数字金融与智能体银行建设已是银行业转型共识，AI应用加速落地，但区域城商行（884251）普遍面临多套系统并存、接口改造成本高、中后台事务挤占人力等现实难题，大规模底层重构投入大、周期（883436）长，难以匹配“小步快跑”的经营节奏。
近日，四川天府银行有关负责人在接受《金融时报》记者采访时表示，该行选择数字员工作为轻量化转型抓手，依托RPA、AI视觉模型与多模态大模型，以低侵入方式接管高频重复岗位工作，无需大改现有系统即可实现流程自动化，走出一条适配中小银行资源禀赋的数智化路径。
为何布局数字员工矩阵？
作为深耕四川本土的区域城商行（884251），四川天府银行依托地缘优势，深耕中小微企业与社区居民金融服务，但传统人工作业模式的短板持续显现。账务核对、跨系统数据汇总、监管报表填报、纸质单据录入、系统运维巡检、商户准入审核等工作高度依赖人工，不仅消耗大量人力，还挤占了业务管理部门用于制定经营策略、一线员工用于市场拓展的时间，且潜藏操作风险。
相较于大型银行全栈式系统改造路线，城商行（884251）科技预算、技术团队体量有限，难以承担大范围底层系统重构。数字员工凭借轻量化部署、低侵入对接、运维成本可控、迭代周期（883436）短的独特优势，无需改造核心业务架构即可模拟人工操作跨系统作业，精准承接重复性岗位工作，与该行整体智能体银行建设形成互补，成为平衡科技投入与运营产出的核心抓手。
数据显示，截至目前，四川天府银行已落地37个数字员工应用场景，累计自动化处理业务超33万笔，等效节约人工工时超10053小时，覆盖运营管理、风险合规、信贷后台、财务行政、监管报送、系统运维六大板块，不同类型数字员工各司其职，从数据治理、合规风控、单据处理、系统保障、业务审核多维度破解经营痛点。
首先，播报类数字员工，打通数据孤岛，管理决策告别手工统计。四川天府银行经营数据分散于信贷、零售、风控、财务十余套独立系统，人工归集核对效率低下。播报类数字员工自动完成跨系统数据抓取、清洗、口径统一，依托AI归因分析拆解业务波动，通过内部通信软件直接推送至相关管理人员、营销人员，推动经营管理从“人工滞后统计”转向“数智实时决策”。分行业务管理人员直观感受到变化。“从前每日要花费大量时间导出表格统计业绩，如今打开通信软件就可以看到各层级各类业务业绩完成情况，并且根据业绩归因分析展开针对性措施，业务一线驱动力有效提升。”分行业务管理人员说。
其次，监管报备数字员工，合规零差错，消解报送事务压力。监管报表、专项统计条目逐年扩容，人工汇总校验极易产生合规隐患。报备数字员工内嵌完整监管规则库，自动抓取底层数据、完成逻辑校验并按时上报，全年核心监管报表准确率稳定100%，大幅压缩各条线投入报送工作的人力，让合规团队聚焦风险预判、制度落地等深层工作。
再次，AI录入数字员工，突破单据识别瓶颈，缓解峰值加班压力。传统OCR对模糊单据、对公函证识别精度不足，季末业务峰值员工加班成常态化。该行自研AI视觉模型赋能录入数字员工，批量处理碎片化业务与对公函证，累计完成近19.7万笔碎片信息录入，13类业务识别正确率稳定在90%以上，显著分流了基础录入工作。
第四，7×24小时系统巡检数字哨兵，全天候值守保障业务稳定。过往系统监测、故障排查依靠人工定点值守，夜间、节假日隐患难以及时处置。巡检数字员工全年无休监测7大核心系统，累计自动巡检96657次，实时抓取日志、识别异常并推送预警，减轻运维人员轮班值守压力，筑牢全行业务稳定运行后台底座。
第五，多模态审核数字员工，统一标准压缩时效，优化客户服务体验。商户准入人工审核耗时久、执行尺度不一。搭载多模态大模型的审核数字员工同步解析证照、影像、文字材料，自动校验资质瑕疵，初审平均时长压缩至2分钟，累计完成商户初审2244家，机器与人工复核结果一致率达98%，统一全行审核标准，缩短客户线下等候时间。
此外，清算处理、客户分层触达、系统操作类数字员工形成补充，实现自动清算、客户提醒、后台批量操作等全流程自动化，构建覆盖前中后台的完整智能作业体系。
四川天府银行跳出自动化工（850102）具的传统定位，将数字员工视作独立数字化岗位，在HR系统中分配专属工号，纳入统一人员管理，实现人机协同办公。这套低投入轻量化方案，与全行智能体银行建设协同互补，以可控投入实现降本、控险、释放人力、精细经营多重价值，为区域城商行（884251）提供可复制转型范本。
面向未来，该行数字员工仍具备广阔升级空间，将持续拓宽自动化业务场景，依托大模型升级智能研判能力，完善人机协同管控机制，持续释放数智化转型红利。立足数字金融、普惠金融发展大势，该行以数字员工打通业务、科技、人力融合通道，用轻量化智能改造夯实本土服务能力，打造精细化、智能化区域精品银行，为同类城商行（884251）数字化实践提供了有益借鉴。
