大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书 中国工商银行金融科技研究院 华为技术有限公司数字金融军团北京金融科技产业联盟2024年9月 版权声明 本白皮书版权属于中国工商银行股份有限公司、华为技术有限公司、北京金融科技产业联盟,受法律保护,转载、引用或其他方式使用本白皮书的原文或观点,应注明来源。中国工商银行股份有限公司、华为技术有限公司、北京金融科技产业联盟保留对违反以上说明和相关权益的行为追究相关法律责任的权利。 序言 大道不孤,众行致远。习近平总书记多次作出重要论述,指出发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。这是在世界百年未有之大变局和中国现代化建设的新阶段,对高质量发展的把脉定向。中央金融工作会议要求,金融要为经济社会发展提供高质量服务,做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。银行业应全面深化数字技术的金融应用,以人工智能为重要抓手推进产业创新和解锁新质生产力,以高质量金融服务推动经济高质量发展。 因时而变,随事而制。数字员工3.0作为人工智能大模型与银行业务深度融合的新型业务应用载体,正在重塑银行业的服务模式和创新能力。为更好推动数字金融高质量发展,助力人工智能+金融生态建设,由中国工商银行金融科技研究院牵头,联合华为技术有限公司数字金融军团、北京金融科技产业联盟倾力编撰《发展新质生产力,开启数字金融新纪元——大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书》,旨在为金融机构把握机遇,应用以大模型为核心的数字员工3.0新型技术,实现金融业务高质量发展,提供全面而深入的实践参考。 创新求变,行稳致远。随着数字化与智能化转型的浪潮汹涌而来,人工智能技术的革新层出不穷。数字员工的建设与创新应紧跟技术进步的步伐,同时契合我国金融行业的发展脉络,并充分体现人机的和谐协作。本书立足于当前金融科技发展前沿,从底层的大模型技术、中间的应用范式能力构建、到上层的应用场景落地,同时融汇全域安全和全生命周期身份管理,详细描绘数字员工的技术栈和实现路径,深入探讨数字员工应用于智能客服、智能营销、智能风控、智能运营等多个实践案例以及对其管理和安全管控方面的思考,为读者提供丰富的参考。 道阻且长,行则将至。本书凝聚中国工商银行、华为技术有限公司、北京金融科技产业联盟多年来在数字员工体系建设和应用领域的思考和实践经验,是各方多年合作的智慧成果。展望未来,我们相信,通过持续的技术创新和实践探索,以人工智能大模型为核心的数字员工将成为推动银行业数字化转型的重要力量,为打造一个更加智能化、高效率、广泛覆盖的高质量金融服务体系提供强大动能。在此,我们期待与各方携手,共同打造新质生产力,迈向数字金融新纪元! 目录 序言 一、概念篇:数字金融更上层楼,数字员工迈入新篇01 1.1立足新发展,数字金融是数字经济发展的新质生产力03 1.2贯彻新理念,数字员工是数字金融的重要应用载体04 1.2.1从自动化到拟人化,大模型成为数字员工重要技术支撑04 1.2.2从简单模拟到个性交互,数智技术赋予数字员工数字人格06 1.3剖析新优势,数字员工3.0助力银行迈入数字金融新纪元08 1.3.1从判别到生成,数字员工应用出现新形态08 1.3.2从单点能力到通用能力,数字员工应用驶向复杂纵深领域09 1.3.3从+AI到AI+,数字员工助力数字金融迈入新纪元09 二、蓝图篇:积极应对机遇挑战,构建新型架构蓝图11 2.1数字员工3.0建设的机遇和挑战13 2.1.1应用挑战:数字员工3.0的业务价值自证13 2.1.2技术挑战:大模型使能金融数字员工面临四大挑战14 2.1.3管理挑战:数字员工尚未形成体系性的身份管理机制15 2.1.4安全挑战:数字员工全生命周期仍面临安全风险隐患16 2.2数字员工3.0架构蓝图17 