7月28-29日，由中国金融认证中心（CFCA）、数字金融联合宣传年主办的“转型加速2022”——CFCA数字生态大会在遵义举行。大会邀请百余家银行、行业协会、研究机构、高等院校、非银金融机构出席活动，就数字安全与生态建设、科技创新与数字化转型等议题展开深入讨论。
清华大学金融科技研究院副院长薛正华出席会议并围绕研究院与浦发银行共同研究的课题“金融数字化劳动力”发表主旨演讲。薛院长对数字化劳动力的概念、演进过程及发展趋势等做了全面剖析，并就其与数字化转型的关系做了阐述。他认为，数字化转型可以分为两个主要方面：一是对物理世界、现实场景进行数字化、智能化改造；二是创造全新的虚拟数字场景，创建更多的生产、生活数字空间。他指出，数字化转型的目标是为了提升工作质量和效率、简化运营、降低成本、增强体验、创建新型工作模式、服务模式及商业模式，创造新价值，而数字化劳动力是数字化转型过程的重要实施者之一。
薛正华指出，相对于自然人劳动力和传统的物化劳动力，数字化劳动力具有精确性、易塑性、组装性、智能性、可复制性等特征。从技术角度来看，数字化劳动力演进过程主要包含三个阶段：一是基于规则的数字化劳动力，大幅度解决大量简单、重复性、确定性工作，例如海量业务批处理、业务流程自动化等应用；二是基于弱人工智能的数字化劳动力，特别是依赖AI感知技术，实现机器能看、能听、会说，例如：基于OCR的票据识别、特定对话场景的客户服务和营销等；三是基于通用人工智能的数字化劳动力，在这个阶段，AI能力不仅仅局限于某一细分领域，而是能应对多领域、多层面的问题，能够自我学习，理解复杂理念、发现新知识、创造新方法。目前的技术发展主要处于第二阶段。
在金融领域，数字化劳动力已经在客户服务、运营管理、市场营销、内控合规、风险管理、金融市场等场景发挥重要作用，其支撑技术主要基于人工智能，特别是深度学习技术在图像处理、语音处理及自然语言处理等领域的重大突破。薛正华在现场演示了数字人面审官、虚拟分身等新技术成果，并进一步指出，金融业务的复杂多样性决定了金融数字化劳动力的体系复杂性，这种复杂性主要体现在协同多元性、角色多样性、依赖复杂性、任务海量性、时效多变性等。为了解决这些复杂性带来的挑战，围绕实际业务场景，金融数字化劳动力需要一套设计严谨、技术先进、运行高效、系统可靠、结果可信的系统框架。
薛正华还以银行为例，介绍了金融业数字化劳动力的实施路径，指出了思想变革、技术变革、人才变革、组织变革、资本投入是推动数字化劳动力实施的重要因素。他在演讲中分别以国有银行、股份制商业银行、城商行、互联网银行为例，介绍了建设银行、浦发银行、北京银行、微众银行和网商银行实施案例，并指出各银行需要根据自己的环境和情况选择合适的路径。他表示，数字化劳动力到底好不好，是否可被应用？这需要一套能力评估和价值评价体系从基础服务能力、业务专业能力、学习扩展能力和管理协同能力等方面进行能力评估；从能力补充、效率提升、成本降低、合规提升、品牌提升、产品创新等价值进行判断。
在谈到金融业数字化劳动力未来发展趋势时，薛正华表示，政策、科技和场景是数字化转型和数字化劳动力未来发展的重要驱动力。政策方面：国家和相关部委已经推出了支持数字经济、金融科技、数字金融等方向的鼓励政策；技术方面：大数据、人工智能、虚拟现实、5G等技术为数字化劳动力发展提供了坚实的科技基础；场景方面：产业数字化的快速发展以及虚拟数字空间的创新模式为金融数字化劳动力提供了全新的应用场景。数字世界延伸到的地方都是数字化劳动力的舞台，数字化劳动力将助力金融机构不断提升核心竞争力。
