2024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.pdf

大模型驱动的数字员工3.0 建设应用白皮书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2024年9月大道不孤，众行致远。习近平总书记多次作出重要论述，指出发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。这是在世界百年未有之大变局和中国现代化建设的新阶段，对高质量发展的把脉定向。中央金融工作会议要求，金融要为经济社会发展提供高质量服务，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。银行业应全面深化数字技术的金融应用，以人工智能为重要抓手推进产业创新和解锁新质生产力，以高质量金融服务推动经济高质量发展。因时而变，随事而制。数字员工3.0作为人工智能大模型与银行业务深度融合的新型业务应用载体，正在重塑银行业的服务模式和创新能力。为更好推动数字金融高质量发展，助力人工智能+金融生态建设，由中国工商银行金融科技研究院牵头，联合华为技术有限公司数字金融军团、北京金融科技产业联盟倾力编撰发展新质生产力，开启数字金融新纪元大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书，旨在为金融机构把握机遇，应用以大模型为核心的数字员工3.0新型技术，实现金融业务高质量发展，提供全面而深入的实践参考。创新求变，行稳致远。随着数字化与智能化转型的浪潮汹涌而来，人工智能技术的革新层出不穷。数字员工的建设与创新应紧跟技术进步的步伐，同时契合我国金融行业的发展脉络，并充分体现人机的和谐协作。本书立足于当前金融科技发展前沿，从底层的大模型技术、中间的应用范式能力构建、到上层的应用场景落地，同时融汇全域安全和全生命周期身份管理，详细描绘数字员工的技术栈和实现路径，深入探讨数字员工应用于智能客服、智能营销、智能风控、智能运营等多个实践案例以及对其管理和安全管控方面的思考，为读者提供丰富的参考。道阻且长，行则将至。本书凝聚中国工商银行、华为技术有限公司、北京金融科技产业联盟多年来在数字员工体系建设和应用领域的思考和实践经验，是各方多年合作的智慧成果。展望未来，我们相信，通过持续的技术创新和实践探索，以人工智能大模型为核心的数字员工将成为推动银行业数字化转型的重要力量，为打造一个更加智能化、高效率、广泛覆盖的高质量金融服务体系提供强大动能。在此，我们期待与各方携手，共同打造新质生产力，迈向数字金融新纪元！序 言序言 一、概念篇：数字金融更上层楼，数字员工迈入新篇 011.1 立足新发展，数字金融是数字经济发展的新质生产力 031.2 贯彻新理念，数字员工是数字金融的重要应用载体 041.2.1 从自动化到拟人化，大模型成为数字员工重要技术支撑 041.2.2 从简单模拟到个性交互，数智技术赋予数字员工数字人格 061.3 剖析新优势，数字员工3.0助力银行迈入数字金融新纪元 081.3.1 从判别到生成，数字员工应用出现新形态 081.3.2 从单点能力到通用能力，数字员工应用驶向复杂纵深领域 091.3.3 从+AI到AI+，数字员工助力数字金融迈入新纪元 09二、蓝图篇：积极应对机遇挑战，构建新型架构蓝图 112.1 数字员工3.0建设的机遇和挑战 132.1.1 应用挑战：数字员工3.0的业务价值自证 132.1.2 技术挑战：大模型使能金融数字员工面临四大挑战 142.1.3 管理挑战：数字员工尚未形成体系性的身份管理机制 152.1.4 安全挑战：数字员工全生命周期仍面临安全风险隐患 162.2 数字员工3.0架构蓝图 172.2.1全域场景赋能，构建良性生态 172.2.2全栈技术融合，打造全能基座 182.2.3全维人格纳管，塑造身份体系 182.2.4全辖安全防护，确保合规运营 19三、应用篇：全域场景价值赋能，重塑应用百花齐放 203.1 数字员工3.0的价值场景识别 213.1.1 场景挖掘：科技主动前移业务一线 213.1.2 场景落地：业务深度介入开发运营 233.2 数字员工3.0的典型应用示例 243.2.1 对客辅助，质效提升的新动能 253.2.2 对内赋能，辅助决策的新帮手 313.3 打造开放共享的数字员工人才市场 38四、技术篇：全栈融合百模千态，建设敏捷创新工厂 394.1 技术框架：“三大支柱、一条产线、全量资产”414.2 