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【“数字员工”与金融专题】金融业抢滩“数字员工”

来源:中国银行保险报时间:2022-06-13 07:42

编者按:

目前,金融机构纷纷抢滩布局“数字员工”,充分利用“数字员工”在多个业务场景的广泛应用,达到优化业务流程、优化人才体系、提升工作效率、提升用户体验、降低操作风险、降低人力成本的作用。看似神秘的“数字员工”究竟能为金融行业做点啥?我们一起从本期专题中来寻找答案。

□记者 苏洁

“好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一。”如今,越来越多的“数字员工”出现在我们身边,他们以数字化形式存在,具有人类的外观、行为,甚至思想的虚拟形象。通过人工智能技术应用,结合现在火爆的NLP(自然语言处理)和RPA(机器人流程自动化)技术,给机器人赋予了“灵魂”。

近年来,伴随着金融数字化转型加速和疫情冲击,银行保险等金融机构纷纷布局数字员工,以抢占市场先机。

金融业纷纷试水

金融业数字员工扎堆涌向市场,离不开政策支持。2022年1月发布的《“十四五”数字经济发展规划》提到,加强类人智能、自然交互与虚拟现实等技术研究;2022年初,银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》强调,“提高新技术应用和自主可控能力,坚持关键技术自主可控原则,对业务经营发展有重大影响的关键平台、关键组件以及关键信息基础设施要形成自主研发能力,降低外部依赖”。

与此同时,疫情使得消费者对于数字化渠道和工具接受程度越来越高。金融机构通过无缝对接的数字交互体验增强了金融机构与客户的黏性,从而提升消费者忠诚度。

目前,多家银行保险机构相继发布数字员工,以RPA和NCL技术相结合的数字员工一经推出就受到青睐。原因在于,金融工作标准化程度高,大量客户数据信息单靠人力整理效率低下,而人工智能技术可以最大限度提升业务流程效率,采用数字员工来降低运营成本成为金融机构的一种选择。此外,数字员工借助于人工智能技术集成,能够“看懂文字、听懂语言、做懂业务”,有力协助自然人工分担和处理单调、重复、规则、耗时的工作任务,由此成为金融职场的“新宠”。

据了解,2018年底,中国建设银行正式启动数字员工运营服务能力建设,2019年引入RPA等技术,构建数字员工运营服务平台;2020年农业银行完成了全行级RPA技术平台的搭建,首批数字员工在总行信用卡中心正式“上岗”;兴业银行推出智慧数字机器人,24小时的微笑服务突破了人工服务的局限,前端与后台的技术能力提高了服务效率,无需面对面接触,确保疫情防控期间银行服务便捷畅通。

作为较早引入数字员工的保险公司,弘康人寿目前将数字员工应用于投诉、电话中心、用户管家、核保、续期、契约、柜面、保全、理赔等核心业务场景。通过自动化读取邮件、整理表格、消息推送、跨系统信息抓取等操作处理复杂的全业务流程,实现核心业务模块全自动化运营。目前,已经覆盖公司9大业务模块、21个子流程。

弘康人寿运营总监姚凯表示,数字员工虽然没有物理外形,但可替代重复性工作,实现速度快、不间断工作,从而提高工作质量和效率,让员工摆脱基础的重复性工作,把专注力放到决策上。

去年12月26日,长城人寿数字高管“长城侠”正式亮相。“长城侠”是长城人寿产品、服务IP形象,其主要职责是向客户和大众普及保险知识、传递保险理念,并从客户立场出发引领公司产品研发和服务举措不断创新。

近日,水滴保险经纪上线数字员工“帮帮”,其价值在于:一是意图识别功能。通过机器+人的方式构建更大规模的语料库,进一步增强语义理解、对话策略学习能力,意图识别准确率为97%;二是医疗知识图谱识别。“帮帮” 内置水滴自研医疗知识图谱,能够记住市面上繁杂的保险产品信息,并基于语义理解能力实时提示给保险代理人,以减少回复出错率,帮助代理人快速提升专业能力。

