小冰公司联合创始人、首席运营官徐元春：未来企业90%的知识型工作或由数字劳动力完成_股票配资

AI赋能金融：数字员工时代即将来临！

元描述: 探索AI如何彻底改变金融服务，深入分析数字员工、大模型Agent以及其在提高生产力方面的巨大潜力，并解答常见问题。关键词：AI, 数字员工, 大模型, Agent, 金融科技, 生产力, 人工智能, 小冰公司

想象一下：一个永不疲倦、效率惊人的虚拟员工，全天候为你的金融机构提供服务，成本却远低于人类员工。这不再是科幻小说，而是人工智能（AI）带来的现实。随着生成式AI的爆炸式发展，特别是像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）的出现，我们正站在一个变革的边缘，一个由AI驱动的、生产力空前提高的金融服务新时代即将到来。本文将深入探讨AI，特别是数字员工和AI Agent（智能体）如何重塑金融行业，并分享小冰公司等行业领导者的宝贵经验和见解，为你揭开这个令人兴奋的未来。准备好迎接这场AI风暴吧！它将彻底改变你对金融服务效率的认知！文中将详细分析大模型应用的演变，从最初的预训练到如今的Agent应用，以及未来可能出现的颠覆性变革。更重要的是，我们将深入探讨AI在金融行业中的实际应用案例，并解答你可能遇到的常见问题，让你对AI驱动的金融未来有更清晰的认识。别错过这趟通往金融科技前沿的旅程！

数字员工：AI赋能金融新引擎

正如小冰公司联合创始人兼首席运营官徐元春在2024年度北京金融论坛上所言，AI，特别是大模型Agent的应用，正将整个大模型商业化推向一个新的高度。这可不是危言耸听，看看英伟达CEO黄仁勋的豪言壮语吧：十万个AI Agent让公司在员工数量仅增加25%的情况下，生产力提升了三倍！这简直令人难以置信！这也正是我们今天要深入探讨的核心问题：AI是如何实现这种惊人效率提升的？答案就在于“数字员工”。

数字员工并非一个新鲜概念，但如今它已脱胎换骨。过去的数字员工可能只能完成一些简单的任务，而现在，它们已经能够承担起一份完整的工作，甚至更多！随着AI技术的不断进步，这些数字员工的能力也在不断增强。徐元春指出，随着数字员工能力的提升，企业的人力投入将呈现边际成本递减的趋势。这对于金融机构来说，意味着巨大的成本节约和效率提升。这可不是空想，而是小冰公司与金融企业合作的切身感受。金融机构对大模型应用效率的要求越来越高，而数字员工正是满足这一需求的关键。

大模型应用的三个阶段

大模型应用的发展并非一蹴而就，它经历了三个明显的阶段：

基座大模型采购阶段: 最初，许多企业，特别是国内的金融企业，集中精力采购基座大模型进行训练。这就好比盖房子要先打地基一样，是整个AI应用的基础。

大模型应用及Agent采购阶段: 随着基座大模型的成熟，企业开始更多地采购大模型相关的应用，以及基于大模型的Agent。这相当于在打好的地基上开始搭建房屋结构。

深度应用阶段: 现在，企业正迈向大模型的深度应用阶段，希望将AI更紧密地集成到核心业务流程中。这包括利用企业自身的核心数据和知识来创建专属的企业大模型，甚至垂直行业的大模型和场景化大模型，以最大限度地提高AI的使用效率。

这个阶段的转变，也充分体现了金融机构对AI应用的深层需求。他们不再满足于简单的AI辅助，而是希望AI能够直接参与并优化核心业务流程。

AI: 知识工作的精益工具

微软CEO Satya Nadella曾将AI定义为“知识工作的精益工具”。这句话精辟地概括了AI在提高效率方面的作用。在金融行业，大量工作涉及信息处理、数据分析和决策制定，这些都是AI的强项。通过自动化这些任务，AI能够显著提高效率，并减少人为错误。

数字员工的颠覆性力量

徐元春预测，未来，通过Agent（例如数字员工）的应用，可以替代掉现有的数据和信息化系统。数字员工带来的颠覆性力量，在于它在流程端的创新，从而产生更高的生产效率和更大的生产力。他甚至大胆预测，未来许多知识型、信息服务型员工的工作，90%以上都可能由数字劳动力来完成。这听起来有点“科幻”，但考虑到AI技术的飞速发展，这并非不可能。