近日，由浦发银行牵头，联合清华大学五道口金融学院发布了《金融科技新动力：数字化劳动力的应用与前瞻》。报告涵盖数字劳动力的概念、金融机构应用现状、数字劳动力体系设计目标、实施路径、实施关注点及能力评估。
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）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。
金融业数字化劳动力的六大应用场景
报告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。
不同岗位的数字化劳动力替代程度和替代难度矩阵
报告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。如下图所示，右上角的岗位，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，考虑到成本和效益因素，其较难完全被数字化劳动力替代。
数字化劳动力是一个系统工程。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。
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。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。
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
协同运行，最后对工作绩效进行评估一个完整循环周期。
目前我国银行数量约4000家，因自身禀赋的差异，不同类型银行在部署实施数字化劳动
力时，采取的策略不可能统一。
对于村镇银行、农商行和城商行等区域性银行，其客户数 量、资金实力和技术研发能力方面都比较弱，建议先从性价比较高的客户服务类和运营管理
类数字化劳动力开始实施。
全国性银行有强大的资金、技术、人才和数据优势，可以积极探 索更高阶的数字化劳动力，比如内容合规类和风险管理类。
互联网银行具有强大的互联网和
科技基因，线上开展业务，无人员和业务的历史包袱，能够高起点布局数字化劳动力，在业 务全流程替代或辅助自然人的劳动。
深入剖析数字化劳动力引入和应用环节发现，关注点主要集中在数字化劳动力输出的内容、行为以及相关的权责 管理三个方面。
解决关切可以从数据、算法以及多维综合管理来切入。
数据要素管理可从立法、技术以及机制三个维度着手，技术方面可以探索隐私计算技术在隐私保护方面的应用，机制方面注
意数据信息的收集和使用的原则。
算法规则方面的管理，可从立法和机制入手，尤其在机制 方面要抓住算法规则管理的关键—算法的解释，包括原理、责任影响等方面的解释。另外， 要赋予用户选择权，设置申诉机制和退出机制，这也是目前实践证明最有效的措施。
多关注点综合管理则需要制定内容、行为、权责在机制上的综合管理措施，可以从明确分工、明晰 归责、严格授权、强化管理、充分测试、强化审计等多角度入手。另外也要关注目前岗位的
敏感度，涉及资金、涉及客户、涉及内容精确性的岗位在拓展数字劳动力应用方面应更加重 视关注点。
数字化劳动力的实际工作能力和所创造的价值是数字化升级的关键。数字化劳动力能力评估、价值评测则是评判数字化劳动力引入效果的重要抓手。
金融数字化劳动力能力评估
对于数字化劳动力能力评估，报告将其定义为一种对数字化劳动力组织体系在定义、实 施、度量、控制和改善其数字化劳动力能力实践过程中，基于各个发展阶段的描述形成的评
估标准体系。该体系基于数字化劳动力在工程应用中的全历史改进成果和经验教训，是一个 基于过程改进的评估体系。它指出数字化劳动力发展过程中的管理的主要工作和次要工作之间的内在联系，以及逐步实施工作的方法，助力数字化劳动力系统组织发展走向成熟。
其中：A+B+C+D+E+F+G+H+I=100%,
a1+a2+b1+c1+c2=100%；d1+d2+d3+d4+e1=100%；f1+g1+h1=100%；i1 =100%。
由于数字化劳动力处于发展阶段，且各个岗位能力定义尚未成熟，这里只给出评估框架 和解析和审核类数字化劳动力能力评估分项指标评分表示例以作启发。具体权重的确定可以
根据数字化劳动力岗位的具体要求和特点，实行专家投票评分，来最终确定，权重仅供参 考。
数字化劳动力能力评分可参考如下方式：
1. 数字化劳动力能力评分=∑(评价项得分*评价项权重)
2. 评价项得分=∑(指标项*指标项权重
来源 | 浦发银行、清华大学五道口金融学院《金融科技新动力：数字化劳动力的应用与前瞻》
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