เปิดปมเบื้องลึกการปลดพนักงานด้วย AI ในวงการธนาคาร ผ่านตัวเลขและคำพูดซีอีโอ

สิ่งที่ทำให้กระแสการปลดพนักงานในรอบนี้แตกต่างจากรอบก่อนๆ ไม่ใช่แค่การอ้างอิงถึง AI อย่างชัดเจนว่าเป็นกลไกสำคัญ แต่รวมถึงบริบททางการเงินที่เกิดขึ้นด้วย นั่นคือ ธนาคารต่างๆ กำลังลดขนาดพนักงานลง ในขณะเดียวกันก็ประกาศผลกำไรเป็นประวัติการณ์ การที่ 6 ธนาคารใหญ่ของสหรัฐฯ ทำกำไรรวมกัน 47,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาสแรกของปี 2026 นั้นเป็นสัญญาณว่านี่ไม่ใช่การปลดพนักงานเพื่อตั้งรับจากรายได้ที่ตกต่ำ ในทางตรงกันข้าม เงินที่ประหยัดได้กำลังถูกเปลี่ยนทิศทางไปลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และผู้บริหารก็กล้าที่จะเปิดเผยตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงานของ AI อย่างเจาะจงมากขึ้นระหว่างการแถลงผลประกอบการรายไตรมาส ซึ่งเป็นสิ่งที่แทบไม่เคยเกิดขึ้นเมื่อหนึ่งปีก่อน

รูปแบบดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงสิ่งที่ภาคเทคโนโลยีทำมาหลายปีแล้ว นั่นคือ การลดพนักงานครั้งใหญ่ในบริษัทอย่าง Meta, Amazon และ Oracle ควบคู่ไปกับการทุ่มงบลงทุนมหาศาลในศูนย์ข้อมูล AI และการฝึกโมเดล อย่างไรก็ตาม ในแวดวงธนาคารนั้นมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีกมักลดตำแหน่งงานที่เกิดจากการจ้างงานมากเกินไปในช่วงวิกฤตโควิด-19 แต่ธนาคารกลับมุ่งเป้าไปที่ตำแหน่งงานในฝ่ายสนับสนุน (Middle-Office) และ หลังบ้าน (Back-Office) ที่สร้างรายได้โดยตรง เช่น ฝ่ายตรวจสอบกฎระเบียบ (Compliance), ฝ่ายบริหารความเสี่ยง, ฝ่ายประมวลผลเอกสาร และฝ่ายบริการองค์กร แล้วแทนที่ด้วยระบบอัลกอริทึมในเวลาที่ผลกำไรแข็งแกร่ง ไม่ใช่ย่ำแย่

HSBC: ทบทวน 20,000 ตำแหน่ง กับจุดยืน 'เหี้ยมเกรียม' ในการลดความซับซ้อนด้วย AI

แผนการที่สร้างความฮือฮามากที่สุดเท่าที่มีการเปิดเผยมาเป็นของ HSBC ธนาคารกำลังพิจารณาที่จะปลดพนักงานมากถึง 20,000 ตำแหน่ง หรือประมาณ 10% ของพนักงานทั่วโลกทั้งหมด 210,000 คน ภายในสามถึงห้าปีข้างหน้า โดยการปลดพนักงานจะมุ่งเป้าไปที่ตำแหน่งที่ไม่ได้ติดต่อกับลูกค้าโดยตรงในศูนย์บริการทั่วโลก ซึ่ง AI กำลังถูกนำมาใช้เพื่อทำงานอัตโนมัติด้านการตรวจสอบกฎระเบียบ การประมวลผลเอกสาร และงานสนับสนุนและงานหลังบ้านอื่นๆ

