2023年数字化劳动力的应用与前瞻行业专业报告word.docx

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1、数字化劳动力的应用与前瞻CHAPTER1CHAPTER2CHAPTERSCHAPTER4CHAPTERSCHAPTER6CHAPTER7目录数字化劳动力概念2数字化劳动力在金融业的发展应用现状6数字化劳动力群集协同体系9金融业数字化劳动力实施路径一以银行为例13金融业数字化劳动力的实施关注点16金融业数字化劳动力评估体系18金融数字化劳动力未来发展愿景22数字化劳动力概念近年来，数字技术的迭代和演进已经成金融企业数字化和智能化发展的重要驱动力，正在重塑整个金融业新一轮的竞争格局。中国人民银行发布的金融科技发展规划(2023-2025年)提出运用“数据+技术”打造数字化劳动力，实现全价值链、全要

2、素优化配置，培育技术先进、研发敏捷、渠道融合、决策精准、运营高效的创新发展动能，构建以用户、场景为中心的金融服务体系，全面提升数字时代企业核心竞争力。在数字化加速发展的时代，劳动力模式也在快速演变。数字化劳动力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”，数字化劳动力在各行业正以一种革命的形态席卷而来。目前，学术界和产业界关于数字化劳动力概念还没有准确或者统一的定义，且公开研究成果也较少。不少学者与机构将数字化劳动力等同于RPA,即机器人流程自动化。也有学者和机构将数字化劳动力称为数字员工，认为：数字员工是以“AI+RPA+数据+机器人”等多重技术深入融合应用创造的高度拟人化的新型

3、工作人员。不失一般性，我们试图从劳动力相关概念的源头来理解并定义数字化劳动力。在本报告中，数字化劳动力从广义上被定义为：由劳动者创造的数字形态的劳动资料。释义如下：学者和机构将数字化劳动力称为数字员工认为:数字员工是以“AI+RPA+数据+机器人”2等多重技术深入融合应用创造的高度拟人化的新型工作人员。不失一般性，我们试图从劳动力相关概念的源头来理解并定义数字化劳动力。在本报告中，数字化劳动力从广义上被定义为：由劳动者创造的数字形态的劳动资料。释义如下：1,陈震、缪若予、陈驰、卫杰，数字化劳动力：数字员工激活第四种用工模式。2.李萌、李朔，“数字员工”已悄然登场，将带来怎样一场变革？I图数字化

4、劳动力的定义1）由劳动者创造2）聂征为数字形态3）本质是劳动资料B（字化劳动力以收字形毒生存、运行于败字空间，其*接劳动时拿是IMS,脱数字空m,其不震存在C数字化劳动力数字化劳动力也是物化劳动力的一科,是一斡数字形态的搐。本质是务动责科，是一种数字形会的劳动资料1）由劳动者创造：数字化劳动力是劳动者主要通过脑力劳动形成的劳动资料。2）表征为数字形态：数字化劳动力以数字形态生存、运行于数字空间，其直接劳动对象是数据，脱离数字空间，其不复存在。依此定义，用于承载、加工、处理数据的设备、器件等不属于本报告所指的数字化劳动力范畴。3）本质是劳动资料：数字化劳动力也是物化劳动力的一种，是一种数字形态的

5、物。与物化劳动力相同，数字化劳动力的本质是劳动资料，是一种数字形态的劳动资料。作为一种特殊的物化劳动力，数字化劳动力相对于自然人劳动力和传统物化劳动力，有如下特征（PAAIC）：1）精确性（Precise）:数字化劳动力利用高性能数字计算能力对数字化对象进行分析、处理，过程中极高的精确性是自然人劳动力和传统的物化劳动力难以比拟的。2)易塑性(AdaPtiVe):传统物化劳动力一旦创造，其劳动能力难以改变，而自然人劳动力相关劳动能力的习得与提升，往往不是一个短期的过程。数字化劳动力根据环境变化、需求变化等，能够相对容易地更新、升级劳动能力，以适配新变化。3)组装性(Assemb1e):多个数字化

