
记者 陈植
" 对于 AI,我是又爱又恨。" 肖艳说。
作为一位 8 年工作的外资银行客服人员,她发现自从银行引入 AI(人工智能)客服系统后,工作方式已发生一系列明显变化。
以往,她必须牢记银行各项业务操作流程与回复话术,应对客户的各类金融业务咨询。如今,她身边多了一位 AI 数字员工,只需将客户提问告知 AI 数字员工,它就会迅速给予相应回复内容,以及所需的业务办理操作页面,让她的工作效率提升不少。
然而,随着 AI 数字员工的日均服务次数、服务人数与服务品质全面超越人工,肖艳担心,未来工作岗位会不会被 " 夺走 "。
今年 4 月起,她听说这家外资银行总部开始酝酿新一轮减员,原因是随着 AI 技术在银行内部的应用日益普及,加之 AI 数字员工不断增加,使得总行高层认为客服、风控、合规等中后台员工数量需要进一步压缩。
已有外资银行率先出手。
5 月 19 日,渣打集团发布最新中期可持续增长战略称,2030 年前削减逾 15% 的企业职能相关岗位。
按照当下渣打集团约 8.2 万名员工总数计算,此次减员将波及近 8000 个工作岗位。
渣打集团首席执行官温特思(Bill Winters)表示,减少员工岗位数量以 " 让位 " 给机器,这项趋势正随着人工智能推进而不断加速。目前渣打集团正加强自动化、先进分析及人工智能的实际应用,以精简流程、改善决策,提升客户服务与内部效能。
彭博行业研究发布报告指出,随着 AI 逐渐取代人类员工所执行的任务,预计全球银行会在未来三至五年内减员约 20 万人。
当前,中资银行尚未因 AI 使用而减员,但员工因 AI 转岗的情况在增多。
赵强是一家股份制银行华东地区支行的对公客户经理,其所在支行在今年 4 月转入了 3 位客服部门员工,原因是 AI 客服系统快速迭代令客服部门不再需要那么多的人手。
不久前,赵强所在分行的领导在内部会议上强调,希望客户经理用好 AI,未来不再领着产品经理与业务专员 " 见客户 ",而是带上几个 " 金融业务自动化办理智能体 "。
数据显示,截至 2025 年底,六大行员工总数达 185.44 万人,较 2024 年底增长 1538 人。其中,六大行科技人才数量在 2025 年净增约 3.5 万人,达到 13.59 万人。这显示,大行大量的传统业务工作岗位开始被科技人才 " 取代 "。
8 年的客服工作,让肖艳对客户金融咨询问题回应早已 " 驾轻就熟 "。
"70% 都是客户自主办理业务过程遇到的问题,主动来询问解决方案或要求银行协助办理;30% 与客户投诉有关,主要是理财产品收益不达标,或者业务办理体验不佳,我们都会使用统一规范话术安抚客户情绪。" 肖艳说。
因为能够精准洞察各类客户的情绪变化,妥善解决客户的各类金融咨询,肖艳得到大量 " 好评 "。这一度让她产生在外资银行客服岗位工作到 " 退休 " 的想法。
自 2022 年所在的银行引入 AI 客服系统后,肖艳日益感受到大量客服工作被 AI 逐步替代。最初,AI 客服系统主要专注客服话术规范性 " 质检 ",当客服人员说出某些不够规范的回复话术时,AI 系统会自动跳出提醒信号,让客服人员迅速纠正回复内容。
2023 年这套 AI 客服系统完成了迭代,开始替代客服人员完成不少基础性工作——当客户提出相对简单的业务咨询或业务办理要求时,AI 客服系统就会自动回复并给予远程业务办理操作指引。
2025 年底,这家外资银行直接引入了 AI 数字员工,比如当客户投诉理财产品收益不达标而情绪波动较大时,AI 数字员工仍会耐心地组织话术,安抚客户情绪并建议长期持有等待 " 产品业绩翻身 "。
" 如今,逾 90% 的客服工作,都被 AI 数字员工包揽了。" 肖艳直言,留给自己的,往往是最棘手的且 AI 难以驾驭的客户投诉。但是,这类棘手客户投诉往往 " 吃力不讨好 ",导致她的服务满意度出现下降,相应的绩效奖金也被打了折扣。
但是,银行高层看到的是,AI 客服系统与 AI 数字员工可以胜任绝大部分人工客服工作,客服部门已无需那么多人手。
肖艳说,在 2022 年 AI 客服系统上线前,客服员工总数逾 350 人,如今却不到 100 人。
今年 4 月底,这家外资银行客服部门负责人发来新通知,计划在年底前再减少 10 至 20 个客服工作岗位。因此,银行启动 " 转岗 " 计划,客服人员可以申请前往分支行担任客户经理或网点营销专员。
目前,肖艳正在犹豫是否 " 转岗 "。她向合规、风控、人力资源管理等部门同事征求意见。这些中后台部门员工认为,"AI 也会让他们工作难以保住 ",其中一位合规部门同事建议她尽快 " 转岗 ",因为 AI 很快会令合规部门部分员工转岗,到时客户经理的岗位竞争将更激烈。