三大支柱：技术融合，夯实数字员工智慧基石 424.2.1 算力：异构算力融合，按需开展算力利用和建设 424.2.2 算法：多样智能融合，赋能数字员工生产力跃升 444.2.3 数据：全模数据融合，激活数字员工认知核心 494.3 一条产线：研运一体，革新数字员工研发模式 524.3.1 建设创新工厂，以敏捷化研发中心打造数字员工能力基石 534.3.2 建设能力枢纽，以标准化服务中心加速数字员工上岗运行 584.4 全量资产：统一纳管，使能数字员工持续进化 624.4.1 打造全面高效的资产中心，持续供给数字员工生产资料 624.4.2 构建共建共享的运营机制，全面推进数字员工快速发展 65五、管理篇：遵从劳动分工本源，创新数字员工管理 665.1 独立身份，赋予个性人格 685.2 权责清晰，明确组织管理 695.3 专业设岗，实现任务专办 705.4 科学管理，分层统一纳管 715.5 数字运营，持续提升能力 725.5.1 数字员工评价指标体系 725.5.2 数字员工能力运营 73六、安全篇：科技向善坚守本心，安全可信夯实根基 756.1管理有序，制定数字员工安全合规管理制度 786.1.1 制度先行，明确安全顶层设计 786.1.2 优化组织，形成安全统筹协同 796.1.3 人才建设，强化安全意识技能 79目录6.2全域守护，构建数字员工安全技术能力体系 806.2.1 数据安全，强化数据管理保护策略 806.2.2 模型安全，加强大脑自身价值对齐 816.2.3 业务安全，实现应用安全合规约束 826.2.4 以评促建，多维多轮衡量安全水平 836.3 安全运营，建立数字员工“早发现、早处置”风险防控体系 846.3.1 早发现，建立实时监测防线 846.3.2 早处置，形成闭环管理机制 85七、展望篇：数字员工未来已来，技术革新稳中求进 877.1 数字员工应用广阔，层次多元潜力深远 897.2 紧跟技术创新趋势，需求驱动动态升级 907.3 强化人才队伍建设，人机协同和谐发展 927.4 做好安全风险评估，完善监管合规机制 937.5 结语 94图1：数字员工的技术演进 05图2：智能体框架介绍 06图3：数字员工的能力分级 07图4：AI+时代人机协同 10图5：数字员工3.0架构蓝图 17图6：两阶六步数字员工建设方法论 21图7：三种挖掘数字员工高价值场景方法 22图8：绘制全场景赋能地图示例 23图9：数字员工应用场景选择二维象限法 23图10：数字员工人才市场框架 38图11：数字员工技术架构 41图12：大规模算力基础设施架构 43图13：轻量化算力基础设施架构 43图14：模型“选、育、用”三维建设思路 44图15：大模型测评框架 45图16：大模型能力矩阵 46图17：LoRA微调原理图 48图18：5+1数据知识体系 49图19：智能化数据治理流水线示意 50图20：研运一体产线框架 52图21：数字员工三层开发流水线框架 53图22：五维协同智能体能力 54图23：大小模型协同的三种模式 55图24：动态规划流程图示例 56图25：静态编排流程图示例 57图26：数字员工编排流程图 58图27：插件定义示例 59图28：数字员工能力统一管理框架 59图29：基于智能体的数字员工服务调控框架 60图30：原子-组合-范式三层服务 61图31：插件库资产示例 62图32：静态编排流程.yaml文件示例 64图33：动态规划提示词示例 64图34：数字员工管理体系 67图35：数字员工安全体系 77图36：数字员工安全技术能力体系 80图37：模型安全体系 82表1：数字员工设岗示例 71表2：数字员工评估指标体系（示例）73目录0102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大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书一.概念篇：数字金融更上层楼，数字员工迈入新篇0304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党的二十大报告中提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。数字经济是继农业经济和工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字金融与数字经济相伴相生，2023年中央金融工作会议提出要加速建设金融强国，做好数字金融等“五篇大文章”，提供高质量金融服务。