“AI同事”批量上岗对银行业影响几何？

当前，AI员工在银行业加速落地。据不完全统计，目前已有超20家银行部署AI数字员工。“月薪”8000元、24小时在岗的“AI同事”批量“入职”，不仅重塑金融人效逻辑，更为传统行业数字化转型提供了可借鉴的范本。

跳出厅堂迎宾 渗透核心业务

数年前，多家银行推出虚拟数字人，业务仅局限于线下厅堂引导、简单问答等浅层场景，功能较为单一，覆盖范围有限。经过技术迭代与金融场景适配后，如今的AI数字员工不再局限于简单问答，而是能够深度嵌入智能客服、贷后催收、资料审核等核心业务场景。

工商银行推动大模型在30余个业务领域落地500余个场景，AI数字员工承担工作量5.5万人年（行业通用“人年”工作量统计口径，相当于5.5万名全职员工全年工作量）；江苏银行打造“1860”人工智能体系，推出8大数字行员助手，覆盖风控审批、投资交易、内审、数据治理等业务场景。

据报道，有技术服务商推出按“产能”付费模式，一个银行AI数字员工岗位的服务费约8000元/月，加上每年2万元左右的技术支持费。据该技术服务商介绍，技术支持费通常按业务主体收取，规模越大，分摊到每个数字员工身上的技术成本就越低。

成本和生产模式的双重升级

从经济学角度来看，银行普及AI数字员工，是成本和生产模式的双重升级。

在成本上，一名银行基础摆位的一线员工，除去月薪，企业还要承担社保、公积金、年终奖、加班费、人员流失替换等各种隐性开支。而AI数字员工全年无休，没有离职补偿，也没有交接成本，效果不达标可随时停用或替换。而且随着使用规模越大、技术越成熟，单条线业务的处理成本会持续下降，降本效果会越来越突出。

从生产要素层面来看，AI在银行业的落地，让传统行业盘活了自身数据价值，并且正在改变此前AI红利主要由科技企业获取的行业格局。过去，银行积累的海量客户画像、交易行为等结构化数据，更多作为风控辅助工具存在。而AI数字员工的规模化应用，使得这些数据真正成为与劳动力、资本并列的新型生产要素。

来源：千图网

打破AI焦虑 回归专业价值

在人工智能落地传统行业的进程中，“机器替代人工”的担忧一度引发就业替代焦虑。然而从银行业数字化实践来看，AI数字员工的普及不是岗位替代，而是人机协同、岗位价值重塑。

农业银行董事长谷澍在2025年度股东大会中表示，银行应用AI赋能业务，并不是说AI可以替代人的工作岗位，而是能减轻工作负担。他指出，“从某种程度上讲，AI应用是为了节省包多的人力资源，去从事现阶段AI做不了的事情，比如尽职调查、贷后走访等。”

当银行一线员工从繁琐的机械劳动中解脱出来，便能投入更多精力向“金融顾问”转型，专注于解决复杂问题、维护客户关系及进行专业决策。这种人机协同的新模式，既提升了金融机构的运营效率，又确保了金融服务的温度。

理性看待AI红利 落地仍有明确边界

在看到AI优势的同时，也要客观认识到，目前银行AI数字员工仍有明显的短板和限制。

深圳市金融稳定发展研究院副院长董耀徽在接受媒体采访时表示，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有明显局限。

在数据层面，董耀徽表示，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，就可能带来个人信息泄露和数据滥用风险。

国家金融监督管理总局近期发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，明确了“谁使用谁负责”等原则。这为金融机构划定了安全红线，也为AI技术的规范应用奠定了制度基础。

长期以来，AI红利常被贴上科技行业专属标签。而“AI同事”入驻银行的实践证明，传统行业也可成为AI规模化落地、价值兑现的先行受益者。对传统行业而言，智能化转型并非遥不可及的技术革新，也不是简单的机器替代。若立足自身业务禀赋，精准锚定高适配应用场景、严守合规安全底线，不少传统行业有望快速借力人工智能降本增效。相比AI科技企业，这些传统企业反而可获得更可观的数字时代红利。