中国工商银行金融科技研究院&华为技术有限公司数字金融军团&北京金融科技产业联盟：
《2025大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书-发展新质生产力开启数字金融新纪元》

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一、报告基础信息与核心定位

该白皮书由中国工商银行金融科技研究院、华为技术有限公司数字金融军团、北京金融科技产业联盟联合发布，核心定位是立足金融行业数字化转型需求，以 “发展新质生产力” 为导向，系统构建大模型驱动的数字员工 3.0 建设框架。从概念界定、架构设计、场景应用、技术支撑、管理机制、安全防护到未来展望，形成全链路指南，旨在帮助金融机构突破传统运营瓶颈，通过数字员工实现 “人机协同” 的生产关系变革，助力数字金融高质量发展，为智能客服、风控、营销等核心场景提供可落地的技术路径与实践参考。

二、概念篇：数字员工 3.0 的内涵与演进

（一）数字金融与数字员工的关系

数字金融是数字经济的新质生产力，而数字员工是数字金融的核心应用载体。随着人工智能技术从 “判别式” 向 “生成式” 升级，数字员工从 “工具辅助” 转向 “拟人化协作”，成为银行整合数据、技术、劳动力要素的关键纽带，推动金融服务从 “传统模式” 向 “数智化生产力模式” 转型。

（二）数字员工的三阶段演进

1. 1.0 时代（自动化）
   ：以 RPA 技术为核心，聚焦规则明确的重复性任务（如自动对账、标准化报表生成），替代人工完成机械操作，核心价值是 “降本提效”，可解释性强但智能化程度低。
2. 2.0 时代（智能化）
   ：融合 RPA 与传统 AI（NLP、计算机视觉等），具备 “看、听、说、想、做” 基础能力（如智能外呼、凭证影像识别），部分数字员工拥有简单数字人形象，但依赖预设脚本，泛化能力有限，难以处理复杂任务。
3. 3.0 时代（拟人化）
   ：以大模型与智能体技术为核心，具备感知、记忆、规划、执行、协同等高度拟人化能力，可调度 1.0/2.0 工具能力，处理规律性弱、专业性强的复杂任务（如市场趋势分析、信贷风控报告生成）。其核心是 “人机协同”，为人类员工配备 7×24 小时智能助理，通过自然语言交互串联跨系统业务流程，实现 “1 个自然人 + N 个数字员工” 的新型工作模式。

（三）数字员工 3.0 的核心优势

1. 应用形态升级
   ：从 “判别式任务”（如信用评估）转向 “生成式创新”（如自动生成金融产品方案、研报初稿），可创造人类未预设的解决方案；
2. 能力边界突破
   ：从 “单点技能”（如单一客服问答）转向 “通用能力”（如跨场景业务咨询 + 数据分析 + 文档编写），深入智力密集型领域；
3. 业务模式变革
   ：从 “+AI”（业务流程嵌入 AI 功能）转向 “AI+”（以 AI 为核心重塑流程），通过对话式交互简化操作，如用户通过自然语言即可完成业务办理、投资咨询。

三、蓝图篇：数字员工 3.0 的挑战与架构设计

（一）建设面临的四大挑战

1. 应用挑战
   ：业务价值难自证，传统数字员工聚焦 “点状赋能”，而 3.0 需端到端赋能复杂场景，高价值场景挖掘与规模化落地缺乏成熟方法论；
2. 技术挑战
   ：大模型赋能存在算力、数据、算法、应用四重瓶颈 —— 算力需求指数级增长且异构化管理难，高质量非结构化数据稀缺，大小模型协同机制未明确，研发部署门槛高；
3. 管理挑战
   ：缺乏体系化身份管理，数字员工的 “独立身份”“分层管理”“量化评价” 机制缺失，现有人力资源体系无法适配其行为模式；
4. 安全挑战
   ：全生命周期风险隐患突出，数据隐私泄露（如训练数据脱敏不充分）、模型价值对齐（如算法幻觉、涉敏内容生成）、应用攻击（如黑客利用数字员工入侵系统）风险亟待防控。