数字金融是以数据技术双要素为驱动，推动金融产品和服务模式创新重塑，与数字经济发展相适应，全面服务经济社会高质量发展的一种新金融形态，是金融数字化转型的深化和提升。当前，数字金融正逐步融入到金融产品和服务中，实现产品、流程、渠道、营销、运营、风控等银行业务主要领域的全链路赋能，形成新质生产力，适应数字经济发展。人工智能是发展数字金融的重要引擎，是助推银行从“数字时代”迈入“数智时代”的新动能。”中国人民银行发布的金融科技（Fin-Tech）发展规划（2022-2025年），指出要重塑智能高效的服务流程，更好支撑数字化业务快速发展。2024年3月，“人工智能+”首次写入政府工作报告，为人工智能技术在千行百业的广泛应用开启新篇章。金融业作为数字化和智能化的先行者，具备人工智能应用丰富的场景舞台和技术实施基础。为高质量落实国家战略目标，金融机构纷纷加大人工智能应用布局，随着传统人工智能技术的逐步成熟和金融行业经验的持续累积，智能金融应用正在进入规模化发展新阶段。同时，生成式人工智能大模型的迅猛发展为数字金融带来新的发展方向，创造更广阔的应用前景。传统人工智能技术与新兴生成式人工智能的融合，推动数字金融向更高层次、更广范围发展，为金融行业带来前所未有的创新机遇。在银行业数字化智能化发展过程中，数字员工成为发展数字金融的重要应用载体，银行通过数字员工的应用将劳动力、数据、技术等生产要素按照数字形态有机融合叠加，进一步推动银行金融服务由传统生产模式向数字化智能化生产力模式转变。数字员工，也称为数字化劳动力，是一种利用机器人流程自动化（RPA）、人工智能和其他技术来模拟人类工作行为的智能化IT系统，能在特定领域辅助或替代人类完成相关任务。值得一提的是，数字员工的设立并非是对人类员工的替代，而是让每个员工拥有贴身、智能的数字助理，提升人类员工的生产力和创造力，人机协同为企业创造更大的价值。该模式下，人类员工和数字员工共同组成协作团队，人类员工承担决策、监督、指挥的角色，数字员工围绕人类员工承担建议、执行的角色。通过上述过程，使得每个员工获得成倍的工作效能提升，进而实现生产关系的变革和生产力的飞跃式创新。2023年大模型驱动的生成式AI技术爆发之后，数字员工也迎来全新的发展机遇在大模型技术驱动下，数字员工拥有“智慧灵魂”，智能化能力和拟人化水平大幅提升，开启数字员工发展的新浪潮，成为推动银行数字化转型、培育金融新质生产力的新型重要应用载体。1.2.1 从自动化到拟人化，大模型成为数字员工重要技术支撑数字员工概念源自流程自动化技术，伴随人工智能技术的快速发展，数字员工经历基于流程自动化的1.0时代、基于RPA+传统人工智能应用的2.0时代、基于大模型和智能体的3.0时代三个发展阶段，从1.0到3.0，数字员工的智能化水平快速提升，赋能的员工范围和价值产出也越来越大。1.1 立足新发展，数字金融是数字经济发展的新质生产力1.2 贯彻新理念，数字员工是数字金融的重要应用载体0506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数字员工1.0：侧重自动化，主要利用RPA自动化技术，模拟人类计算机操作行为，替代或者协助人类完成业务流程中的已设定规则、自动执行标准化、规则明确的重复性任务，如自动对账、标准化报表自动化生成等，从而提高效率。RPA应用可看作数字员工的早期形态，部分企业也将RPA自动化应用纳入数字员工范畴。数字员工2.0：侧重智能化，在RPA技术之上，基于“看、听、说、想、做”等传统人工智能技术，打造具有面向特定工作的智能化数字员工。这一阶段的传统人工智能技术开始尝试模仿人类的感知和决策过程，基于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等传统人工智能技术，赋能数字员工处理相对复杂的任务，如智能问答、智能外呼、金融凭证影像智能识别录入等。从交互能力来看，该阶段出现具有数字人形象、简单语言语音交互能力且有一定人格化属性的数字员工，但受制于传统人工智能泛化能力有限，数字员工2.0往往按照人工预设脚本“照本宣科”，或基于问答对匹配知识库答案回答问题，智能化程度有限。数字员工3.0：侧重拟人化，随着大模型和智能体技术发展演进，全能数字员工应用得以实现，该模式集成多样智能大模型的能力，包括感知、记忆、规划、执行、反馈、协同等高度拟人化能力，同时基于统一的智能体框架（如图2所示），数字员工3.0可以融合调控数字员工1.0、2.0的各项服务能力，如把RPA能力当成工具调度起来，实现数字员工1.0的自动化和数字员工3.0的智能化协同；如大小模型融合应用，也即数字员工2.0和3.0融合。