导读：10月23日，科大讯飞副总裁沈海波出席在中国人民大学“陕公大讲堂”举办的“2026金融业人工智能应用与发展闭门交流活动”并做主题发言。他从科技企业视角出发，围绕金融场景数字员工的探索实践分享观点。
沈海波 科大讯飞副总裁
本次闭门活动聚焦“金融AI落地：专业数字员工与组织能力重构”等前沿议题，由中国人民大学国际金融学院、未来金融创新工程中心联合认知智能全国重点实验室主办，中国人民大学国际货币研究所、金融科技50人论坛与科大讯飞承办支持。
以下根据发言实录梳理：
科大讯飞副总裁沈海波表示，金融AI应用正从问答辅助向专业任务承接演进。让AI进一步进入真实业务流程，需要持续提升业务理解、跨系统协同和成果核验能力，并明确人机协作中的授权与责任边界。
在数字员工定位上，他认为，数字员工应成为“值得托付的同事”，在明确的岗位职责与授权范围内参与工作。其落地标准包含三方面：独立岗位身份、岗位任职测评、明确授权边界。对于高风险场景，尤其需要设置人工审核、异常接管和越权熔断机制。
对于数字员工平台建设，他提出两项核心前置环节。一是业务本体构建。以数据质量和业务理解为基础，关联业务数据、业务规则与专家经验，让数字员工理解具体业务。本体建设应从实际业务需求出发，避免“为建本体而建本体”。二是系统连接与集成。在身份认证和权限管理基础上，通过AI连接能力接入存量业务系统，减少系统改造与接口开发工作，支撑跨系统信息获取和流程协同。
结合金融业务实际，他介绍了三个场景的探索。
一是AI营销场景。科大讯飞与某省分行合作，探索从传统小模型营销向基于业务本体的智能营销升级。通过本体图谱约束模型推理链路，生成营销策略，实现智能化圈客，相关应用已在分行业务流程中开展验证。据项目验证结果，在相关营销场景中，营销策略生成耗时约15秒，转化率较该场景历史峰值提升30%。
二是AI客服理财场景。基于理财知识与客服业务本体，构建具备专业技能的数字员工，通过自然语言与卡片式交互，提供专业知识解答、产品辅助筛选等服务，探索向手机银行更多业务场景延伸。
三是信贷风控场景。采用数字员工与人类专家协同作业的模式，由数字员工承担前置处理等工作，人类专家对结果与过程进行审核确认，并承担相应业务责任。
最后，他提出三点思考。第一，数字员工建设是体系化工程，不能一蹴而就。第二，落地应从小切口起步，同时提前预留纵深拓展能力，为规模化应用打好基础。第三，需要生态共建，金融机构与科技企业形成合力。
他倡议行业界共同探索可监管、可追溯、可复制的数字员工体系，推动数字员工在金融机构更多适用岗位和业务场景中落地。
会议现场
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