數(shù)字人目前已廣泛運用于各行各業(yè)，其具有可控性高、可編程性強、邊際規(guī)模成本等方面優(yōu)勢。在金融場景中，數(shù)字人替代了許多重復(fù)性的工作，看似其廣泛運用于銀行場景，但實際上其對于銀行業(yè)務(wù)的參與度并不“深”，出于技術(shù)安全合規(guī)等多角度考慮，數(shù)字人大多用于輔助作用。未來，在政策和市場雙導(dǎo)向下，銀行業(yè)數(shù)字人將與大模型進行結(jié)合，賦予數(shù)字人“靈魂”，讓它們具有和人類一樣的語言理解能力成為了市場下一階段目標(biāo)。
近年來，伴隨人工智能技術(shù)的突飛猛進，數(shù)字人產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展，其應(yīng)用場景涵蓋了娛樂、金融、醫(yī)療等多個領(lǐng)域。根據(jù)鈦媒體APP了解，市場數(shù)據(jù)顯示，2022年中國虛擬人核心市場規(guī)模為120.8億元，預(yù)計2025年將達到480.6億元，2030年將達到950億元；2022年虛擬人帶動周邊市場規(guī)模為1866.1億元，預(yù)計2025年為6402.7億元。3023年9月，IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰發(fā)布的《銀行數(shù)字科技五大趨勢》中預(yù)測，截止2025年，超過80%的銀行都將部署數(shù)字人，承擔(dān)90%的客服和理財咨詢服務(wù)。
2019年浦發(fā)銀行研發(fā)的“AI驅(qū)動的3D金融數(shù)字人”小浦第一次出現(xiàn)； 2020年7月，德意志銀行迎來全球首個虛擬數(shù)字員工“Blue Bot Yi”并入駐中國； 2020年12月，光大銀行推出數(shù)字人小璇，構(gòu)建了線上線下全行一體化經(jīng)營體系；2021年年底，百信銀行推出首位作為“AI虛擬品牌官”的數(shù)字員工AIYA；2021年12月，江南農(nóng)商銀行與京東智能客服言犀共同合作推出VTM數(shù)字員工可協(xié)助進行前、中、后臺的工作；2022年，平安銀行推出虛擬數(shù)字人“蘇小妹”；2023年12月，上海銀行推出AI數(shù)字員工“海小智”和“海小慧”協(xié)助手機銀行APP、e事通、線下旗艦網(wǎng)點、元宇宙銀行等多種渠道運營……據(jù)2023年11月29日，中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布的《遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用報告》顯示，一共有11家落地應(yīng)用虛擬數(shù)字人，另有5家正在籌建，這些銀行根據(jù)自身經(jīng)營模式與戰(zhàn)略定位將虛擬數(shù)字人應(yīng)用于對客服務(wù)、風(fēng)險控制、新媒體運營、內(nèi)部賦能四大領(lǐng)域。
圖片來源@中國電子銀行網(wǎng)
市面上主流劃分方式將銀行領(lǐng)域的數(shù)字人區(qū)分為服務(wù)型和身份型，又或者可以理解為固定形態(tài)和不定形態(tài)的。服務(wù)型虛擬數(shù)字人類似于銀行前臺人員，這類數(shù)字人是有固定“美麗外表”的，客戶可以與之進行交流，它們主要提供客服、咨詢、引導(dǎo)等服務(wù)，目的是提高銀行的服務(wù)效率和質(zhì)量。身份型虛擬數(shù)字人包含的范疇更廣，它們從事中后臺的工作，甚至可以“替代”公司高管級別的員工，這類數(shù)字人主要用于后臺內(nèi)容處理、交易監(jiān)控、風(fēng)控等技術(shù)性服務(wù)，它們進行了大量的機器學(xué)習(xí)，具有高效文件處理和數(shù)據(jù)處理能力，從而給前臺更多的技術(shù)服務(wù)支持，還有一部分?jǐn)?shù)字人承擔(dān)品牌官、形象代言等角色，它們旨在提升銀行的品牌影響力和市場競爭力，給客戶提供更新型的服務(wù)體驗。