数字员工3.0通过自然语言交互模式，为企业中的每个员工配备一个7*24小时的智能助理，能够通过理解目标、拆解任务、感知环境、调控工具等方式，人机协同完成规律性较弱、专业性更强、复杂度更高的工作，如市场趋势分析、资金资源调度、代码编写等。当然，数字员工3.0并非是对1.0、2.0的替代，而是在其基础之上的演进和协作共生关系。数字员工1.0、2.0擅长处理规则明确、重复性高的简单任务，算力消耗少，可解释性好，性价比高。数字员工3.0得益于大模型强大的通用问题解决能力，能胜任处理规律性较弱、专业性更强、复杂度更高的任务，但受制于大模型黑盒、计算复杂度高等因素，存在可解释性弱、成本投入大等问题。同时，数字员工3.0可以作为超级应用，无缝融合调控数字员工1.0、2.0的各项服务能力，建立基于自然语言交互、极致体验的智能化服务。因此，不同代的数字员工互为补充，共同推动业务流程的优化和智能化创新。1.2.2 从简单模拟到个性交互，数智技术赋予数字员工数字人格拟人化的数智技术发展，赋予数字员工“数字人格”。在交互能力方面，数智技术帮助数字员工模拟人类的表达方式和行为模式，尤其是伴随着人工智能大模型等技术的逐渐成熟，数字员工具备通过自然语言对话理解语境，学习和适应工作任务的沟通协作能力；在情感个性方面，通过为数字员工精心设计独特性格、知识背景和情绪表达，同时伴随着语音克隆、数字人克隆等高度拟人化技术的成熟，使得面向不同领域的数字员工展示出千人千面的类人形象和个性化服务能力。目前，业界尚没有对数字员工的人格化标签进行标准化分类，本文试图从人类员工工作的人力管理“员工-岗位-能力”三层关系模式出发，来综合阐述这些多元丰富的数字人格。图1：数字员工的技术演进图2：智能体框架介绍0708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一是从服务对象视角来看，数字员工分为对客服务和对内赋能两种群体。对客服务数字员工主要负责数字化的客户服务工作，如使用智能问答自动答复客户各类金融咨询；对内赋能数字员工主要服务于企业内部的综合办公、业务处理等领域，协助或替代企业员工处理各类事务，提升工作质效，激活经营活力。二是从担任岗位视角来看，数字员工的承担岗位呈现出综合化、专业化两种发展趋势。综合化岗位数字员工通常作为员工超级助手存在，承担一个领域或者多个领域的多种岗位，通过自然语言交互，能够调控后端多种专业技能，从而具备文档编写、知识问答、程序编写、数据分析等多种能力，辅助或替代人类员工解决各类问题。专业化岗位数字员工聚焦具体岗位，旨在替代或协助人类员工处理岗位要求的一类或多类工作任务，如数据录入、交易处理、账户维护等。综合岗位数字员工由于具备较强调控能力，可通过对话交互模式调度各种专业岗位数字员工能力串联完成更为复杂的金融交易执行。三是从胜任能力视角来看，数字员工具备“辅驾”、“代驾”两种代表性能力形态。本文结合智能体应用演进趋势，将辅驾到代驾的能力发展分为L1-L5五个等级。L1级数字员工作为工具被人类手工调用；L2级数字员工能够执行被人类分解的任务，比如RPA每天定时批量处理财务报表自动下载；L3级数字员工能自主拆解及分配任务，闭环执行，人类员工、数字员工协作完成业务工作；L4级数字员工能提供达到人类专家水平的定制化服务；L5数字员工具备自主智慧，能够独立完成工作。当前业界的数字员工能力主要集中在L2及L3两个层次。图3：数字员工的能力分级数字员工3.0的核心理念是“拟人化”、“自主化”与“共享化”，这三大核心共同构建一个全新的数字劳动力模型，而不再局限于简单的任务自动化与智能化。数字员工3.0以更贴近人类的方式进行交流和互动，融合共享跨系统、跨组织的知识与资源，通过模拟人类员工的决策过程并不断自我优化，有效应对复杂业务问题。数字员工3.0作为数字员工技术的最新发展阶段，重新定义数字员工的能力边界，将数字员工的智能化水平、任务处理能力、学习适应能力和交互能力带向新的高度，形成人机协作的新模式。1.3.1 从判别到生成，数字员工应用出现新形态传统人工智能在金融领域的应用主要集中于分类、聚类、回归任务，如信用评估、交易反欺诈判定、凭证影像识别、备付金准备预测等。但传统人工智能技术局限于特定的狭义人工智能范畴，能力有限。