（二）四大核心架构蓝图

1. 全域场景赋能
   ：建立高价值场景挖掘方法论（战略分解、流程拆解、行业对标），实现对客服务（智能客服、远程银行）与对内赋能（风控、办公）全域覆盖，打造开放的 “数字员工人才市场”，支持能力共享与案例复用；
2. 全栈技术融合
   ：以 “三大支柱（算力、算法、数据）、一条产线（研运一体）、全量资产（技能 / 知识 / 流程库）” 为核心，构建 AI 云原生底座，满足数字员工研发、运行、迭代的全链路技术需求；
3. 全维人格纳管
   ：将数字员工纳入人力资源体系，参考人类员工管理模式，明确其身份标识、岗位分工、权限管控，建立人格化设计标准（姓名、语言风格、形象）；
4. 全辖安全防护
   ：从管理（制度、组织、人才）、技术（数据、模型、业务安全）、运营（实时监测、闭环处置）三方面构建安全体系，确保合规运营。

四、应用篇：数字员工 3.0 的场景落地与价值

（一）场景识别方法论

采用 “两阶段六步骤” 框架：

• 场景挖掘阶段
  ：科技团队前移业务一线，通过 “战略分解（自顶向下）、流程拆解（自底向上）、行业对标（从外到内）” 三种方法，绘制 “事前 - 事中 - 事后” 全旅程场景地图；
• 场景落地阶段
  ：业务深度介入方案设计（需求原型可视化）、数据梳理（知识运营专业化）、研发部署（敏捷化组装）、运营反馈（数据闭环优化），确保应用成效。

（二）典型应用场景

1. 对客辅助场景

• 远程银行座席助手
  ：通话前生成客户诉求摘要（避免重复沟通），通话中实时推送知识话术与情绪监测（预警客户不满），通话后自动生成工单，压降座席通话时长与工单错漏率；
• 网点员工智能助手
  ：提供业务问答（如外汇业务流程查询）、多语言翻译（涉外服务）、客户菜单导航（自助终端语音操控），覆盖 20 余万一线员工，缩短客户自助办理等待时长；
• 对公营销智能助手
  ：集成结算金融顾问（产品推荐 + 知识检索）与 ChatBI（自然语言查数），面向 10 万 + 对公营销人员，压降产品营销时长，缩短签约测试准备时间。

2. 对内赋能场景

• 金融市场交易助手（ChatDealing）
  ：以对话为入口，支持支行 - 分行 - 总行多方实时磋商，自动提取交易要素、完成反洗钱检查与价格偏离度控制，大幅缩短代客外汇询价时间，覆盖 2 万余名交易员；
• 对公信贷风控助手
  ：自动生成尽调报告初稿（抽取财务数据 + 行业信息）、查询信贷制度、通过 ChatBI 生成可视化风控图表，减少人工文档编写耗时，降低人为评估偏差；
• 综合办公助手（工晓伴）
  ：覆盖会议（实时翻译 + 纪要生成）、差旅（申请 - 订票 - 报销全流程自动化）、文档（公文 / 邮件智能撰写）场景，提供 40 余项服务，简化办公流程。

（三）数字员工人才市场

构建开放共享平台，包含 “能力体验中心”（技术提供者展示开箱即用服务）、“应用案例中心”（共享全领域最佳实践）、“动态反馈机制”（技术 + 业务双视角监测评价），实现数字员工 “招聘 - 上岗 - 迭代” 的人格化管理，激活企业创新活力。

五、技术篇：数字员工 3.0 的技术支撑体系

（一）技术框架：三大支柱 + 一条产线 + 全量资产

1. 三大支柱：夯实技术底座

• 算力
  ：大型机构构建 “绿色低碳、高效协同、云智融合” 的智算中心（中长期采用液冷技术），中小机构优先建设推理小集群，支持 CPU/GPU/NPU 异构算力统一调度；
• 算法
  ：采用 “大小模型协同” 模式 —— 大模型负责通用理解与规划（如自然语言交互），小模型聚焦垂直任务（如风控模型、OCR 识别），通过 “选（模型选型测评）、育（多模态模型矩阵）、用（低门槛微调）” 三维路径提升算法适配性；
• 数据
  ：构建 “5+1” 知识体系（世界 - 行业 - 企业 - 领域 - 任务五层知识 + 外挂实时知识库），通过 AI4Data 技术实现非结构化数据 “采集 - 清洗 - 管理 - 应用” 全流程智能化，激活海量文本、图像等数据资产价值。