2.2.1全域场景赋能,构建良性生态17 2.2.2全栈技术融合,打造全能基座18 2.2.3全维人格纳管,塑造身份体系18 2.2.4全辖安全防护,确保合规运营19 三、应用篇:全域场景价值赋能,重塑应用百花齐放20 3.1数字员工3.0的价值场景识别21 3.1.1场景挖掘:科技主动前移业务一线21 3.1.2场景落地:业务深度介入开发运营23 3.2数字员工3.0的典型应用示例24 3.2.1对客辅助,质效提升的新动能25 3.2.2对内赋能,辅助决策的新帮手31 3.3打造开放共享的数字员工人才市场38 四、技术篇:全栈融合百模千态,建设敏捷创新工厂39 4.1技术框架:“三大支柱、一条产线、全量资产”41 4.2三大支柱:技术融合,夯实数字员工智慧基石42 4.2.1算力:异构算力融合,按需开展算力利用和建设42 4.2.2算法:多样智能融合,赋能数字员工生产力跃升44 4.2.3数据:全模数据融合,激活数字员工认知核心49 4.3一条产线:研运一体,革新数字员工研发模式52 4.3.1建设创新工厂,以敏捷化研发中心打造数字员工能力基石53 4.3.2建设能力枢纽,以标准化服务中心加速数字员工上岗运行58 4.4全量资产:统一纳管,使能数字员工持续进化62 4.4.1打造全面高效的资产中心,持续供给数字员工生产资料62 4.4.2构建共建共享的运营机制,全面推进数字员工快速发展65 五、管理篇:遵从劳动分工本源,创新数字员工管理66 5.1独立身份,赋予个性人格68 5.2权责清晰,明确组织管理69 5.3专业设岗,实现任务专办70 5.4科学管理,分层统一纳管71 5.5数字运营,持续提升能力72 5.5.1数字员工评价指标体系72 5.5.2数字员工能力运营73 六、安全篇:科技向善坚守本心,安全可信夯实根基75 6.1管理有序,制定数字员工安全合规管理制度78 6.1.1制度先行,明确安全顶层设计78 6.1.2优化组织,形成安全统筹协同79 6.1.3人才建设,强化安全意识技能79 目录 6.2全域守护,构建数字员工安全技术能力体系80 6.2.1数据安全,强化数据管理保护策略80 6.2.2模型安全,加强大脑自身价值对齐81 6.2.3业务安全,实现应用安全合规约束82 6.2.4以评促建,多维多轮衡量安全水平83 6.3安全运营,建立数字员工“早发现、早处置”风险防控体系84 6.3.1早发现,建立实时监测防线84 6.3.2早处置,形成闭环管理机制85 七、展望篇:数字员工未来已来,技术革新稳中求进87 7.1数字员工应用广阔,层次多元潜力深远89 7.2紧跟技术创新趋势,需求驱动动态升级90 7.3强化人才队伍建设,人机协同和谐发展92 7.4做好安全风险评估,完善监管合规机制93 7.5结语94 图1:数字员工的技术演进05 图2:智能体框架介绍06 图3:数字员工的能力分级07 图4:AI+时代人机协同10 图5:数字员工3.0架构蓝图17 图6:两阶六步数字员工建设方法论21 图7:三种挖掘数字员工高价值场景方法22 图8:绘制全场景赋能地图示例23 图9:数字员工应用场景选择二维象限法23 图10:数字员工人才市场框架38 图11:数字员工技术架构41 图12:大规模算力基础设施架构43 图13:轻量化算力基础设施架构43 图14:模型“选、育、用”三维建设思路44 图15:大模型测评框架45 图16:大模型能力矩阵46 图17:LoRA微调原理图48 图18:5+1数据知识体系49 图19:智能化数据治理流水线示意50 图20:研运一体产线框架52 图21:数字员工三层开发流水线框架53 图22:五维协同智能体能力54 图23:大小模型协同的三种模式55 图24:动态规划流程图示例56 图25:静态编排流程图示例57 图26:数字员工编排流程图58 图27:插件定义示例59 图28:数字员工能力统一管理框架59 图29:基于智能体的数字员工服务调控框架60 图30:原子-组合-范式三层服务61 图31:插件库资产示例62 图32:静态编排流程.yaml文件示例64 图33:动态规划提示词示例64 图34:数字员工管理体系67 图35:数字员工安全体系77 图36:数字员工安全技术能力体系80 图37:模型安全体系82 表1:数字员工设岗示例71 表2:数字员工评估指标体系(示例)73 发展新质生产力大模型驱动的数字员工3.0 开启数字金融新纪元建设应用白皮书 0102 大模型驱动的数字员工3.0 建设应用白皮书 一.