人工智慧對金融從業人員會產生哪些影響？

計算機、大數據、機器學習，這些現代it技術的發展速度如此迅猛，會不會在不久的將來代替掉絕大部分普通金融員工的工作？比如，一家金融機構原來有100個金融工作人員，現在只需10個金融員工+計算機，即可完成原來所從事的交易。那麼就少了80個工作崗位~

金融業崗位多樣，具體到每種子崗位的工作人員，其所受衝擊會是怎樣？

Snap上市的熱潮過去後，華爾街大佬似乎不滿足自己被市場遺忘，紛紛轉型向科技公司，搭上網紅企業的快車。Goldman Sachs CEO Lloyd Blankfein 就曾放話 「Goldmanwas really a tech firm, not a bank. 」

高盛說自己是Tech firm之後，J.P Morgan也不甘示弱，開發出一款名叫COIN的AI產品，相信這幾天你的朋友圈已經被以下這則新聞刷爆了。

華爾街失守：摩根大通家的AI將36萬小時的工作縮至秒級。銀行家向碼農低頭。曾經匯聚全球頂尖金融人才的華爾街可能率先被人工智慧攻陷。據外媒報道，摩根大通利用AI開發了一款金融合同解析軟體，經測試，原先律師和貸款人員每年需要360000小時才能完成的工作，這款軟體只需幾秒就能完成。而且，不僅錯誤率大大降低，重要的是它還從不放假。36萬小時的人力工作，AI只需幾秒就能完成，一切人類在AI面前都是樹懶。

關於AI，李開復更是語出驚人：

未來五秒以下的工作將全面被人工智慧替代！同時，未來十年翻譯、簡單的新聞報道、保安、銷售、客服等領域的人，將約有90%的工作會被人工智慧全部或部分取代。未來，很多行業會被改造，更重要的是，這會是一個非常徹底的、非常血腥的改造。那些不能接受互聯網+、AI+概念的公司，他們會被顛覆！

AI有多火？

早在去年Alphago戰勝李在石之後，AI突然變成了新一輪行業風口。段子手萬箭齊發，連微博的水軍機器人都能自己編段子了....妹想到啊，以為人工智慧發展最先取代的是體力勞動；妹想到金融分析師華爾街一堆基金經理經紀人首當其衝。Data成了熱門專業，關於Data方向的就業機會每年也呈現指數級的增長。

但大摩也並不是第一家選擇用機器代替人工勞動的投行。2000年，高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯僱傭了600名交易員。但今天，這裡只剩下兩名交易員「留守空房」。瑞銀在裁員路上也沒有落後。用更高的科技取代成本高昂效率低下的人工勞動是所有行業的一大趨勢，估計在兩三年後，交易大廳能空出一個足球場來~

數據揭露殘忍的現實

2016年全球12家最大投行的分析人員降至5981人，低於2015年的6282人，科技公司里的金融工作者逐年增長：

LinkedIn的數據顯示，Google 4.75萬員工里，有1200人曾經在全球排名前十的投行工作；至少750名Apple員工來自投行；據CEO卡蘭尼克說，Uber員工中有一成到一成半來自金融服務業，曾經在高盛工作的員工佔5%。

金融數據服務商Kensho創始人預計，到2026年，有33%-50%的金融業工作人員會失去工作，他們的工作將被電腦所取代。Kensho開發的程序，做分析工作只需一分鐘，而拿著高達35萬美元年薪的分析師們，需要40小時才能做完同樣的工作。

過半的券商從業者將不得不轉型。人工智慧（AI）首先替代的不是藍領工人，首先再造的也不是製造業，而是金融業。70％（甚至更多）以上的證券業者都要轉型。不轉就被淘汰。離錢近的，總是先被革命。

目前金融機構的主流AI玩法有四種

投資銀行和賣方研究嘗試自動報告生成；金融智能搜索；公募、私募基金在通過人工智慧輔助量化交易；財富管理公司在探索智能投顧方向。

所以求職方向在這四個領域的同學們，可以考慮學習tech，做跨專業的複合型人才，如果僅僅躺在金融領域吃老本，那很可能會被科技淘汰。

中國商科留學生的出路

其實金融學是一個複雜的學科，在短時間內，很難被AI完全替代。在利潤率較高、數據結構化較好、問題定義明確的一些方面，AI會大行其道。在不同金融領域的AI如果都能發展到一定程度時，或許能加速整個金融產業的AI發展。

對於金融人才來說，這個時代需要專精金融且能和計算機從業者順暢溝通的人才。同時金融學的進一步發展也需要專業人才繼續探索。

因此金融完全是需要繼續學的，但有所側重的補充計算機知識可以為個人和社會帶來更大的價值。金融領域缺乏足夠的大數據和人工智慧人才儲備（這就是未來最緊俏的金融人才）

怎樣實現科技金融的職業轉型

成為懂AI的PM或商業人才。商業和產品的sense以及人脈是需要在行業中浸淫多年才能得到的，同時還需要懂得技術的邊界，並且技術的壁壘，其實遠沒有想像得那麼高。

輔修有關科技、編程語言的第二專業，對於科技大環境有所了解，至少當一個IT出身的同事和你交流時，能順暢地使用專業術語。

AI行業並不缺少一般意義上的技術大牛，一大票的公司的科學家都在攻克AI底層，所以對編程的要求不是太高，並且從一定意義上講，現在的技術已經成熟，而之所以沒有廣泛使用，是在應用上沒有將底層技術的商業價值體現出來。這個行業缺少的是極具創造力和洞察力的商業人才，從而發揮出技術的商用價值。

在科技這件事上，我們投入在自己的既得利益上過多，投入在行業和人類發展的視角上太少。這其實對行業意味著更加高效正確的工作。

There are also many (perhaps justas many) Wall Street professionals, including top tech executives at JPMorgan,who say theres more to cheer than fear when it comes to technological advanceson the Street.

固然，人工智慧或許會讓一些行業永久消失，卻是人類文明的一大進步。它解放了人類的創造力，但倘若你不去改變，就只能被社會淘汰，就只能失業。

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