生成式AI的出现，让数字员工具备强大的文本生成、图像生成甚至代码生成能力，为金融行业带来全新的应用场景，为金融行业数字化转型注入新动能，也壮大百模千态的数字员工生态。例如，在投资研究领域，数字调研助手可以自动生成高质量的研究报告，不仅提高效率，还能为分析师提供新的洞察角度，在产品设计方面，数字设计助手可以根据客户需求和市场趋势，快速生成创新的金融产品方案；在风险管理领域，数字风控助手可以自动预估各种极端市场情景，帮助金融机构更好地进行压力测试和风险评估，显著提升工作效率和决策质量。在生成式智能的催生下，数字员工涌现的能力可以创造出全新的、乃至人类可能未曾想到的解决方案，并催生出颠覆性的金融产品和服务模式。1.3 剖析新优势，数字员工3.0助力银行迈入数字金融新纪元0910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1.3.2 从单点能力到通用能力，数字员工应用驶向复杂纵深领域在金融领域，专业岗位如信贷经理、风险管理人员等，需处理大量的信息和数据，并进行深入分析和处理。传统AI在处理结构化数据方面表现出色，但在理解复杂的非结构化信息（如文本、图像等）方面能力有限，导致以往数字员工应用往往是点上的浅层次创新。生成式大模型的出现，显著提升AI的语言理解和知识推理能力，帮助数字员工深入到智慧金融的方方面面处理和解决更复杂的任务和问题。例如在决策支持方面，研报分析助手理解和整合来自多个来源的复杂信息，包括新闻报道、社交媒体、企业公告等，从而提供更全面、更深入的市场洞察。在客户服务方面，客服机器人不再局限于简单的问答，而是能够进行深入多轮业务咨询，理解客户的复杂需求，提供个性化的金融建议。依托大模型深度理解能力的突破，数字员工将辅助金融从业人员更加得心应手地处理金融领域的复杂问题，从而提升金融机构在客户服务、业务运营、风险管理、技术创新等方面的智能化水平。1.3.3 从+AI到AI+，数字员工助力数字金融迈入新纪元传统的智能化金融应用往往是在现有业务流程中嵌入AI功能，即“+AI”模式，该模式下AI往往是业务流程的附属部分，并未深层次改变业务流程模式。生成式AI的出现，推动业务应用模式向“AI+”转变，即以AI为核心重塑整个业务流程和交互方式，通过对话式交互方式串联复杂分散的业务流程，AI不再仅仅是业务流程的附属部分，更是行业创新发展的主要驱动力和调度协作中枢，使得人机交互变得更加自然和无缝，用户不再需要通过复杂的表单或菜单来操作金融系统，而是通过自然语言与智能助手进行流畅对话，即可完成信息查询、业务办理、投资建议等一系列操作，以AI+重塑业务流程，显著提升业务处理效率和体验。在AI的浪潮中，数字员工不仅仅是一种工具，它们与人类员工形成互补，开启人机协同的新纪元。二是传统的流程性工作和简单的非线性场景任务逐渐交由数字员工处理，这不仅提高工作质效，更释放人类员工的潜能。人类员工的工作重心随之向更高层次的领域转移，包括高阶认知、社交情感和技术创新等方面。这种转变使得人类的“高阶价值”得以充分彰显，将高精尖人才从繁琐的日常事务中解放出来，转而投入到更具创造性和战略性的工作中。这种人力资源的重新配置不仅优化银行的人才梯队结构，更促进人力资源体系改革。通过将人类智慧与数智技术有机结合，银行业正在培育和强化自身的数字基因，为未来的发展奠定坚实基础。图4：AI+时代人机协同一是数字员工3.0的崛起，标志着“数字分身”的大规模应用成为可能，数字员工3.0将为每位银行员工提供多个“数字分身”，彻底改变人机协作的模式。员工能够创造和定制专属的数字助手，形成“1个自然人+N个数字员工”的新型智能团队。这种革命性的变革，使得每个员工能够获得成倍的工作效能提升。由此，人类员工和数字员工共同组成的协作团队，成为商业银行突破效能瓶颈的关键资源。1112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二.蓝图篇：积极应对机遇挑战，构建新型架构蓝图1314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2.1 数字员工3.0建设的机遇和挑战2.1.1 应用挑战：数字员工3.0的业务价值自证数字员工3.0真正价值在于规模化、高效赋能业务价值创造，但数字员工3.0在金融场景的规模化应用无先例可循，挖掘高价值场景、实现场景落地解决实际问题等方面面临挑战。一是高价值场景挖掘，业界缺少端到端的场景挖掘和智能化流程设计的业务赋能方法论。传统数字员工智能化水平有限，一般从某个具体流程痛点出发，赋能点状需求。