6、劳动力可以通过组合、编排，快速形成新的数字化劳动力；也可以对一个数字化劳动力的特有能力进行抽取、封装，从而产生出多个能力更专注的新型数字化劳动力。4)智能性(Inte1iigent):近年来随着大数据的不断积累，算力的不断增强，智能算法的不断创新，A1技术的突飞猛进促使数字化劳动力的智能性提升较快，在模式识别、趋势预测、复杂决策等诸多领域，其智能性已经开始超越自然人劳动力。5)可复制性(Copiab1e):数字化劳动力是数字形态的劳动资料，数字形态天然具有近乎零成本的可复制性。相对于自然人劳动力和物化劳动力，批量创造数字化劳动力的成本极低，数字化劳动力的边际效应是它的极大优势。发展数字化劳动力

7、可以帮助提高组织运行效率、实现产业高质量发展、优化现有经济结构和构建数字经济体系，应用价值较高。目前来看，发达国家政府数字化劳动力示范成效显著，而国内数字化劳动力渗透率远低于欧美发达国家，应用潜力巨大。当前，我们正处于全面移动互联与智能化日新月异发展的新时代，在全球掀起数字化革命的背景下，在数字化转型是不可逆转的大趋势下，作为数字化转型成功的关键实施者，数字化劳动力具有重要价值，大力推动发展数字化劳动力具有重要意义。数字化劳动力在金融业的发展应用现状数字化劳动力在金融业的发展应用现状数字化劳动力的革命浪潮已经到来，梳理数字化劳动力在金融业的发展应用现状有助于明晰目前数字化劳动力在金融业应用所处

8、的阶段，为后续推动金融业务创新和高质量发展提供支撑。金融业涉及业务场景众多，业务流程各有不同，因此各场景下的数字化劳动力均有自身的特色和专长。鉴于产业界还未能对数字化劳动力施行体系化的分类，本文将依据金融业实战经验对数字化劳动力在金融机构的应用予以分类，主要包括客户服务类、市场营销类、运营管理类、内控合规类、风险管理类、投资交易类六大基础类别，并分析每类场景下传统岗位存在的问题和数字化劳动力的助力方式，详见图2.1。金融业数字化劳动力的六大应用场景从目前数字化劳动力的各场景应用情况来看，各业务部门不同的业务流程特性、组织架构和监管机制决定了岗位角色对应数字化劳动力的应用难易程度。由于各类金融机

9、构的业务条线众多，难以横向比较其每项特征，因此本文从替代程度和可替代人员规模这两个维度来考察现有数字化劳动力在各应用场景中对真人员工的替代难易度，如图2.2。靠近右上角的数字化劳动力类型对应岗位业务重复性较高、可替代人员规模较大，替代人工难度较低，靠近左下角则因其业务属性，可替代人员规模较小，替代程度低，替代难度较高。例如客户服务类数字化劳动力，客服类人员规模在金融机构中占比较大，日常工作重复性较高，因此数字化劳动力对该岗位人员进行替代时，技术难度低、成本优势明显，总体应用难度较小。左下角的岗位，例如投资交易类场景的交易员本质上属于资金密集型和智力密集型岗位，具有较小的可替代人员规模，考虑到成

10、本和效益因素，其较难完全被数字化劳动力替代。金融机构不同岗位的数字化劳动力替代程度和替代难度矩阵Q客户服务类投资交易类大.rBKMtt(.)外号4位(91.M)绿台柜员大Wt难度注：此处指理论意义上的“替代”，真实场景是金融从业人员编制有限，新技术应用可增强现有岗位的效率和边界，相当于扩增一个“虚拟团队”。售代程度外汇交舄岗O市场营销类金融业数字化劳动力实施路径以银行为例数字化劳动力群集协同体系数字化劳动力是一个系统工程，其因所从事的业务和岗位的特殊性决定了其体系架构的复杂性，梳理其治理框架中的相关模型、治理框架、协同机制以及各模块在此业务流程中的角色应用，对于在各业务场景中数字化劳动力设计和