Georges Elhedery ซีอีโอของ HSBC ได้ส่งสารที่ตรงไปตรงมาอย่างน่าประหลาดใจในการประชุมนักลงทุนเมื่อเดือนพฤษภาคม 2026 "เราทุกคนรู้ดีว่า AI แบบรู้สร้าง (Generative AI) จะทำลายงานบางอย่างและจะสร้างงานใหม่ๆ ขึ้นมา" เขากล่าว แต่เสริมว่าภารกิจแรกของเขาคือการทำให้พนักงานกว่า 200,000 คนของธนาคารเข้าใจตรงกัน "ไม่ใช่การต่อต้านเรา, ไม่ใช่การรู้สึกหมดสิทธิ์, ไม่ใช่การวิตกกังวล, ท่วมท้น และต่อต้านการเปลี่ยนแปลง" นอกจากนี้ Elhedery ยังกล่าวถึงตัวเองว่า 'เหี้ยมเกรียมในการกำจัดความซับซ้อน' (ruthless about killing complexity) เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ของธนาคาร และธนาคารได้แต่งตั้ง Chief AI Officer คนแรกขึ้น พร้อมบรรลุเป้าหมายการประหยัดต้นทุน 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเร็วกว่ากำหนดถึงหกเดือน พร้อมกับการส่งสารเรื่องการลดขนาดองค์กร Elhedery ยังให้คำมั่นว่าจะลงทุนในการฝึกอบรมพนักงานใหม่ โดยกระตุ้นให้พนักงานเป็น "ตัวเองในเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น"

กระนั้น การประกาศลดตำแหน่งงาน ไปพร้อมกับสัญญาการฝึกอบรมใหม่และผลกำไรที่เป็นประวัติการณ์ ก็ได้ดึงดูดเสียงวิจารณ์ นักวิจารณ์ตั้งข้อสังเกตว่าการปลดพนักงานหนึ่งในสิบส่วนในขณะที่บอกให้พนักงานที่เหลือทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นนั้น เป็นข้อความภายในองค์กรที่จัดการความรู้สึกของพนักงานได้ยากมาก แผนการปลดพนักงานของ HSBC หากถูกดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบ จะถือเป็นการลดพนักงานครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์อุตสาหกรรมบริการทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI

Standard Chartered: เมกะเทรนด์ 'ทุนมนุษย์คุณค่าต่ำ' และคำขอโทษ

Standard Chartered ประกาศว่าจะปลดพนักงานในตำแหน่งงานหลังบ้าน (Back-Office) ประมาณ 7,800 ตำแหน่ง ภายในปี 2030 ซึ่งคิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 15% ของพนักงานฝ่ายปฏิบัติการขององค์กร (Corporate Functions) ทั้งหมดประมาณ 51,000 คน (ธนาคารมีพนักงานทั่วโลกรวมประมาณ 80,000 คน) การปลดพนักงานนี้มุ่งเป้าไปที่การดำเนินงานในฝ่ายทรัพยากรบุคคล, ความเสี่ยง, การตรวจสอบกฎระเบียบ และฝ่ายสนับสนุนอื่นๆ ทั่วทั้งเครือข่ายในอินเดีย, จีน, มาเลเซีย และโปแลนด์

ตัวประกาศที่เกิดขึ้นในงาน "Investor Day" ณ ฮ่องกง เมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม มีเนื้อหาสาระสำคัญแต่ก็เป็นไปตามรูปแบบปกติของการบรรยายสรุปการปรับโครงสร้างของธนาคารขนาดใหญ่ แต่สิ่งที่สร้างความแตกต่างคือ 'ภาษา' ที่ใช้โดยซีอีโอ Bill Winters "มันไม่ใช่การลดต้นทุน; มันคือการแทนที่ ในบางกรณี ซึ่งก็คือทุนมนุษย์คุณค่าต่ำ (lower-value human capital) ด้วยทุนทางการเงินและเงินลงทุนที่เราใส่เข้าไป" Winters กล่าวกับบรรดานักลงทุนที่มารวมตัวกัน และต่อมา เขาได้ตอกย้ำกรอบความคิดนี้อีกครั้งว่า "เราไม่มีการสูญเสียตำแหน่งงาน แต่เรามีการลดบทบาทหน้าที่ของงานลง เพื่อให้เครื่องจักร( AI) เข้ามาทำแทน"