数字员工3.0依托大模型，具备较强的感知、记忆、规划、执行、反馈、协同等能力，在涉及多重能力、多重交易的条线级和领域级赋能具备较好的可行性，因此，各银行机构需要在数字员工3.0建设应用中，从传统的点状赋能方法转向端到端的业务智能化赋能方法论，提升人工智能全链路应用业务价值。二是场景高效高质量落地，业界缺少可解决业务实际问题的数字员工综合型应用解决方案，规模化赋能效率质量仍有待提升。数字员工3.0根据自然语言交互，调控大小模型、数据服务、业务交易等各类服务，如按照传统应用集成硬编码，研发成本高，存在功能集成难、研发周期长、方案可复制性差等痛点。因此为提升赋能质效，加速规模化效应，按照金融业务共性需求，提炼形成贴近业务、开箱即用、低门槛的综合型应用解决方案成为赋能关键。2.1.2 技术挑战：大模型使能金融数字员工面临四大挑战数字员工3.0的核心技术是大模型。目前大模型产业仍处于新技术发展初期，在金融大模型垂类领域更是缺少技术实践与经验积累，赋能数字员工时在算力、数据、算法、应用等方面存在挑战。数字员工3.0需要大算力。随着大模型参数量的增加，对算力基础设施需求呈指数级增长，金融机构在建设算力底座时面临诸多挑战。首先，若进行全面体系化建设，需要大量资金投入和高技术门槛，短期难以快速实现高预期目标，需要较长周期，各类型机构需要结合自身发展制定基础设施发展策略。同时算力呈现多元异构化，如何完成多种不同类型的算力设施适配和异构算力的统筹管理调度给各机构在应用中带来挑战。数字员工3.0需要大数据。高质量非结构化数据是数字员工3.0成功应用的基石。但所需数据量巨大且对多样性、多模态要求高，这对金融行业数据在采集、清洗、管理、使用等方面提出更高要求。同时，非结构化金融数据内容多样、解析复杂，这极大阻碍非结构化数据资产的价值实现。银行业如何在结构化数据治理基础上，进一步盘活海量非结构化数据资产，并与结构化数据形成协同增效，是数字员工3.0金融应用的关键突破点。数字员工3.0需要强算法。数字员工3.0应用涉及多任务、多时效等特点，单个模型能力并不能覆盖需求，因此，在应用中需要充分发挥金融领域数据优势和不同类型模型的优势，大小协同，博采众长，融合应用。但目前构建多维度大模型矩阵和大小模型协作模式，业界尚未形成相关方法，需要进一步提炼形成全面、灵活、高效的人工智能模型应用方法论。数字员工3.0需要高质效。数字员工在银行的深化应用，亟需探索形成一套面向银行业的高标准、低门槛、共享共建的应用模式，实现数字员工批量化组装、高性能运行。数字员工3.0是综合型智能应用，一是研发强调低门槛、敏捷化、贴近业务，需要将零散的数据准备、模型训练、技能研发、数字员工组装等研发工具链进行有效串联，形成低门槛的数据-智能-应用三链融合的敏捷研发能力，同时在实践中，需要形成基于大模型的数字员工3.0，相较于传统的数字员工产生巨大的差异性，在任务胜任期望、技术支撑复杂度、人格化管理、安全可信等方面均提出新要求。从业界来看，数字员工3.0尚处于起步阶段，缺少可借鉴、可复制的行业实践和方法论指导，对标金融应用的可靠、安全、稳定、规范的高标准要求，数字员工3.0需要各银行机构从深化技术创新、规模业务应用、优化管理流程、确保应用安全等方面体系化规划，指导应用实践。1516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技术转变成金融行业生产力的范式解决方案，提升研发和赋能质效；二是应用强调共享复用，为更好达到“站在巨人肩膀上”上的应用效果，需要建立一种分层共享共建的新型研发模式，依托同一底座，在进行个性化应用的同时，确保各项研发成果之间的有机共享，共性能力提升都能带动整体赋能水平的提升，避免重复造轮子。2.1.3 管理挑战：数字员工尚未形成体系性的身份管理机制数字员工本质上仍是基于AI算法和编程语言设计的IT程序，缺乏人类的情感和意识，这使得对其施加人格化管理变得复杂。同时，现有的人力资源管理体系是面向人类社会建立的，由于数字员工的行为工作模式、责任归属、培训升级等需求，与人类员工截然不同，现有体系很难直接应用于数字员工。基于上述问题，业界已开展数字员工人格化视角的管理体系研究，但数字员工的身份管理是一个跨学科、多领域协同的系统性工程，目前业界整体仍处于起步试点阶段，缺少体系化的管理机制和成熟参考案例，特别在数字员工的独立身份、分层管理、量化评价等方面亟需体系化厘清和突破。一是需要解决数字员工独立身份的问题。