随着 AI 技术在银行内部的应用持续普及,众多业务规则明确、高频重复的中后台岗位将被 AI" 替代 "。
以往,赵强每晚都要撰写企业信贷尽调报告,除了梳理企业财务数据与业务状况之外,他还要花费数小时在线搜索相关企业的舆情信息,例如企业是否因拖欠货款或民间融资逾期而面临官司。
" 这项工作时常会出现遗漏差错,一旦被风控部门发现,不但会遭受批评,相关信贷申请进件还被退回重新修改。" 赵强说。
在年初所在的银行引入 AI 工具后,赵强只需输入企业关键的财务数据与业务状况,就能 " 一键 " 快速生成企业信贷尽调报告。令他惊叹的是,AI 会自动搜集相关企业全网舆情信息,使得企业信贷尽调报告出现 " 遗漏差错 " 的概率大幅下降。
之后,一种焦虑袭上心头。赵强意识到,一旦这项 AI 工具应用持续普及,他的工作价值将 " 大打折扣 ",因为 AI 做了客户经理原先要做的大量工作,并且比客户经理做得更好。
今年初,分行领导前往赵强所在支行督导客户经理工作时直接提出,在 AI 时代,客户经理的大量重复性、基础性工作将被 AI 替代,从而给客户经理留出更多时间和精力拓展新业务。因此,未来银行需要的是,能将 AI 赋能与拓展新业务完美融合的客户经理。若客户经理无法胜任这个新角色,可能很快被淘汰。
面对 AI 应用带来的冲击,在银行从事反欺诈风控工作 10 年的刘勇开始思考如何与 AI 共存。
作为一家股份制银行华东地区分行的风控部门业务主管,刘勇坦言,在线上零售信贷领域,欺诈行为在信贷逾期的占比已超过 50%,令分行深受其害。2024 年以前,分行高层高度重视反欺诈风控,投入大量资源培养反欺诈风控人才。
经过多年实践学习,刘勇在反欺诈风控方面有了自己的 " 拿手绝活 "。例如,在线上信贷面审环节,他能根据贷款申请人的某些表情细微变化,精准判断对方是否在撒谎;此外,他还擅长观察贷款申请人的 " 背景板 " 是否高度趋同,研判对方是否在同一个地点申请线上贷款,迅速提醒风控部门要留意黑灰产组织可能正在教唆贷款人骗贷。
如今,这两项 " 拿手绝活 " 已被 AI 风控大模型迅速掌握。
2024 年初,刘勇所在的银行技术部门研发了一个 AI 风控大模型——将风控部门所有同事的风控经验,以及以往数十万个信贷面审案例转化成结构化数据,投喂给 AI 风控大模型进行预训练,令后者的风控能力 " 青出于蓝而胜于蓝 "。
在线上信贷面审时,AI 风控大模型通过分析借款人的微表情变化,也能判断对方是否撒谎,且准确率比刘勇高出不少;在研判黑灰产组织教唆骗贷方面,AI 风控大模型借助基于 AI 的地理定位技术 + 大数据分析技术,日均发现并预警的信贷欺诈申请人数量比刘勇高出逾 30%,达到百人级别。
得益于 AI 风控大模型的应用,过去两年这家银行的零售信贷坏账率低于 1%。于是,银行高层决定加大对 AI 风控大模型迭代升级的研发投入。
" 那一刻,我感到自己的工作快被 AI 替代。" 刘勇说。为了提高 AI 风控大模型的能力,他一度被调往技术部门,协助 AI 团队进行快速迭代。
刘勇与其他银行的风控部门同行交流发现,大家普遍怀有被 AI 替代的 " 危机感 ",尤其在银行依托 AI 技术构建涵盖贷前调查报告自动生成、数据审查报告自动化、风险预警精准化、量化交易辅助风险决策、信贷欺诈行为实时监测防范的全链条风控体系后,留给风控人员的人工风控审核工作量大幅减少。
不过,转机意外来临。2025 年以来,不少黑灰产组织开始使用 AIGC(人工智能生成内容)技术,先虚构大量 " 真人 " 的生活消费记录,再通过 AI 变脸方式骗取线上消费贷款。
对于这类新型欺诈行为,AI 风控大模型因为缺乏丰富的 AI 模型对抗能力,一度难以全面识别基于 AI 变脸的 " 伪真人 "。受此影响,刘勇所在银行的零售信贷坏账率一度回升到 1.2%。
今年 4 月起,银行要求刘勇与 AI 风控大模型相互配合,对可疑的线上零售贷款申请进行人机结合的 " 面审 "。
针对 AIGC 制造的 " 伪真人 " 善于回复与信贷高度相关的问题,刘勇在线上消费贷款面审时,会突然提出与信贷无关的常识性问题,比如圆周率是多少,为什么月亮绕着地球转。
由于这些 " 伪真人 " 在 AIGC 训练时并未接触到此类问题,往往答非所问或停顿数秒后再给予回复等状况,刘勇就能快速精准判断对面的贷款申请人是不是 " 伪真人 ",迅速提醒信贷审批部门高度留意相关骗贷风险。
" 没想到自己竟会以这种方式与 AI 共存。" 刘勇说。
肖艳曾专门询问客服部门负责人:" 为何银行执意使用 AI 替代更多客服人员?"