การใช้ถ้อยคำดังกล่าวจุดชนวนให้เกิดการตอบโต้กลับในทันทีและรุนแรง โดยมีอดีตประมุขแห่งรัฐรายหนึ่งประณามความคิดเห็นดังกล่าว และเสียงวิพากษ์วิจารณ์บนโซเชียลมีเดียก็มีอย่างกว้างขวางมากพอจนทำให้ Winters ต้องออกแถลงการณ์ขอโทษภายในไม่กี่วัน ในบันทึกข้อความถึงพนักงาน เขากล่าวว่า 'ได้เลือกใช้คำพูดที่ผิดพลาด' และยกเลิกกรอบความคิดเรื่อง 'ทุนมนุษย์คุณค่าต่ำ' อย่างไรก็ตาม แผนการลดตำแหน่งงานดังกล่าวยังคงดำเนินการตามกำหนดเดิมไปจนถึงปี 2030 เหตุการณ์ครั้งนี้ตอกย้ำให้เห็นว่าการถกเถียงเรื่องการเลิกจ้างด้วย AI ได้กลายเป็นประเด็นที่เปราะบางอ่อนไหวเพียงใด แม้แต่ในยามที่ธนาคารโปร่งใสเกี่ยวกับตรรกะทางเศรษฐกิจ การพรรณนาถึงพนักงานที่บทบาทหน้าที่กำลังถูกทำให้เป็นอัตโนมัติว่ามี 'คุณค่าต่ำ' ก็ถือเป็นการล้ำเส้นเกินกว่าที่แม้แต่วัฒนธรรมที่โผงผางตรงไปตรงมาในแวดวงการเงินจะรับได้ โดยไม่มีผลลัพธ์ตามมา

Goldman Sachs: ไม่ใช่หายนะ แต่งานระดับเริ่มต้น 'หดตัวลงเล็กน้อย'

Goldman Sachs ได้วางตำแหน่งของตัวเองอย่างระมัดระวังที่สุดท่ามกลางธนาคารขนาดใหญ่ด้วยกัน ซีอีโอ David Solomon ได้แสดงจุดยืนอย่างชัดเจนในการปฏิเสธเรื่องเล่าที่น่าตื่นตระหนกที่สุดต่อสาธารณะ "ผมไม่ได้อยู่ในค่ายที่เชื่อว่านี่คือ 'หายนะของงาน' (job apocalypse) " Solomon กล่าวในพอดแคสต์ Exchanges ของ Goldman Sachs เมื่อเดือนมกราคม 2026 "มันจะมีการหยุดชะงักเกิดขึ้น แต่ผมเป็นคนที่เชื่อมั่นอย่างมากว่าเศรษฐกิจของเรามีความคล่องตัวและยืดหยุ่นสูงมาก" งานวิจัยของ Goldman เองชี้ว่า AI อาจทำให้เวลาทำงานประมาณ 25% เป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ Solomon ให้เหตุผลว่ากำลังการผลิตที่ถูกปลดปล่อยออกมาจะถูกเปลี่ยนทิศทางไปสู่งานที่มีมูลค่าสูงขึ้นกับลูกค้า แทนที่จะเป็นการทดแทนจำนวนพนักงานแบบตรงๆ

ถึงกระนั้น Goldman Sachs ก็ไม่ได้อยู่นิ่งเฉย ธนาคารได้เลื่อนแผนการลดพนักงานประจำปีให้เร็วขึ้นมาเป็นไตรมาสที่สองของปี 2026 จากปกติที่จะดำเนินการในเดือนกันยายน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ภายใต้ชื่อ "OneGS 3.0" ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Solomon ยอมรับในระหว่างการออกรายการพอดแคสต์ Odd Lots ของ Bloomberg เมื่อเดือนมิถุนายน 2026 ว่า การจ้างพนักงานระดับเริ่มต้น (Entry-Level) อาจ 'หดตัวลงเล็กน้อย' ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เขาเน้นย้ำว่า Goldman จะยังคงจ้างบัณฑิตหลายพันคนต่อปี และปฏิเสธแนวคิดเรื่องการล่มสลายของการจ้างงาน แต่ก็ยอมรับว่า AI กำลังกำจัด 'งานลูกรัง' (grunt work) แบบดั้งเดิม อันได้แก่ การทำ Pitch Books, การ Run โมเดลทางการเงิน, การจัดการงานข้อมูลด้วยมือ ซึ่งเป็นงานที่ทำหน้าท่ีเป็นสนามฝึกสำหรับนายธนาคารรุ่นใหม่มายาวนาน