目前，业界虽然开展数字员工的形象、名称、岗位、性别等人格化属性设计，但更多是便于宣传和加深用户记忆，如何将数字员工真正融入到企业人力资源体系，需要在制度、系统等层面进行配套支持并明确部门分工、岗位设置、权限管控，目前此类实践业界较少，无体系化参考案例。二是需要解决数字员工分层管理的问题。一方面，随着基于大模型的数字员工3.0应用兴起，目前业界出现较多数字员工概念，如数字员工、数字助手、智能副驾、智能助理等，企业在构建数字员工管理体系时，需要科学厘清不同数字员工概念关系，形成统一管理话术。另一方面，数字员工按照什么维度设立，和岗位、具体工作任务间的关系怎么建立精细化管控，仍有待实践明确。三是需要解决数字员工评价体系构建的问题。传统数字员工应用普遍围绕劳动密集型场景建设，聚焦机器换人或智能增效指标进行评价。随着大模型技术赋能复杂的智力密集型场景，需要对数字员工评价体系进行升级。2.1.4 安全挑战：数字员工全生命周期仍面临安全风险隐患金融业务对于服务稳定、安全可靠、严谨审慎等方面有着高要求，数字员工的高安全性与高可靠性是金融领域应用准入的先决条件。从数字员工全生命周期来看，目前在数据的隐私保护、模型的价值观对齐、应用的抗攻击等方面仍面临安全风险。一是数据隐私安全风险。一方面，训练大模型需要海量数据，如敏感数据未经充分脱敏，数字员工应用中存在泄露隐私数据的隐患，这就要求在数据收集和处理过程中，必须采取严格的隐私保护措施，以保障数据安全。另一方面，数字员工应用可能涉及客户信息、交易数据等敏感数据的调用和处理，存在数据泄露风险，因此，企业在应用数字员工时，必须采取严格的功能权限控制、数据访问控制和加密措施。二是模型价值对齐风险。与传统的机器学习方法相比，大模型具有更丰富的多样性和随机性，也存在模型幻觉、涉政涉敏等算法内生风险，对数字员工的安全、公平和可信度产生影响。为确保数字员工能够生成积极、正向和合规的内容，必须在算法设计层面采取措施，从智能源头上植入正确、合理的价值观。三是应用攻击风险。数字员工存在生成内容不合规隐患，需要对输入请求和输出合成内容进行审核，确保应用内容安全。同时，黑客可能会利用数字员工作为跳板，进一步入侵银行内的其他系统，造成更广泛的数据泄露和业务流程中断，因此，企业需要建立强大的网络安全防护体系，定期进行安全审计和漏洞扫描，确保数字员工的网络安全。1718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2.2 数字员工3.0架构蓝图聚焦上述建设挑战，银行机构应着力于应用、技术、管理与安全四大领域，按照“全域场景赋能、全栈技术融合、全维人格纳管、全辖安全防护”目标，打造面向数字金融的数字员工3.0体系，实现数字员工高质量、规模化、精品化、全链路的应用建设。图5：数字员工3.0架构蓝图2.2.1全域场景赋能，构建良性生态为更好实现数字员工3.0的价值最大化，按照“方法先行、全域推广、生态共建”的思路，推进银行各业务领域的高质量赋能。一是建立一套高价值场景挖掘和落地方法论，有效发掘并识别数字员工的高价值应用，发现堵点、挖掘爆款、重塑流程，指导业务应用。二是实现数字员工在银行各个业务领域的端到端、规模化创新应用。对外，打造统一的对客服务数字员工，为交易查询、产品咨询、获客活客、客服答疑、辅助老年群体无障碍金融服务等众多场景提供沉浸式交互体验，进一步促进金融服务的便利性和可得性，为建设人民满意银行提供新动能。对内，建立差异化的专业业务处理的对内赋能数字员工，提升各专业业务办理和日常办公的工作质效。三是打造开放共赢的数字员工人才市场，让业务更好触达各类数字员工能力和应用最佳实践案例，支持通过人格化的招聘、上岗等操作，实现数字员工快速赋能应用，助力增强企业的数字基因灵活创新活力，形成良性生态。2.2.2全栈技术融合，打造全能基座为打造百模千态的数字员工，数字员工3.0需要支持多项工作能力的融合应用，因此在技术上，整体采用全栈技术融合模式，按照“三大支柱、一条产线、全量资产”的建设思路，融汇贯通各类人工智能技术，全面满足数字员工研发运行技术支撑。一是异构融合，夯实人工智能三大支柱。数字员工依赖的算力、算法、数据呈现多元异构特性，为保障能力的统一供给，按照云数智融合架构，构建统一的AI云原生底座，融合异构算力、异构算法、多模数据，实现AI软硬件基础设施的标准化供给，提升数字员工3.0的整体智能化工艺水平。二是研运一体，打造数字员工一体化产线。研发态，打造研发高效的生产中心，封装数-智-用三链融合的敏捷研发能力，建立以智能体为核心的数字员工组装流水线，高效满足全领域数字员工生产。