水滴公司AI负责人黄明星介绍,通过智能对话机器人技术,“帮帮”完成了语音训练、情感分析、语义识别等能力的学习,能够了解客户的保障需求及购险意向,并依据重要和急迫程度进行排序,方便线上团队后续提供更及时、更专业、更个性化的保障方案规划。在意图识别之外,和客户交流的过程中,还可以第一时间察觉并理解客户情绪,协助服务人员适时地安抚沟通,提升客户体验和满意度。

人机协同发展

随着金融数字化转型步入深水区,越来越多的机构发现,单一的产品和技术已经难以满足更加系统和复杂的转型需求。2022年以来,RPA和NLP这种低门槛的工具加速被企业认可和采用。进入2022年那些已经具备这些技术的企业开始布局数字员工,通过人机协同方式应用于更为复杂的业务需求,加速企业数字化向更高阶段升级。目前来看,应用效果如何?是否达到了行业预期?未来是否会替代人工?

萨摩耶云创始人、董事长兼首席执行官林建明表示,银行推进数字员工,主要是看到其未来的产业价值:降低服务成本、缩短业务服务半径、提升服务效率、拓展更多服务场景边界,让金融业务达到或更接近“Bank4.0”。

但林建明也指出,目前国内RPA市场处于发展初期,企业的关注点仍集中在降本增效、解决劳动力短缺的问题上。特别是对于业务流程相对简单的中小企业,RPA技术带来的自动化任务处理能力,可以解决繁重的信息处理工作,有效降低运营成本。然而,RPA的意义并不应局限在任务流程环节。随着AI、机器学习、流程挖掘、低代码等和RPA深度融合发展,未来数字员工可以在更多场景中探索应用,助推产业实现敏捷数字化转型,有望帮助企业在管理决策上发挥更大作用。

谈及未来数字员工是否会代替人力时,姚凯表示,“数字员工是将重复性、标准化的工作流程化、自动化,对于非标准的工作暂时是无法完成的,因此不会取代人工。未来应该是人机交互、人机协作的合作模式,并不是完全替代。”

“数字员工和线下保险服务人员并不是二选一的关系,数字员工除了能更好地帮助客户解决问题之外,还可以成为线下服务人员的好帮手。”黄明星说。

背后风险需警惕

“数字员工快速发展的同时,需要注意的是,保险服务涉及用户个人信息和资金,在数字化科技应用过程中,要在依法合规的前提下,保障客户隐私和财产安全。”黄明星指出。

林建明认为,在效率提升方面,相比传统劳动力,数字员工可以提高人工效率,甚至实现“一岗多能”“多岗多能”;在降低成本方面,数字员工独立运作,传统金融服务属于劳动密集型产业,数字员工可以把人力从纷繁重复的工作中解脱出来,实现金融业向知识密集型和人力资本密集型过渡。但是,数字员工在金融业的应用还处于初级阶段,对其可能引起的风险危机要有相应的应急预案。另外,数字员工的服务质量和科技向善问题都需要持续改进和引导。

易观分析企业数字化中心分析师林麒表示,现阶段,RPA在例如合同文本要素是否完整等具备明确规则的文本处理场景上较为成熟;在例如办公室识别接收到的各类文件,并分发至各业务部门等需要对没有明确模板、机器进行主动判断的场景上不太成熟。

同时,林麒指出,RPA与机器学习结合,可以应用于反欺诈、反洗钱信息的自动整理,风控模型的持续训练和对涉及风险的交易的自主决策和处理。另外,机器学习作为支撑其他技术的底层技术,被应用于流程挖掘的模型建构,通过定向采集、处理银行、保险机构各IT系统中储存的信息日志,发现业务流程中具有缺陷的流程环节,进而帮助银行、保险机构优化业务流程。但需要指出的是,流程挖掘是当下RPA领域最热门的概念,但仍缺少充足的落地案例。

知识点:

认知RPA和NLP

RPA:机器人流程自动化(Robotic Process Automation),通过软件机器人自动处理大量重复性、基于规则的工作流程任务。它可以让软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务。

NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),是人工智能的一部分,利用计算机为工具,对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术。简单来说,就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。


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