數(shù)字人的運用是市場趨勢所在，它主要受以下兩個因素影響——降本和增效。據(jù)鈦媒體APP了解，銀行虛擬數(shù)字人秉承“無眠無休”的工作模式，在工作時長上碾壓“007”，它們發(fā)揮集約服務(wù)的優(yōu)勢，為客戶提供全流程陪伴式服務(wù)，且24小時不間斷工作，更能服務(wù)到海外地區(qū)的時差用戶，能降低重復(fù)性工作所帶來的人員占用問題，同時一定程度上避免了“排隊等客服”的問題，對銀行和用戶都達到了降本增效的效果。
除了最基礎(chǔ)的“大堂經(jīng)理”和“銀行柜員”工作外，數(shù)字人已廣泛運用到財富管理方面，數(shù)字人與真人理財經(jīng)理的“強強組合”是從數(shù)據(jù)和服務(wù)兩個方面的提升。在傳統(tǒng)的理財經(jīng)理模式上，數(shù)字人實現(xiàn)了對客戶財務(wù)狀況和所持資產(chǎn)的動態(tài)監(jiān)控和實時分析，增加了理財經(jīng)理計算分析的能力和效率，同時為客戶增加了更多可視化的安全感。
銀行部分大額業(yè)務(wù)需要進行視頻驗證，虛擬數(shù)字人依托語音接收、語義理解、多輪交互、生物識別等綜合技術(shù)手段逐步替代該項服務(wù)所需的人工，目前，光大銀行和平安銀行已初步將其運用在遠(yuǎn)程交易面部識別、遠(yuǎn)程合同審核等場景。
此外，數(shù)字人還包含了一些“慈善社會性服務(wù)”，它們的出現(xiàn)為老年人及部分特殊群體提供了更多的幫助與支持，據(jù)鈦媒體APP了解，數(shù)字人具有加大字幕、手語播報等功能應(yīng)用，在提高金融服務(wù)效率的同時也為銀行爭取了潛在客戶群體。
銀行已經(jīng)從最初的人人交互到人機交互再到如今的人“人”交互，什么時候能將雙引號去掉呢？這便是銀行業(yè)落實虛擬數(shù)字人的第一大挑戰(zhàn)。從技術(shù)層面上看，AIGC仍處發(fā)展階段，銀行數(shù)字人還無法完全復(fù)刻人類，例如表情處理上無法完全擬人，感知上缺少親和力，對話內(nèi)容存在重復(fù)性和非個性化等缺點。對于業(yè)內(nèi)所擔(dān)憂的問題“數(shù)字人會代替真人員工”，其實必要性不高，真人員工更具機動靈活性，能“變通”得幫助客戶解決問題，相比起數(shù)字人，如果問題超出了數(shù)字員工的“學(xué)習(xí)范圍”，數(shù)字員工則可能出現(xiàn)宕機或者“已讀亂回”的現(xiàn)象，從而給客戶造成不好的服務(wù)體驗。
第二個挑戰(zhàn)是銀行業(yè)的數(shù)字人技術(shù)相對落后。從安全性上看，銀行作為為客戶儲存和管理資金的地方，對于安全性的監(jiān)管要求遠(yuǎn)高于其他行業(yè)，因此對于網(wǎng)絡(luò)、算法、內(nèi)容等安全性的高級別設(shè)定是銀行虛擬數(shù)字人所要克服的最大難關(guān)，這也導(dǎo)致了目前銀行業(yè)虛擬數(shù)字人的“生產(chǎn)工廠”主要來源于各家銀行內(nèi)部技術(shù)團隊，因此每家銀行數(shù)字人技術(shù)之間存在一定的壁壘，數(shù)字人研發(fā)后也需要進行長期的內(nèi)部試用才能發(fā)布。此外，目前市面上最新的虛擬數(shù)字人技術(shù)在缺乏百分百確認(rèn)安全的情況下是無法運用到銀行業(yè)中的，業(yè)內(nèi)人士表示，銀行業(yè)所運用的虛擬數(shù)字人技術(shù)在行業(yè)中是很“落后”的。這便形成了一個悖論，明知最新的技術(shù)可以解決現(xiàn)階段問題但出于安全性的考慮無法運用，這便是現(xiàn)階段銀行業(yè)數(shù)字人所面臨的一大挑戰(zhàn)。