11、实现至关重要。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，其具有角色多样性、依赖复杂性、任务海量性、协同多元性以及时效多变性，那这五个特征也是系统设计目标确定的基础，如图3.1。数字化劳动力体系的设计目标核心是劳动效率、劳动质量以及劳动成本，共同决定数字化劳动力是否能够赋能企业带来价值。另外安全体系、群体健壮性、群体柔性、群体协同性以及群集管理也是重要关注目标，这些目标多是服务数字化劳动力安全稳定协同运行而设置的，如图3.2。数字化劳动力的设计目标众多，很难同时达到最优，其设计目标的实现是多目标协调的结果。金融数字化劳动力的体系复杂性的五个特征作为劳动力行出位职责，充虞职责，I1职

12、过程与其他主体协作，惨同包括：败字化劳动力之向的&体协IBI,与外部0字化劳动力的协同以及与人的协IBU数字化劳动力如果不在合适的时效苑圉内充成任务，可能影喻业务的开局。时效性昼求其J1低延迟=应Ig力，在信息时效性变化之前，做出反J2劳动效率指群体容裙、分布式容错、故犀诊断、Rw等机M。可使用平均无数。时向以及可用性播标林群体柔性娓模柔性：IS对工作第大或爆小1务柔性：应对功爱、窗色的护!体协同性潸足界协同性It求，塞捍分工协对U序化劳动力体全生命周潮的管理；对数字化劳动力运行过程的群集管理娥露髀mE金融数字化劳动力的体系设计目标D位时取成的工作;劳动质指标：淮*、召回率等指标劳动成本2）完

13、成特定工作所需要的时间指标：吞吐和平均响应时间安全体累一是外部愚息攻击5致的数掘研覆或采购、运行和缉护三方面成本。研发或采购成本可通过研发投入资本或采购资本来tto维护成本可通过对维护人员的资本投入来0。法失、池真、非法改，系统停播等，导致数字化劳动力工作结果出缙，St无法正常工作;二是内部的数字化劳动力个体观看群体由于设计缺的以及迸化失控导致的安全件.基于此，我们可以建立数字化劳动力的群集协同体系，其中包含生命周期模型以及协同运行治理框架，如图3.3。体系设计具有一定的普适性，可根据业务具体情况进行适配、实施和优化。在生命周期模型中，数字化劳动力首先经历岗位设计、然后经过生产装配、上线协同运

14、行，最后对工作绩效进行评估一个完整循环周期。而体系目标，实际是数字化劳动力建设和运行的指导原则。数字化劳动力的协同运行治理则从岗位管理、能力发现、柔性服务、智能调度、动态配给、以及监控回溯等十个方面展开。比如，岗位管理模块是所有数字化劳动力岗位的管理配置中心，用于管理劳动力的上岗注册、能力发布、要素配置、要素更新以及撤岗等。能力发现可以实现对数字化劳动力能力的快速发现和与任务的精准匹配。智能调度通过分析任务执行状况、系统资源利用情况、任务优先级等多维指标制定调度策略，实现数字劳动力智能调度。最核心的是多元协同机制。数字化劳动力涉及的协同机制有三种：不同岗位数字化劳动力之间的协同，数字化劳动力和

15、人的协同，数字化劳动力和外部数字化劳动力的协同。由于三种机制的协作方式不同，其流程设计方法和演进方向也有所差异。金融数字化劳动力体系目标、生命周期及协同运行逻辑关系数字化劳动力群集协同体系目标目标驱动的数字随幽生命周期模型安全体系工作效率会体柔性的微耐性办同运行劳动力成本劳动质切ME目标驱动的数字化劳动力胡同运行治理格架内控合规类客户服务奥数字化劳动力群集协同投黄交IK类金融业数字化劳动力实施路径以银行为例金融业数字化劳动力实施路径以银行为例纵观银行业的转型进化史，每一次的转型升级都是在技术、思想、人才、组织和资本的驱动下完成的，五个维度不孤立存在，也不单向改变，而是互相影响、互有反馈的一个有机整体。技术变革、思想变革、人才变革、组织变革及资本投入五个因素组成的有机整体就是当前支撑数字化劳动力发展的“五因素模型”，为银行业提供了数字化劳动力实施的方法论基础。“五因素模型”中，技术更新影响了金融从业者的思想，也为金融行业培养了人才；技术人才的管理模式促进了金融业组织管理模式的变革；组织的进化影响了思想的成熟和资本的决策；而资本的投入深刻影响了人才、技术、组织和