最近,金融圈上班的人集體陷入了焦慮。
高盛、摩根士丹利這些華爾街巨頭,正在用AI工具“砍人”——不是砍項目,是砍人!據彭博社報道,某投行直接裁掉了30%的初級分析師,原因竟是AI工具能1小時干完他們8小時的活兒,還不用交五險一金。
更扎心的是,這波AI浪潮不是“未來趨勢”,而是“正在進行時”。我一個在投行做盡調的朋友,就曾被領導“點名”:要么學會用AI工具優化報告,要么下個月走人。
2025年6月5日,花旗集團在上海和大連的全球技術中心宣布,將縮減在中國的全球技術解決中心,這意味著花旗中國區將裁員3500人。
如此大規模的裁員,在金融圈里引起了軒然大波。令人驚訝的不僅是裁員人數,更有“N+6”的高額補償。一名花旗金融信息公司的員工表示,6月6日起就無需再去辦公室了,這種突如其來的變化讓人措手不及。
從補償方案來看,花旗此次可謂下了血本。
然而,這筆錢真的是“天上掉餡餅”嗎?公司補償越多,說明裁員的決心越大,背后的壓力也越大。許多員工拿到補償后,內心卻并不輕松。
技術替代的浪潮已勢不可擋。彭博行業研究年初發布報告稱,未來三到五年,全球銀行業因AI替代崗位將裁員20萬人,中后臺、運營等崗位首當其沖。
花旗日本、北亞、澳洲區總裁公開表示,花旗一直在全球范圍內堅持創新和投資新技術,升級數字系統、簡化流程,這些舉措雖聽起來有些冷漠,但背后卻是全球化和科技的雙重壓力。
除了花旗,東南亞最大銀行星展銀行也表示,未來三年將通過“自然減員”裁減4000人。有消息說,恒生銀行目前也在進行調整中。
那么,AI浪潮為何會率先“殺”進投行圈?背后藏著什么邏輯?
要知道金融行業,本質上就是“信息處理+數據分析”的生意。而AI最擅長什么?正好就是這兩件事!
比如盡調報告,以前初級分析師要花幾天時間整理企業資料、分析行業數據,現在AI工具1小時就能生成基礎報告,還能自動標注風險點。
財報分析,AI工具也能快速抓取財報中的關鍵數據,生成可視化圖表,甚至可以直接對比同行公司的財務表現。
在客戶溝通方面,AI客服已經能處理大部分標準化問題,比如開戶流程、產品咨詢等,而人工客服只需要跟進處理一些“疑難雜癥”。
華爾街的“AI實驗”,裁員是手段,效率才是目的。
高盛的CEO曾公開說過:“未來,AI會替代投行里所有重復性、標準化的工作?!?/strong>這不是危言聳聽。
據統計,高盛已經用AI工具替代了40%的初級崗位,比如盡調、數據錄入、基礎報告撰寫。更夸張的是,某對沖基金用AI算法交易,年化收益率直接碾壓人類基金經理。
但我們也別急著罵資本家“冷血”,事實上,AI替代的從來不是“人”,而是“低效的工作方式”。
那么問題來了,針對目前大規模滲透的AI“搶飯碗”恐慌,如果您是金融從業者,又該如何“反殺”AI,保住自己的飯碗呢?戰略企劃槍手倒是有一些建議,希望能幫助大家打開一下思路,畢竟路還長,日子還是要過的。
對于初級從業者,我們可以用AI工具“打輔助”,讓工作效率翻倍。
如果你還在做盡調、寫報告、分析數據這些基礎工作,恭喜你,那AI正是你的“救命神器”。
比如,你要寫一份企業盡調報告,但數據太多、邏輯太亂?直接把資料扔給ChatGPT或者Deepseek,讓她們幫你快速整理框架、提煉出重點。
另外還有一款工具叫 Claude,它分析財報的“專家”。
Claude比ChatGPT更擅長處理復雜數據,你可以直接上傳PDF財報,讓它幫你抓取關鍵數據,最后生成可視化圖表。
那么對于中級從業者來說,利用AI工具可以輔助我們“做決策”,提升專業度。
如果你已經負責項目決策、客戶溝通,AI可以幫你更精準地分析市場、預測趨勢。
比如,像Kensho這類AI數據平臺,能實時抓取全球新聞、社交媒體數據、宏觀經濟指標,預測市場情緒和行業趨勢。你只要輸入以下指令:“請分析近期美聯儲加息對科技股的影響,并推薦3只潛在抗跌股票?!?/p>
5分鐘后,Kensho就能生成一份包含數據支撐、風險評估的投資建議,看起來內容滿滿哦。
如果是開會議,可以用Fireflies這類AI工具自動錄音、轉寫文字,還能提取關鍵需求點,生成會議紀要。
您只要輸入“請記錄本次會議內容,重點標注客戶對收益率、風險等級的要求?!睍h結束后,Fireflies就能生成一份結構清晰的會議紀要,節省你90%的整理時間??纯从卸嗨?/p>
對于金融高級從業者來說,用AI工具“管理團隊”,優化資源,照樣有章有法。
比如,Monday這類AI項目管理平臺,能根據團隊成員的技能、工作量自動分配任務,還能實時監控進度,預警風險。
當你輸入“請根據團隊成員的專業背景,分配XX項目的盡調、報告撰寫、客戶溝通任務,并設置截止日期?!?分鐘后,Monday就能生成一份任務分配表,還能自動提醒成員進度,高級感滿滿。
當然,利用AI提高工作效率的同時,切忌不要過度依賴AI,要成為AI的主人,不要最后成了AI的奴隸,有時候AI坑起人來,也是讓你哭笑不得的。所以,自己也要不斷學習,提升審核AI助手工作的能力。
每一篇AI生成的文本,必須要親力親為逐字逐句地審核一遍,確保數據的權威性和準確性,還有邏輯上的把控,最終還得靠自己的專業水平把關。
比如,AI能寫盡調報告,但無法替代人類與客戶溝通時的“情感共鳴”;AI能分析數據,但無法替代人類在復雜決策中的“直覺判斷”。
我的那個投行朋友,現在用Deepseek寫盡調報告、用Claude分析財報、用Kensho預測市場,效率已經直接翻倍了。上個月,他不僅保住了工作,還因為“創新能力強”被提拔為項目經理。
上面戰略企劃槍手提供的一些思路,不知道您聽明白了嗎?
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