第三個挑戰(zhàn)是銀行數(shù)據(jù)私密性強、整合難度大。對于大多數(shù)銀行或集團性銀行而言，不同部門之間或者集團下不同子公司之間存在數(shù)據(jù)或系統(tǒng)獨立性，導(dǎo)致客戶的數(shù)據(jù)信息分散且無法集中管理，從而導(dǎo)致客戶在不同部門進行業(yè)務(wù)時需要提供重復(fù)性的資料、數(shù)據(jù)等，不但給客戶帶來了麻煩和數(shù)據(jù)采集的重復(fù)性，還不便于銀行或集團進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理。在《萬事達卡推出智能訂閱服務(wù)，探路開放銀行｜鈦媒體金融》一文中所提及的萬事達智能訂閱服務(wù)以及開放銀行模式便是探索解決這一問題的方案。在這樣非統(tǒng)一管理的模式下，數(shù)據(jù)的質(zhì)量有所降低，從而增加數(shù)字人分析處理難度，進一步影響到數(shù)字人的準(zhǔn)確性。
第四個挑戰(zhàn)是人機交互不靈活，運維成本昂貴。數(shù)字人基于預(yù)設(shè)的“答案”檢測關(guān)鍵詞進行響應(yīng)，因此輸出的答案統(tǒng)一且不具有針對性，對于超出數(shù)據(jù)庫的答案，數(shù)字人可能無法處理這些非標(biāo)詢問，這便是人工具有數(shù)字人不具備的靈活性。人工咨詢是“有問必答”，即使是不了解此服務(wù)和需求的人員也會轉(zhuǎn)接至了解的員工進行處理，相比之下，數(shù)字人傳回的答案可能是根據(jù)問題中輸入的某個關(guān)鍵詞匹配數(shù)據(jù)庫中的答案，或者表示該問題超出認(rèn)知無法進行作答。因此為了與時俱進，后臺技術(shù)人員需要定期迭代無法回答的問題，進行篩選、加工、錄入，從而擴大數(shù)據(jù)庫的“知識”，匹配對應(yīng)的“答案”，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的建設(shè)需要耗費大量時間和資源進行定期更迭和維護，從而產(chǎn)生高額成本。
銀行數(shù)字人仍舊是依托于真人員工之下的輔助員工，什么時候它才能實現(xiàn)“自主”？伴隨大模型的引入，“自主”數(shù)字人看到了希望，因為它們開始得到了“自我學(xué)習(xí)”的能力。植入大模型的數(shù)字人比傳統(tǒng)AI模型做出來的數(shù)字人更具智慧性和擬人性。大模型是具有巨大參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型，它可以處理各種復(fù)雜的任務(wù)，且可以自行通過大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練從而認(rèn)知到人類語言表達上的區(qū)別。大模型能解決數(shù)字人學(xué)習(xí)過程中需要處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性進行數(shù)據(jù)清洗，從而輸出完整且準(zhǔn)確的“答案”。
大模型是在AI基礎(chǔ)上進行的升級，因此和現(xiàn)有的數(shù)字人進行結(jié)合不存在過多“相斥”現(xiàn)象，結(jié)合后甚至能發(fā)揮“1+1>2”的效果，進行仿生交互，更好地應(yīng)對用戶的需求，真正的將數(shù)字人訓(xùn)練成為數(shù)字員工。