该负责人表示,这也是境外母行的决定。目前,境外母行总部正致力于通过 AI 提升生产力,实现营收增加与成本压降,从而提升整体业绩表现,让股东方获得更佳的投资回报。
对于 " 在 2030 年前削减逾 15% 企业职能相关职位 ",渣打集团表示,计划在 2028 年实现高于 15% 的有形股东权益回报,较 2025 年提高超过 3 个百分点,并将在 2030 年提高至约 18%。
同时,渣打集团计划在 2025 年— 2028 年期间实现高双位数每股盈利复合年增长率,以及 5% — 7% 的收入复合年增长率。在此盈利基础上,支持 30% 或以上的派息率,并逐步递增每股股息。
作为一家对冲基金的基金经理,张刚有着逾 10 年的西方金融机构股票投资经历。
他直言,随着欧美资本市场日益重视上市公司的利润状况、利润分红与股票回购是否逐年超预期增加,不少西方金融机构都开始希望通过加快 AI 技术普及实现降本增效,即降低人力资本的同时提升业务拓展运营效率,带动营收利润双双超预期增长。
在张刚看来,当前境内银行也面临类似压力。年初他在调研 A 股和港股上市公司时,发现多家境内银行高层表态将高度重视 ROE 增长,给投资者带来良好的回报。
ROE 是指净资产收益率,属于衡量银行运用自有资本效率的核心指标 ,其计算公式为 净利润除以平均股东权益 ,数值越高代表银行的资本盈利能力越强,给予股东方的股东权益报酬相应更高。因此,这一指标在二级市场也被视为 " 股东权益报酬率 "。
Wind 数据显示,受净息差持续下降等因素影响,截至 2025 年底,在 42 家 A 股上市公司中,ROE 高于 10% 的数量已减少至 18 家,较 2021 年的 33 家下降约 50%,且 A 股上市银行的 ROE 平均值也从 2021 年的 11.26%,降至 2025 年底的 9.61%。
张刚认为,不排除部分境内银行也会通过 AI 优化自身资本配置效率,在适度压降人力资本的同时创造更多业务营收增长机会,将 ROE 尽快回升至 10% 以上,给予投资者良好回报。
近年来,境内银行已着手推进 AI 技术在众多场景的落地应用,比如工行在 30 多个业务领域规模化落地逾 500 个 AI 应用;建行的 AI 助手日均访问量超过 10 万人次;招行的 AI 大模型应用在 2025 年实现 1556 万小时的人工替代;浦发银行的金融行业研究大模型,让报告撰写时效提升 20 倍。这些 AI 应用举措都有助于实现更好的 " 降本增效 "。
但是,已有中资银行选择走一条新路径。
4 月底,上海银行董事长顾建忠表示,计划将在未来五年净增加 5000 名员工,从 13000 人增至 18000 人。新增的 5000 名员工里,3500 人属于营销人员,1500 人主要用于科技数据建模等工作。
赵强坦言,即便 AI 大幅提升银行业务运营效率,但由于金融服务的专业性与合规性要求,银行仍需与客户开展面对面沟通,才能更精准地了解客户个性化需求,提供针对性的金融服务。这也是 AI 难以替代的银行工作岗位。
" 如何在 AI 技术普及与人力资本调控之间找到一个最佳平衡点,各家银行都在摸索。但一个难以避免的趋势是,那些标准化程度强、业务规则流程相对清晰、重复性高、客户交互复杂度低的银行工作岗位,迟早会被 AI 大面积替代。与此同时,能驾驭 AI 提升工作能力的员工,也会逐步取代不会使用 AI 的员工。" 赵强说。
(应受访者要求,文中肖艳、刘勇为化名)


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