นี่อาจเป็นสัญญาณที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้ประกอบอาชีพการเงินในช่วงเริ่มต้น เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์วาณิชธนกิจ (Investment Banking Analyst) สุดคลาสสิก นั่นคือการทำงานหนักเป็นเวลาสองปีในงานที่น่าเบื่อแต่ให้ความรู้ ได้ทำหน้าที่เป็นท่อส่งบุคลากรที่มีความสามารถให้กับ Wall Street มาทั้งรุ่น หาก AI ทำให้ส่วนที่น่าเบื่อเป็นไปโดยอัตโนมัติ ฟังก์ชันการศึกษาบ่มเพาะของตำแหน่งงานในช่วงต้นอาชีพก็จะถูกคุกคาม ถึงแม้ว่าตัวงานเองจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นก็ตาม Solomon ยอมรับถึงความท้าทายนี้โดยตรง โดยกล่าวว่า AI ได้เปลี่ยนวิธีที่นักวิเคราะห์, ผู้ช่วยผู้จัดการ (Associates) และนายธนาคารเพื่อการลงทุนทำงาน ซึ่งมันทำให้การฝึกอบรมคนรุ่นต่อไปยากขึ้น เมื่องานลูกรังเหล่านั้นหายไป

สิ่งนี้มีความหมายอย่างไรต่อผู้ประกอบอาชีพระดับเริ่มต้น (First Jobber)

สัญญาณที่ออกมาจาก Goldman Sachs ถือเป็นรูปธรรมที่สุดสำหรับผู้ที่ใฝ่ฝันอยากทำงานด้านการเงิน แต่มันไม่ใช่แค่สัญญาณเดียวเท่านั้น HSBC และ Standard Chartered กำลังลงทุนในโปรแกรมการเพิ่มทักษะใหม่ (Reskilling) ให้กับพนักงานปัจจุบัน แต่โปรแกรมเหล่านั้นถูกออกแบบมาสำหรับคนที่อยู่ในองค์กรอยู่แล้ว ไม่ใช่สำหรับคนที่เพิ่งเข้ามาใหม่ DBS ธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ก็ประกาศเมื่อต้นปี 2025 ว่าจะลดพนักงานประมาณ 4,000 ตำแหน่งภายในสามปี ในขณะที่สร้างตำแหน่งงานใหม่ที่เกี่ยวข้องกับ AI ประมาณ 1,000 ตำแหน่ง ซึ่งถือเป็นการลดลงแบบสุทธิ สิ่งนี้บ่งชี้ว่า แม้แต่ตำแหน่งงานใหม่ที่สร้างขึ้นโดย AI ก็ไม่สามารถชดเชยตำแหน่งงานเก่าที่ถูกกำจัดไปได้

นัยยะที่ชัดเจนก็คือ จุดเริ่มต้นแบบดั้งเดิมในการเข้าสู่วงการวาณิชธนกิจนั้นกำลังแคบลง จำนวนตำแหน่งนักวิเคราะห์มีแนวโน้มจะค่อยๆ ลดลง แทนที่จะหายวับไปในชั่วข้ามคืน แต่เส้นแนวโน้มก็ชี้ลงไปข้างล่าง ในขณะเดียวกัน ดีมานด์สำหรับทักษะในด้านความคล่องแคล่วด้าน AI, วิทยาการข้อมูล (Data Science) และงานให้คำปรึกษาลูกค้าที่ต้องใช้วิจารณญาณสูงกำลังเพิ่มสูงขึ้น นั่นหมายความว่าตลาดผู้มีความสามารถด้านการเงินกำลังแยกออกเป็นสองขั้ว คนที่สามารถวางตำแหน่งตัวเอง ณ จุดตัดระหว่างความเชี่ยวชาญด้านการเงินและความสามารถด้าน AI จะมีโอกาส แต่คนที่พึ่งพาเส้นทางสาย Analyst-to-Associate แบบดั้งเดิมจะพบว่ามันแข่งขันสูงขึ้นและแคบลงกว่าเดิม