概念篇: 数字金融更上层楼,数字员工迈入新篇 发展新质生产力 开启数字金融新纪元 大模型驱动的数字员工3.0 建设应用白皮书 1.1立足新发展, 数字金融是数字经济发展的新质生产力 1.2贯彻新理念, 数字员工是数字金融的重要应用载体 党的二十大报告中提出“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”。数字经济是继农业经济和工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。 数字金融与数字经济相伴相生,2023年中央金融工作会议提出要加速建设金融强国,做好数字金融等“五篇大文章”,提供高质量金融服务。数字金融是以数据技术双要素为驱动,推动金融产品和服务模式创新重塑,与数字经济发展相适应,全面服务经济社会高质量发展的一种新金融形态,是金融数字化转型的深化和提升。当前,数字金融正逐步融入到金融产品和服务中,实现产品、流程、渠道、营销、运营、风控等银行业务主要领域的全链路赋能,形成新质生产力,适应数字经济发展。 人工智能是发展数字金融的重要引擎,是助推银行从“数字时代”迈入“数智时代”的新动能。”中国人民银行发布的《金融科技(Fin-Tech)发展规划(2022-2025年)》,指出要重塑智能高效的服务流程,更好支撑数字化业务快速发展。2024年3月,“人工智能+”首次写入政府工作报告,为人工智能技术在千行百业的广泛应用开启新篇章。金融业作为数字化和智能化的先行者,具备人工智能应用丰富的场景舞台和技术实施基础。为高质量落实国家战略目标,金融机构纷纷加大人工智能应用布局,随着传统人工智能技术的逐步成熟和金融行业经验的持续累积,智能金融应用正在进入规模化发展新阶段。同时,生成式人工智能大模型的迅猛发展为数字金融带来新的发展方向,创造更广阔的应用前景。传统人工智能技术与新兴生成式人工智能的融合,推动数字金融向更高层次、更广范围发展,为金融行业带来前所未有的创新机遇。 在银行业数字化智能化发展过程中,数字员工成为发展数字金融的重要应用载体,银行通过数字员工的应用将劳动力、数据、技术等生产要素按照数字形态有机融合叠加,进一步推动银行金融服务由传统生产模式向数字化智能化生产力模式转变。 数字员工,也称为数字化劳动力,是一种利用机器人流程自动化 (RPA)、人工智能和其他技术来模拟人类工作行为的智能化IT系统,能在特定领域辅助或替代人类完成相关任务。值得一提的是,数字员工的设立并非是对人类员工的替代,而是让每个员工拥有贴身、智能的数字助理,提升人类员工的生产力和创造力,人机协同为企业创造更大的价值。该模式下,人类员工和数字员工共同组成协作团队,人类员工承担决策、监督、指挥的角色,数字员工围绕人类员工承担建议、执行的角色。通过上述过程,使得每个员工获得成倍的工作效能提升,进而实现生产关系的变革和生产力的飞跃式创新。 2023年大模型驱动的生成式AI技术爆发之后,数字员工也迎来全新的发展机遇——在大模型技术驱动下,数字员工拥有“智慧灵魂”,智能化能力和拟人化水平大幅提升,开启数字员工发展的新浪潮,成为推动银行数字化转型、培育金融新质生产力的新型重要应用载体。 1.2.1从自动化到拟人化,大模型成为数字员工重要技术支撑 数字员工概念源自流程自动化技术,伴随人工智能技术的快速发展,数字员工经历基于流程自动化的1.0时代、基于RPA+传统人工智能应用的2.0时代、基于大模型和智能体的3.0时代三个发展阶