运行态，建立拟人逼真、统一标准的数字员工服务中心，实现异构智能服务的统一标准化，沉淀丰富多样的数字员工技能。三是共享共建，建设统一纳管的资产中心。实现数字员工相关的知识、技能、工作流程的统一纳管，形成数字员工技能研发、组装的统一“零配件供应中心”。2.2.3全维人格纳管，塑造身份体系将数字员工作为银行机构员工体系的一部分，纳入全行人力资源管理体系进行一体化管理。在此基础上，一是参考人类员工管理模式，结合数字员工自身特点，建立针对性的管理机制和配套管理系统，实现数字员工人格化管理；二是科学设岗，从对客服务和对内赋能两方面，建立数字员工的分层分类体系，明确分工、岗位、权限；三是创新数字员1920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工效能评价，支持持续检验和提升其工作表现，充分挖掘并提升其工作价值。2.2.4全辖安全防护，确保合规运营数字员工应用的安全性与可靠性是金融应用赋能红线，不容有失。围绕数字员工全生命周期，本文建议从安全管理、安全技术、安全运营三个方向体系化建立金融数字员工安全合规能力，保障数字员工业务场景可控可用。一是做牢安全管理。围绕数字员工生命周期的各类风险，首先，建立安全评估、安全监测、安全事件应急处置和违法违规处置等安全责任落实规范、流程，指导实践工作。其次，建立技术业务组成的数字员工安全运营团队，建立数字员工协同安全运营机制，明确各方职责工作。最后，建立数字员工安全防控的常态化安全培训，筑牢员工安全意识，强化应对能力。二是做精安全技术。聚焦数据安全、模型安全、应用安全三大环节，通过加强采、洗、管、用等环节的数据安全性、完整性、隐私性，强化模型输出的安全性和可追溯性，构建应用输入输出内容审核能力，并建立安全防火墙机制，形成全域安全防控能力。同时，将数字员工安全检测纳入银行的红蓝攻防体系，具备常态化的数字员工应用安全攻防演练能力和安全测评整改能力，以攻验防，以攻促防，持续强化数字员工安全能力。三是做好安全运营。通过常态化配套快速定位问题根源、制定执行处置方案、实施效果跟踪反馈三种安全问题解决措施，建立“早发现、早处置”的风险防控体系，形成高效、可靠的问题处置闭环机制，提升数字员工的安全性和可靠性，为企业数字化转型提供坚实的安全保障。三.应用篇：全域场景价值赋能，重塑应用百花齐放2122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据国际数据公司IDC（International Data Corporation）预测，到2025年，超过80%的银行将建设和应用数字员工，承担90%的客服和业务咨询等服务。并随着生成式人工智能技术日益成熟，数字员工能看懂文字、听懂语言、做懂业务将成为趋势，胜任工作范围将逐步从简单重复性工作演进到决策类工作。工商银行基于业务科技融合的实践经验，提炼出一套两阶段六步骤的数字员工业务赋能方法论，旨在指导数字员工3.0的金融业务场景高价值挖掘和规模化实施。阶段一聚焦于场景挖掘，通过深入业务一线，从岗位全旅程出发，感受真场景，理解真痛点，形成全链路赋能场景地图；阶段二聚焦于场景建设，业务深度介入方案设计、数据梳理、运营迭代，让业务人员能更直观、专业地对未来工作流进行重塑，确保数字员工3.0应用成效。3.1 数字员工3.0的价值场景识别图6：两阶六步数字员工建设方法论3.1.1 场景挖掘：科技主动前移业务一线1、场景分析：一个原则，三种方法“一个原则”：数字员工的应用场景挖掘必须坚持一个核心原则，始终将业务价值的实现作为首要目标，以岗位为中心，打造数字员工实体能力，以确保数字员工部署与业务实际需要紧密衔接。“三种方法”：围绕价值目标，从战略分解、业务流程、行业实践三个角度识别应用机会点，绘制全场景赋能地图。图7：三种挖掘数字员工高价值场景方法一是自顶而下基于战略目标分解进行识别。战略规划为企业中长期发展指明方向，明确价值目标。各部门应针对战略细化目标并制定支持战略的具体措施，并通过衡量现有能力与战略目标之间的差距，识别改进和应用数字员工的场景方向。该方法包括KPI分解、业务痛点收集、现状目标差距分析、数字员工赋能方向映射四个步骤。二是自底而上基于业务流程进行识别。该方法的核心在于识别业务流程中的痛点，有被动聆听和主动牵引两种方式。通过科技团队被动聆听业务团队需求以识别差距，以及科技团队主动牵引，利用新技术场景规划经验来发现业务流程的优化潜力，进而评估数字员工的高价值应用场景。该方法包括识别角色、识别关键场景、