货品堆积如山，拆卸、扫描、记忆、分篮……周而复始，这就是传统分拨中心分拣员每天的重复工作。

     “不知道，这些员工的未来在哪里。”35岁的刘尧站在二楼走廊，望着一楼大厅中挥汗如雨的数十名快递分拣员说。

       他是西南某省邮政速递物流中心邮件集散处理中心副经理。在他所在城市，有多达几十万个城市网点，但根据传统快递企业收件配送的路径，首先要将包裹聚集到分拨中心，分拣员需要看着包裹地址，凭借记忆确定包裹应该发往哪个网点，完成分拣再集中运输。

     “不仅工作量，最关键是要记住每个地址代表的网点，一旦出错，包裹就很可能就会在路上多走几站弯路。”刘尧说，因此分拣员难招、难培养、难留人，投入成本也高，然而还是常常出错。即便刘尧本人，下班之后也会经常因为一个急件的错误路线而焦头烂额。

       如同其他行业一样，智能分拣、无人分拣很快袭来。与邮政物流这种步伐较慢的国企相比，互联网企业带来了快递物流的新气象——在浙江义乌申通智能机器人分拣系统仓库，一群机器人“头顶”黄色小托盘，仓库两侧放件员将快件放在托盘上，面单朝上进行信息采集。机器人根据后台传送路径信息，沿着地面上的二维码“路标”，到达指定地域格口，托盘翻起，快件顺着格口滑槽落入编织袋中，再由人工进行打包。

     “350台机器人同时作业，日均处理快递包裹达60万件，可减少70%的人工。”义乌申通公司总经理办公室主任陈振龙说。不仅如此，分拣准确率也提高到100%，避免了人工分拣差错率高带来的二次处理成本和车线资源的浪费，还可以避免分拣员操作中出现抛件现象。

       这样的场景，正成为各大快递公司日常状态。“原来我们网点高峰时要30多个分拣工人，现在10个人就够用了。”在南昌，圆通一家分公司负责人说。但现在，全自动分拣线有100多个建包口，快递员只要把快件放上传送带，剩下的事交给机器。

       挡板式分拣机、浮出式分拣机、倾斜式分拣机、滑块式分拣机……出了以上种种自动化分拣机器，智能配送机器人、无人机、大数据平台等也纷纷上阵，也成为一些企业的发展方向。“传统人工时代，经常出现供货过多、过少或各仓匹配不均衡情况，我们建立了基于大数据和机器学习销售预测平台，智能指导和触发从供应商采购到不同仓库层级间补货、调拨。”京东一位有关负责人对记者说。

       或许，随着AI的发展，在分拣这个工作领域，人类将毫无疑问被彻底淘汰出局。即便是邮政，各地也在花费巨资建立庞大的自动化分拣中心，“要不了多久，我们就会采用全自动化分拣流程。”刘尧说。

       唯一的问题是，到那时，文化水平不高、年纪已大的传统分拣员工，该怎样去适应社会的残酷呢？

3、找不到未来的催收员和信审员

     “没技术含量的人力工作，总要被人工智能替代的。”刚被裁员的小惠对此有着很清晰的认识。

       被裁前，小惠是某金融公司的一个电话催收员。“这是一个争分夺秒的行业，上厕所都需要按暂停键，否则就不断有电话进来。”每天机械重复，永不停歇，是她过去几年的日常工作。

       由于各种金融业务的崛起，催生了这个庞大的行业。据不完全统计，从事第三方债务催收的公司已达2500到3500家，催收人员近30万人。没有要不回的债，只有想不出的招，死缠、烂打、羞辱、谩骂，催债公司的手段很多人都见识过。

       其中，催收最核心的电催业务，大多依靠网络云平台，拨打网络电话和群发短信。“最开始是手工拨打，后来升级为点击呼叫，现在是网络系统自动呼叫。最近，其本质，都是将电催员时间分秒不漏地利用起来。”小惠说，每通电话必须控制在1分钟以内，催收员在拨电话的时候，就要开始翻看客户资料。而有一些软件，会同时拨出几个电话，为的就是节约拨电话时间——上个电话没挂，下一个电话就在系统里等待，无缝衔接。

       因此在诸多描述中，电催就如一个“血汗工厂”，会将所有人榨干到极致。有某大型银行高管就透露，“其呼叫中心有上千名坐席，一天打10万多通催缴电话。”

       现在，这个古老行业正在急剧改变。大数据和人工智能的发展，正将催收行业标准化、智能化。

   “常见做法是声文识别，主要使用智能算法来查找，验证和分类客户的在线足迹。依据严密的业务逻辑完成信息验核、还款通知、催收警告等任务，并且能将客户与机器人的通话全文转写，为追款提供结构化数据线索。”在资产处理领域有20余年运营和管理经验的资易通CEO盛洁俪如是说。

       最终，像美国的催收公司True accord一样，服务全美20多家大银行，市值过亿美元，员工却只有15人。这意味着，一些靠着谩骂或威胁催款的催收员，在监管浪潮下，被大批地淘汰、清洗。有消息称，一家上千人的电催公司，如今裁员到只剩下70人。很不幸，小惠就是被裁的其中之一。

       与小惠被裁不同，信审员小齐还在迷茫中坚守，但如小惠一样：在这个行业，已找不到他们的未来。

       以前，信审员是个很体面工作，只招聘名校毕业生。其工作主要是控制风险，看看每笔贷款是否达到放款的标准。工作有5个流程：核实客户信息、核实使用产品、问询还款方式、评估还款能力和提醒客户按时还款。可以说，他们直接决定了是否给客户贷款。

       与电催类似，大部分信审人员最重要的工作，就是通过电话审核，行话叫“电核”。小齐说，一个信审员一天可以审50单，平均下来一单最多15分钟。总之，他们的工作就是这样，机械简单的重复着。

       但人工智能浪潮很快袭来了。小齐的公司，建模组、反欺诈部、数据部等一个个新部门建立起来。小齐很快发现原来的工作经验几乎毫无价值，大数据、人工智能、量化风控等等概念，似乎才是真正在做风控的标配。像小齐这样的信审员，成了一个可有可无的“鸡肋”——他们没日没夜的拼命干，核一天不过审核50单，机器审核量一天超过万单，完全解决了人工审批主观性、效率低等弊端。

     “一些公司已经完全裁掉了信审人员，我们的信审也在逐渐减少，未来所有决策都将自动化。”捷越联合授信评审副总监李强将其分为4个时代：大数据1.0时代，有App和信审系统；2.0开始引进征信系统；3.0有了建模、指纹识别、人脸识别等技术；到了4.0，则是完全的人工智能，机器学习。

       眼下，无疑正从3.0向4.0过渡。到那时，所谓人力，只会用对风控系统的建立、监督、维护上，所有的决策，都将“自动化”。

       因为征信系统的缺失，人工智能还在发展之中，目前仍有一些灰色地带，需要人工审核——这是信审员的最后稻草。但有不少专家断言，留个人工信审员的时间，不过5—10年。最可怕的是，信审员之前的工作经验几乎无价值，他们的经验对其他岗位毫无用处。

深度调查：

被AI替代的人去哪里了？

机器换人培训班

     “无论多么熟练的工人，也不可能24小时不间断地工作，而且不会出现差错，所以机器在工业生产中尽显优势。”采访中，刘尧的这句话，某种程度上道出了“AI取代人类职业”的最重要原因。