目前市場上主流的銀行業(yè)實踐大模型和數(shù)字人結(jié)合的應(yīng)用主要分為以下四種：第一、智能風(fēng)控領(lǐng)域，數(shù)字人可以利用更強大的模型對大量歷史數(shù)據(jù)進行提取和自動生成，更好擬合和識別潛在風(fēng)險敞口，并做出對應(yīng)的提示和應(yīng)對方案，這有助于降低客戶風(fēng)險事件的發(fā)生概率，降低銀行對此類風(fēng)險事件的賠付準(zhǔn)備以及可能損失的聲譽。第二、智能客服領(lǐng)域，相比傳統(tǒng)AI數(shù)字人，大模型允許數(shù)字人可以對銀行賬戶、產(chǎn)品的常見問題，甚至涉及更深的人際交流進行答復(fù)，從而給客戶提供更加優(yōu)質(zhì)且個性化的服務(wù)。第三、智能營銷領(lǐng)域，結(jié)合了大模型的數(shù)字人“更懂得“客戶的需求，在深度分析客戶的交易和行為數(shù)據(jù)后，使用大模型為客戶推薦合適的金融產(chǎn)品，并以不令人反感的營銷策略展示，一定程度上提高銷售轉(zhuǎn)化率。第四、智能運營領(lǐng)域，數(shù)字人已學(xué)會處理設(shè)定好的標(biāo)準(zhǔn)化后臺操作流程，目前主要用于數(shù)據(jù)審核、身份識別等，確?？蛻羲_展業(yè)務(wù)的高效性和準(zhǔn)確性。
數(shù)字化程度成為評判一家金融機構(gòu)好壞的標(biāo)準(zhǔn)之一，因此依托大模型構(gòu)建數(shù)字員工成為銀行業(yè)主流選擇。
大模型使得數(shù)字人更“真”，它對于數(shù)字人的改善不僅僅是降低了3D數(shù)字人的制作難度，更為數(shù)字人注入了靈魂。據(jù)鈦媒體APP了解，過去3D建模依賴傳統(tǒng)CG技術(shù)，動作捕捉需要采集真人大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)在依托視頻大模型的數(shù)字人工具平臺，算法可以高效生成3D模型，處理面部細(xì)節(jié)也更加逼真，最重要的是大模型提升了數(shù)字人對語言的理解能力，使數(shù)字人可以運用到更多維的業(yè)態(tài)中。
中國銀行研究院研究員吳丹表示，“大模型應(yīng)用使生成式AI技術(shù)賦予銀行數(shù)字人強大的對話與創(chuàng)造能力，甚至自主學(xué)習(xí)能力。擁有AI大腦的銀行數(shù)字員工業(yè)務(wù)能力與服務(wù)水平將得到大幅提升。同時，大模型應(yīng)用也讓數(shù)字員工有‘靈魂’，該類數(shù)字員工可以有效助力相關(guān)后臺專業(yè)崗位人員優(yōu)化工作流程，大幅提升工作效率。因此，未來銀行在各個業(yè)務(wù)條線應(yīng)用擁有AI大腦的數(shù)字員工，將成為主流選擇。”
在中國推進數(shù)字化進程中，大模型率先賦能金融行業(yè)是有據(jù)可依的。銀行天生就是處理數(shù)據(jù)的企業(yè)，大模型的建設(shè)不僅幫銀行理清多年來的數(shù)據(jù)，還將一些待解決的問題和存在的風(fēng)險一并暴露解決，與其說銀行構(gòu)建大模型為了搶占市場份額，不如說大模型幫助銀行從內(nèi)至外進行革新，提高其內(nèi)在競爭力。
總體來看，數(shù)字人具有以下三種價值升級。一是代替人工，數(shù)字人是“不知疲倦”的，它們可以代替人工進行24小時值守，減少重復(fù)勞動帶來的人工占用和人工成本耗損，同時加快對客戶的服務(wù)速度，做到“1對1”專門“專人”服務(wù)，適應(yīng)銀行業(yè)降本增效的潮流。二是升級服務(wù)體驗，大模型的介入給數(shù)字人增加了強大的搜索引擎，允許數(shù)據(jù)人探尋數(shù)據(jù)庫以外的答案，從而解決了統(tǒng)一話術(shù)無法解決差異性提問的問題，此外大模型給數(shù)據(jù)人增強了“感知力”，通過客戶的預(yù)期和微表情捕捉客戶當(dāng)前的情緒狀態(tài)，從而分析出最具適用性的話術(shù)。三是數(shù)據(jù)沉淀，對于金融、銀行業(yè)而言，經(jīng)驗為王，這也是客戶習(xí)慣性選擇年紀(jì)大、看起來資深的客戶經(jīng)理，“大模型+數(shù)據(jù)人”可以不斷積累金融數(shù)據(jù)、案例，不斷收集和挖掘客戶的需求和偏好，再疊加擬人的分析手段，它們將在短時間內(nèi)學(xué)習(xí)和積累無數(shù)成功和失敗案例，從而短時間內(nèi)形成最符合客戶需求的方案，并規(guī)避大部分情況所帶來的風(fēng)險，逐漸成為“最懂客戶”的專家，并將客戶的信息形成數(shù)字化資料，包括感知數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)等，不僅僅能轉(zhuǎn)化為企業(yè)數(shù)據(jù)庫的積累，還能增加私人訂制所帶來的客戶粘性。