• 研发端：建设数据工程、模型工程、智能体组装三条流水线，支持零代码 / 低代码开发，实现数字员工 “模型构建流程化、服务组装积木化”；
• 运行端：通过统一智能服务管控框架，实现原子服务（如 OCR）、组合服务（如合同审核）、范式服务（如知识检索）的统一封装与调度，降低业务调用门槛。

六、管理篇：数字员工 3.0 的管理机制

（一）核心管理原则

参考人类员工 “劳动分工” 逻辑，从 “身份、权责、岗位、纳管、运营” 五维度建立体系：

1. 独立身份
   ：赋予数字员工唯一编码与人格化属性（姓名、形象、语言风格），制定管理制度与系统支撑平台，实现 “人机权责分离”，对外形成品牌效应；
2. 权责清晰
   ：复用现有组织架构，人力资源部门统筹制度与身份签发，业务部门主导场景建设，科技部门负责技术支撑，明确全生命周期管理流程；
3. 专业设岗
   ：按 “对客服务”（数字客服、数字远维）与 “对内赋能”（风控助手、办公助手）分类设岗，对客岗统一形象与话术，对内岗贴合业务条线需求；
4. 分层纳管
   ：采用 “统一品牌 + 差异建设” 模式，对外统一对客数字员工品牌，对内按业务领域（对公、个人、办公）整合，通过统一入口调度多助手能力；
5. 数字运营
   ：构建评价指标体系（业务成效、成本、劳动质量、应用能力、风险安全），通过埋点数据监控、知识库迭代、模型训练调优，实现能力持续提升。

七、安全篇：数字员工 3.0 的安全防护

（一）安全管理：制度与组织保障

1. 制度先行
   ：覆盖数字员工全生命周期（需求 - 建设 - 运行 - 报废），明确安全评估、应急处置、权限管控流程，制定数据泄露、恶意攻击等应急预案；
2. 组织协同
   ：设立跨部门安全团队（科技 + 业务 + 风控），定期开展攻防演练，强化安全分工与协作；
3. 人才建设
   ：常态化开展安全培训，提升员工对模型幻觉、数据泄露等风险的识别能力。

（二）安全技术：全链路防控

1. 数据安全
   ：源头防控（数据授权与脱敏）、精确管控（细粒度访问权限）、全程加密（存储 / 传输加密 + 脱敏技术）；
2. 模型安全
   ：引入模型备案评估，构建金融正向价值观训练数据（如 RLHF/DPO 技术），强化模型可解释性（知识图谱 + 局部算法）；
3. 业务安全
   ：最小权限管控（限制数字员工操作范围）、输入输出审核（拦截违规内容）、防伪机制（活体检测应对深度伪造）；
4. 安全测评
   ：建立自评体系（多维度测试集）、红蓝攻防演练、参与权威测评，持续发现漏洞。

（三）安全运营：早发现早处置

1. 实时监测
   ：搭建安全态势感知平台，监控拒答率、违规生成率等指标，跟踪外部舆情与客户反馈；
2. 闭环处置
   ：快速定位问题根源，制定应急方案与长期优化措施，跟踪处置效果，形成 “监测 - 处置 - 优化” 闭环。

八、展望篇：数字员工 3.0 的未来趋势

1. 应用潜力
   ：突破时空限制，实现 “全时空金融服务”（如口袋银行），推动全员自助分析时代，成为银行 IT 系统统一入口，深化智能决策（动态风控预警）；
2. 技术革新
   ：算力成本下降（以存代算、异构兼容）、数据合成突破（生成高质量思维链数据）、多模态与具身智能融合（数字员工从虚拟走向实体）、端云协同（本地化隐私保护 + 云端能力扩展）；
3. 人才发展
   ：构建 “AI + 金融” 复合型人才梯队（技术核心、应用范式、场景赋能），推动人机协同能力培养，重塑人才技能需求；
4. 风险合规
   ：建立内部风险治理体系（数据治理、算法审核），凝聚行业标准，推动监管框架适配（平衡创新与风险）。

九、总结

数字员工 3.0 是金融行业 “新质生产力” 的核心载体，其本质是通过大模型技术实现 “人机协同” 的生产关系变革。白皮书通过系统化的架构设计、场景落地与安全机制，为金融机构提供了从 “技术选型” 到 “业务价值落地” 的全链路指南。未来，随着技术迭代与生态完善，数字员工将从 “辅助工具” 升级为 “核心协作伙伴”，推动银行业向更智能、高效、普惠的数字金融新纪元迈进。

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