员工的考核与其负责的具体业务紧密相关。例如，负责风控的数字员工，其考核可能涵盖贷后提醒的业务准确率、差错率、客户满意度等多个维度。

“例如，贷后提醒的节点是否精准，话术是否严格遵循SOP等。”赵明解释道，“我们还会设置敏感词库和策略红线，确保AI不会做出超出权限的承诺。此外，数字员工在遇到复杂问题时是否能及时‘举手’寻求真实员工协助也是一项重要标准。最后是客户满意度。”赵明补充说，后台会保留完整的对话记录和质检看板，可以像考核真实员工一样，按一定比例进行人工抽检。

一位负责数字员工相关业务的银行从业人员告诉记者：“我们的数字员工集成在信息化系统中，通过这个系统可以看到每个数字员工的工作内容和职责。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。”

“表现不佳的数字员工会被下线，这相当于被‘开除’了。”该银行从业人员向记者表示。

但与真实员工不同的是，“数字员工的‘下线’主动权完全掌握在使用者手中。”赵明表示，由于AI数字员工是按月计费，如果在考核期内发现某个数字员工的产出或合规性未达预期，随时可以在后台一键停用或下线。

“这正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，对银行而言试错成本非常低。

尽管存在下线“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底层大模型？这种下线是否有实际意义？

“数字员工的‘专业度’并不仅仅取决于底层模型。下线重训主要是针对业务知识库和SOP流程进行深度优化。”赵明解释说，“这就像是给员工更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，不再是原来的状态。虽然底座大模型是相同的，但通过训练和微调，重新上线的数字员工能掌握更精准的业务知识和话术策略，就像换了一位经过‘特训’的新员工，解决问题的能力截然不同。”

不过，赵明也提到，目前合作的银行客户中，确实存在“下线重训”的情况。“通常是因为银行的业务政策发生变化，或者推出了新产品，需要AI快速学习新知识。”赵明表示，这属于主动的业务迭代，而非AI因出错而被“开除”。

尽管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需进一步细化。“制度中提到了（考核），但目前还没有具体的方案。”一位城商行资深研究员透露，“我们目前已经配置了数字员工，但银行使用的大部分系统都是从软件公司购买的，单个系统就价值数百万元，日常维护费用也超过十万元。”

大规模上线数字员工的时机是否成熟？

近年来，银行在布局数字员工方面的步伐明显加快。据不完全统计，已有超过20家银行的“数字员工”投入使用。

2019年4月，浦发银行推出了其数字员工“小浦”，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了轮岗。

2020年12月，光大银行推出了其首位数字员工，集成了人工智能、人脸识别、声纹识别等技术。

2021年1月，农业银行与商汤科技合作打造的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年底，百信银行推出了首位“二次元”形象的“数字员工”AIYA艾雅，在短视频、虚拟直播、App等场景与用户进行互动。

2024年8月，浙商银行发布了数字人“智盈”，计划逐步将其应用于AI客服、AI投资顾问、AI产品经理、远程银行等大零售板块的场景。

从职责分工来看，AI数字员工的职责已涵盖厅堂服务、外拓营销、消费者权益保护等领域。在更广泛的业务板块，数字员工活跃于零售金融、风控、运营、办公等多个方面。

其效能数据也相当可观——从工商银行达到5.5万人年等效产能，到招商银行实现千万级工时替代，银行业AI应用场景正在逐步拓宽。

尽管技术进展迅速，但业内对数字员工的全面推广持谨慎态度。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：“金融行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，许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。”

“这个问题可以类比医院推出‘数字医生’给患者看病。”董耀徽对每经记者表示，“人工智能可以协助整理病历、辅助诊断、提供参考意见，但社会普遍不会接受没有执业资格的数字医生独立为患者看病并承担诊疗责任。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，从业人员通常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。”

现阶段银行数字员工如何找准定位？

因此，数字员工若过早大规模替代真人，可能会引发多重风险。

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，可能导致误导客户、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，就可能导致个人信息泄露和数据滥用。此外，责任层面也需要提前界定，当客户被错误引导、业务被错误处理、模型出现异常时，不能让“系统自动完成”成为责任模糊的借口。

“银行等金融机构不应将数字员工简单视为真人替代方案，而应优先将其应用于标准化、低风险、可复核的场景，例如客服问答、资料整理、内部知识检索、流程提醒和初步信息筛查等，而非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，机构内部还需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，以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。总体而言，现阶段数字员工更适合作为提高效率和辅助管理的工具，而非独立作出专业判断的金融从业人员替代品。

“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。