吳丹表示：“目前AI能力及大模型應(yīng)用還處于探索發(fā)展階段，銀行業(yè)落實虛擬數(shù)字人還需要克服諸多挑戰(zhàn)，例如避免同質(zhì)化、內(nèi)容安全治理、違規(guī)行為監(jiān)管等，才能為客戶提供更加智能化、高體驗感的優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)。”
大模型賦予了數(shù)字人更強的儲存和學(xué)習(xí)能力，同樣也存在著不少問題限制這項技術(shù)的發(fā)展。第一追責(zé)性，在數(shù)據(jù)不完善的階段甚至在數(shù)據(jù)完善階段也難免會出現(xiàn)特殊案例，一旦數(shù)字人服務(wù)發(fā)生事故，應(yīng)該如何進行追責(zé)和后續(xù)事項的處理，目前法律上尚未做出明確規(guī)定，這也會導(dǎo)致一部分用戶因為懼怕不可追責(zé)性而選擇傳統(tǒng)的人工服務(wù)。第二安全性，一旦數(shù)據(jù)上傳至云端、聯(lián)網(wǎng)，便不可避免的存在“黑客”風(fēng)險，客戶處于對自身信息和資金的安全考慮可能會拒絕接受這樣的數(shù)字化更新服務(wù)。第三道德性，由于數(shù)字人不是真人，難免會導(dǎo)致部分心懷不軌之人對數(shù)字人進行“輕浮”甚至觸碰道德底線，在模型建立時應(yīng)該對該類事情進行設(shè)定和規(guī)避，以免助長不良風(fēng)氣。第四歧視性，由于現(xiàn)實生活中的偏見、歧視、地域文化差異等，導(dǎo)致“大模型+數(shù)字人”在學(xué)習(xí)中難免會建立一些“不良習(xí)慣”，一旦服務(wù)時觸及客戶的敏感話題，客戶又應(yīng)該把問題追責(zé)至誰，銀行又該如何規(guī)避此類風(fēng)險也是業(yè)界目前一大難題。第五不穩(wěn)定性，由于“bug”的存在，大模型技術(shù)生成的部分內(nèi)容可能存在質(zhì)量不穩(wěn)定的情況，在保證數(shù)字人進行準(zhǔn)確回答的前提下，又要保證回答內(nèi)容完全符合金融監(jiān)管要求，銀行需要對大模型進行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練以及各方面審核，這對于銀行金融科技部門前期生產(chǎn)投入的資金量和工作量要求很高。
展望未來，伴隨生成式AI的飛速發(fā)展，數(shù)字人將擁有強大功能和自主學(xué)習(xí)能力，“大模型+數(shù)字人”將逐漸邁入“智人”時代，在這一時代結(jié)晶的助力下，銀行將有望實現(xiàn)人機協(xié)同智能化、經(jīng)營決策智能化、業(yè)務(wù)流程智能化，從而加快實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為客戶帶來更優(yōu)質(zhì)、更豐富的數(shù)字化體驗。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜李婧瀅，編輯｜劉洋雪）
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虛擬數(shù)字人在交流中只能單純地傳達文字，情感語義和情緒根本傳達不出來
技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用的拓展使數(shù)字人行業(yè)展現(xiàn)出了巨大的市場潛力