虚拟数字人正在逐步融入人类生活。
“小天，你在吗？”“您好，我是小天，很高兴为您服务。”在某银行的新一代智慧银行网点里，数字人“小天”正在与客户打招呼。不过这个正在迎宾的“小姑娘”并非真人，而是银行数字人。
记者刚刚走进这个网点，就有机器人提供位置指导。大厅中，动态展示的蓝色大屏幕和各式各样的智能设备营造出满满的科技感。
伴随着数字人技术的逐渐兴起，越来越多的银行热衷于“造人”。《证券日报》记者通过实地走访及网络端体验来看，不同于“炒作营销”，银行的虚拟数字人更贴合机构业务发展需要，往往偏向功能性，主要从事简单重复性的客户服务工作，逐渐成为银行职工中的新成员，线上做客服、理财经理，线下做“大堂经理”，为银行客户提供个性化、智能化的服务。
多家银行数字人员工上岗
虚拟数字人渐入人类生活的背后，是近年来内容生成算法、计算机视觉、AI生成式大模型、交互技术等领域技术的发展、积累和成熟。银行业紧抓科技风口，正积极推进数字人在银行交易场景落地，“千行千面”的数字人成为人机交互新入口。
“驱动银行业发展的核心动力正发生变化，以前是规模驱动，现在是新技术驱动。”蚂蚁集团资深副总裁、网商银行董事长金晓龙对《证券日报》记者表示，“作为多年的银行从业者，我们看到，数字化转型前，广撒网、冲规模的粗放式增长是主流。数字化转型后，基于大数据的精准营销、精细管理、精准运营，成为银行的升级方向。现在，金融即科技，科技即金融，大模型、云计算、物联网等新技术领域成为新战场。”
目前，银行的数字员工可通过语音交互的声控方式和客户进行互动，大多提供业务咨询、产品介绍、扫码取号等服务。
记者梳理发现，已有多家银行推出数字人，表现形式多以数字员工为主。例如，2021年年底，百信银行推出首位数字员工AIYA，并成为该行的“AI虚拟品牌官”；2021年12月初，江南农商银行与京东智能客服言犀共同合作推出VTM数字员工。该数字员工拥有仿真人的面容，可以独立、准确完成银行交易场景的自助应答、业务办理、主动服务、风控合规等全流程服务；2022年，平安银行首位虚拟数字人“苏小妹”正式入职。
更早之前，2019年“AI驱动的3D金融数字人”小浦正式亮相，成为浦发银行首位数字员工。据IDC发布的《银行数字科技五大趋势》显示，浦发银行已构建基于数字人形成的数字员工体系，已实现数字财富规划师、AI培训师、数字文档审核员、数字大堂经理等20多个数字员工场景。
据零壹财经统计数据显示，近年来已有20多家银行、消费金融、保险公司等机构的“数字员工”正式上岗。部分机构的数字人还会提供投资顾问、保险代理、经纪等服务，帮助金融机构获取客户以及销售金融产品。
“数字人作为一种新型劳动力，正越来越多地应用于企业的生产经营活动中。”在中关村科金金融事业部技术总监张巍看来，目前，金融机构纷纷布局这一技术，充分利用其在多个业务场景的广泛应用，以达到优化业务流程、提升工作效率、提升用户体验、降低操作风险和人力成本的目的。同时，数字人技术的应用还可以帮助银行提升智能化水平和品牌科技感，进而提高金融服务的竞争力。
《银行数字科技五大趋势》预测，到2025年，超过80%的银行都将部署数字人，承担90%的客服和理财咨询服务。随着大模型的落地应用，数字员工“看懂文字、听懂语言、做懂业务”将成为常态。
数字人市场增长迅速
在今年杭州第19届亚运会开幕式上，现场观众对参与点火的“数字火炬手”智能化程度印象深刻。而在金融领域，随着人工智能技术的不断成熟，数字员工也正逐步走进百姓的生活。
伴随ChatGPT的问世，在技术与商业运作上都日渐发展成熟的AI数字人产业持续升温。据腾讯研究院此前发布的《2023数字人产业发展趋势报告》显示，数字人市场增长迅速，根据市场分析机构预测，其中AI数字人市场规模在2026年将达到102.4亿元。
《证券日报》记者采访的多家金融机构科技服务商反馈，拥有AI大脑的数字员工将成为银行业主流选择，大模型的应用为数字人注入“灵魂”，使之变得更加“聪明”。
中国银行研究院研究员吴丹对《证券日报》记者表示：“大模型应用使生成式AI技术赋予银行数字人强大的对话与创造能力，甚至自主学习能力。拥有AI大脑的银行数字员工业务能力与服务水平将得到大幅提升。同时，大模型应用也让数字员工有‘灵魂’，该类数字员工可以有效助力相关后台专业岗位人员优化工作流程，大幅提升工作效率。因此，未来银行在各个业务条线应用拥有AI大脑的数字员工，将成为主流选择。”
张巍表示，大模型的运用可以帮助银行实现内外业务知识库构建，成为员工非常重要的辅助工具。通过数字人形象，打造更拟人化、更智能、更以客户为中心的银行面客机器人，可覆盖营销、客服、催收等场景。
从实际应用来看，应用大模型的数字人工作效率大幅提高，甚至仅仅用时10秒就能做出一条营销方案。
某科技公司相关负责人举例：“此前服务的某金融机构，将其数字人大脑装上大模型，将产品的介绍文档、行研报告、权威媒体的财经新闻、专家观点等‘灌进’大模型，大模型从这些非结构化文档中，抽取出核心观点及关键信息，如新产品的发布日期、期限费率、收费政策、风险等级、利好政策、行业趋势等。这些抽取出来的要素，形成了新的领域知识库。原先10分钟一条营销文案，现在10秒即可完成。”
张巍预测，未来大模型的应用是银行数字人发展的大势所趋。数字人的交互需要更高阶的对话系统来支撑，而大模型的核心能力也体现在强大的语言理解和表达、推理等能力，随着多模态大模型的不断升级演进，将使数字人更加智能。
大模型为数字人注入“灵魂”
对于金融业而言，ChatGPT的爆火催热了大模型技术，加速金融科技步伐，带来机遇的同时也带来了挑战。
奇富科技首席算法科学家费浩峻对《证券日报》记者表示：“今年ChatGPT的爆火加速了大模型对金融行业赋能的进程。金融行业的数据化进程使其在大模型赋能上有了先天的优势。大模型的产业变革注定是一场持久战，离不开每一个脚踏实地的应用实践。”
需要注意的是，大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力，多模态大模型正为数字人注入“灵魂”。然而大模型赋能下，金融领域数字人仍有一些待解决的问题和存在的风险需要重视。
吴丹表示：“目前AI能力及大模型应用还处于探索发展阶段，银行业落实虚拟数字人还需要克服诸多挑战，例如避免同质化、内容安全治理、违规行为监管等，才能为客户提供更加智能化、高体验感的优质金融服务。”
张巍认为：“一方面，数据安全和个人隐私保护是社会普遍关注的问题。如何在保证用户信息安全的前提下，充分利用大数据进行模型训练和优化，是金融机构需要重点考虑和解决的问题。另一方面，大模型的应用也可能带来合规和社会问题，这需要建立相应的法规和标准来规范大模型的使用，进一步防范风险。”