ข้อกังวลทางกฎหมายและการเลือกปฏิบัติ: อีกหนึ่งประเด็นที่ยังไม่มีคำตอบ

ประเด็นต่อมาคือ ความเสี่ยงด้านการเลือกปฏิบัติทางกฎหมายที่ทนายความด้านแรงงานได้ตั้งข้อสังเกตเกี่ยวกับเครื่องมือการจ้างงาน การคัดกรอง และการเลื่อนตำแหน่งที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี่เป็นข้อกังวลที่มีนัยสำคัญและถูกต้องตามกฎหมายในภาพรวมของกฎระเบียบที่กว้างขึ้น โดยคณะกรรมการโอกาสการจ้างงานที่เท่าเทียมของสหรัฐฯ (EEOC) และกฎหมายว่าด้วย AI ของสหภาพยุโรป (EU AI Act) ต่างก็ได้ส่งสัญญาณเตือนเกี่ยวกับอคติทางอัลกอริทึมในการจ้างงานและการประเมินผลการปฏิบัติงาน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลต้นทางที่มีอยู่ ณ ปี 2026 ยังไม่ได้รวมถึงบทวิจารณ์เฉพาะเจาะจงจากทนายความด้านแรงงานในภาคธนาคารที่สามารถตรวจสอบและอ้างอิงได้ ซึ่งสิ่งนี้ยังคงเป็นช่องว่างในภาพรวมของหลักฐาน และเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องจับตามองในขณะที่เครื่องมือการตัดสินใจด้วยอัลกอริทึมกำลังแพร่หลายในสถาบันการเงิน

สรุปแนวโน้มที่กว้างขึ้น: จุดเปลี่ยนของอุตสาหกรรมธนาคาร

เมื่อถอยหลังออกมามองภาพรวม การปลดพนักงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอุตสาหกรรมธนาคาร แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่ตามวัฏจักรเศรษฐกิจ ธนาคารไม่ได้กำลังตอบสนองต่อภาวะขาลงทางเศรษฐกิจ แต่พวกเขากำลังใช้ช่วงเวลาที่ผลกำไรแข็งแกร่งในการปรับโครงสร้างฐานต้นทุนอย่างถาวร ด้วยการแทนที่ตำแหน่งงานที่มีมานานหลายทศวรรษ ไม่ว่าจะเป็นเจ้าหน้าที่ตรวจสอบกฎระเบียบ, ผู้ประมวลผลเอกสาร, ผู้จัดการความเสี่ยง, ผู้บริหารในระบบหลังบ้าน ด้วยระบบอัตโนมัติที่สัญญาว่าจะให้ต้นทุนที่ต่ำลงในระยะยาวและปริมาณงานที่ทำได้มากขึ้น

การคาดการณ์จาก Morgan Stanley และ Bloomberg Intelligence ที่ว่าตำแหน่งงานมากถึง 200,000 ตำแหน่งอาจหายไปจากวงการธนาคารทั่วโลกในช่วงสามถึงห้าปีข้างหน้า กำลังกลายเป็นรูปธรรมที่วัดผลได้มากขึ้นในแต่ละรอบของการรายงานผลประกอบการรายไตรมาส ตัวเลขจากครึ่งแรกของปี 2026 บ่งชี้ว่าอุตสาหกรรมกำลังอยู่ในเส้นทางนั้น และซีอีโอทั้งหลาย ซึ่งตอนนี้ใช้ภาษาตั้งแต่ 'เหี้ยมเกรียมในการกำจัดความซับซ้อน' ไปจนถึง 'การลดบทบาทหน้าที่ของงานลงเพื่อให้เครื่องจักรเข้ามาทำแทน' ได้หยุดปฏิบัติต่อการลดจำนวนพนักงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ราวกับว่ามันเป็นแค่อนาคตในเชิงทฤษฎีอีกต่อไป มันกำลังเกิดขึ้นแล้วในปัจจุบัน