随着各项新兴技术兴起、发展及银行数字化转型提速，银行探索创新工作方式、服务模式的成果不断落地。比如慢慢的变多银行数字人出现，更多的数字员工为银行带来帮助。
关于数字人、数字员工，这两个看起来有点相似的概念之间，有着怎样的区别和联系呢？
麦肯锡曾指出，数字员工，也称数字化劳动力，是打破人与机器边界，以数字化技术赋予“活力”的第四种企业用工模式。区别于全职员工、外包员工及兼职灵活员工这三大传统用工模式，数字员工作为突破性的劳动力模式，已开始成为许多企业的用工“新常态”。
IDC发布的报告曾显示，预计到2024年，45%的重复工作任务将利用由RPA（机器人流程自动化）、AI提供支持的“数字员工”实现自动化。
综合各方观点，从广义上来讲，数字员工是指通过各项新兴技术，创造出的虚拟工作人员。而从狭义上而言，则是基于RPA的软件服务。在银行业，已有多家银行将RPA相关软件服务称为“数字员工”。
但RPA不是万能的，其主要处理大量定义清晰、逻辑固定的业务事项，即基于结构化数据实现流程自动化，因此目前银行业将其搭配上NLP自然语言处理、OCR光学字符识别、ML机器学习、KG知识图谱等AI技术，以处理更多基于非机构化数据的业务。
因此，银行数字员工或是指结合RPA、AI甚至大数据、云计算等技术实现的自动化软件服务。
数字员工相对于人工，不存在情绪问题，无需休息，可不间断工作，标准化程度高，具备可追溯记录的特性，且经过仔细修改算法或接入新技术可更快地适应复杂的环境等，因此可为银行业提高效率、降低经营成本。而降本增效是银行业数字化转型的迫切需求。
而关于数字人，上又称虚拟人，是指人类在计算机上模拟出一个类似真人的虚拟人形象。虚拟人的研究领域涉及到人类的表现、运动和行为。
MBA智库百科显示，数字人指存在于非物理世界中，由计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征（外貌特征、人类表演能力、交互能力等）的综合产物。人物形象、语音生成模块、动画生成模块、音视频合成显示模块、交互模块构成虚拟数字人通用系统框架。
以此可见，数字人是虚拟或“复制”的拟人化形象，且趋向于3D、立体的特征。而数字人的创造，既可凭空创造，也可按照真人“克隆”。
但是随时代的发展，数字员工和数字人正相互渗透，两者之间出现交集。或者说，数字人和数字员工之间本来就不是完全隔离的。
目前，数字员工从形象上来说，可分为具有拟人化形象和无可见形象两种，前者可作为数字人员工，后者为单纯的软件服务。数字人，则大致上可以分为身份型与服务型两类，前者可打造成虚拟IP/代言人，后者可提供办公等服务，实现部分人力资源的替代，即数字人员工。
通俗来讲，数字员工可以是数字人，也可以不是；数字人可以是数字员工，也可以不是。
一是无可见形象的数字员工。这一类一般指银行的自动化软件服务或RPA机器人，最大的目的在于降本增效，为银行的数字化转型发挥价值。
比如招行的海螺RPA+由设计器（自助设计平台）、执行器（运行控制器）、管理中心及官网社区四件套组成。其于2020年9月发布首个版本，目前已大范围的应用于招行运营作业、财务审核、风险排查、客户服务、客户经营等领域，累计发布场景项目数超4000个。
据悉，招行20余个总行部门、44家境内分行、4家境外分行及10家子公司在使用海螺RPA+。招行举例，海螺RPA+助力深圳分行小企业金融部企业营销，放贷超数亿元；助力卡中心催收及核账等场景，提前10余日回笼数十亿资金等。
二是身份型数字人。这一类通常可作为虚拟代言人或IP，主要是为银行树立良好形象，或在业务、周边营销方面发挥作用。
三是数字人员工，即数字人和数字员工的结合。包括客服、财富顾问等多个岗位的虚拟员工，除了可助力降本增效，也代表着银行对新型服务模式的探索。
比如近期，工行推出的4名工银私人银行数字财富顾问，是通过完整人脸建模技术，由线克隆而来的分身。据悉，工银数字财富顾问掌握十余种方言和数十国语言，结合了TTS和AI深度学习等技术。（详情见：工行推出4名数字财富顾问，采用TTS和AI等技术）
厦门国际银行在第六届数字中国建设峰会展厅展出的数字员工“夏小灵”，融合运用元宇宙、人工智能等技术，目前已服务涵盖业务运营、风险合规、财务管理、监管报送等八大应用领域近100个流程智能化场景，应用场景范围覆盖厦门国际银行及其附属机构澳门国际银行、集友银行，累计运行超10万小时，每年可节省人力资源超700万元。
关于上述三种模式的未来展望，第一种显然会在银行变得常态化，应用于各个场景，辅助银行员工完成业务操作，为全行增效降本。
第二种目前似乎在银行较为少见。如今请明星代言或合作可能出现“翻车”“塌房”等情况，而通过数字人打造银行自身的IP或品牌官，助力营销等，或是一个可探索的方向。
而第三种，包括国有银行、股份制银行、城商银行、农商银行、互联网银行等在数字人员工的探索上比较积极，但当前智能化水平还有待提升，或许未来接入垂直领域的大型语言模型，将会带来质变级的提升。
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