来源：中国经济网

　　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，一名银行基础岗位的一线员工 ，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 。

　　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应用是为了节省更多的人力资源
，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
。