UBS đưa năng lực AI thành điều kiện tuyển dụng với banker trẻ

UBS đang đưa “năng lực AI” thành một phần của ngưỡng đầu vào đối với đợt tuyển dụng Global Banking and Markets năm 2027 cho nhân sự junior. Sinh viên tốt nghiệp và thực tập sinh cần chứng minh khả năng sử dụng AI, đồng thời thể hiện tinh thần tiếp tục học hỏi. Cách đào tạo của UBS cũng nhấn mạnh việc ứng dụng thực tế, sử dụng có trách nhiệm và phán đoán đúng đắn. 135

Điểm đáng chú ý không nằm ở việc AI thay thế hoàn toàn analyst trẻ, mà ở việc định nghĩa lại công việc đầu vào. Thay vì chủ yếu được đánh giá qua khả năng tự làm bản nháp đầu tiên của mô hình tài chính, báo cáo nghiên cứu hay slide thuyết trình, nhân sự mới ngày càng phải biết làm việc với đầu ra do AI tạo ra, kiểm tra nó và biến nó thành tài liệu đáng tin cậy để phục vụ khách hàng.

UBS muốn ứng viên thể hiện điều gì?

Theo các thông tin về chính sách này, ứng viên vào các vị trí ngân hàng đầu tư junior trong đợt tuyển 2027 của Global Banking and Markets — gồm chương trình graduate và thực tập — phải chứng minh năng lực AI. Trọng tâm được nêu là khả năng dùng công nghệ để nâng cao kết quả và hiệu quả làm việc, thay vì chỉ sở hữu một chứng chỉ kỹ thuật cụ thể. 136

UBS cũng đưa việc phát triển năng lực AI vào chương trình cho sinh viên tốt nghiệp. AI Fluency Pathway của ngân hàng hướng đến nền tảng về các tình huống sử dụng thực tế, ứng dụng có trách nhiệm và phán đoán vững vàng. 5 Với một ngành được quản lý chặt chẽ và trực tiếp phục vụ khách hàng, đây là khác biệt quan trọng: người dùng phải biết khi nào kết quả AI cần được rà soát, sửa lỗi hoặc báo cáo lên cấp phù hợp.

Mô tả tuyển dụng của UBS cho vị trí Global Banking graduate tại Hong Kong cho thấy nhóm nhân sự này có thể tham gia đánh giá doanh nghiệp, xây dựng mô hình cho giao dịch mua bán - sáp nhập (M&A), chuẩn bị phân tích ngành cho hồ sơ chào khách hàng và hỗ trợ triển khai các thương vụ đang diễn ra. 12 AI có thể giúp tăng tốc khâu tổng hợp và soạn thảo trong những quy trình ấy, nhưng độ chính xác cùng sự giám sát của banker vẫn là điều bắt buộc.

Vai trò analyst trẻ đang thay đổi ra sao?

AI tạo sinh đặc biệt phù hợp với một phần công việc lặp lại vốn thường được giao cho banker junior. Reuters Breakingviews nhận định các công cụ như ChatGPT và Claude có thể tạo mô hình tài chính hoặc pitchbook rất nhanh; các banker cũng cho biết họ đã dùng AI để chuẩn bị cho cuộc họp và tóm tắt kết quả kinh doanh.

Nhưng đầu ra đó không tự động đáng tin. Các nhóm phụ trách thương vụ vẫn cần tài liệu chính xác, có bối cảnh phù hợp và đủ chất lượng để dùng với khách hàng. Vì vậy, giá trị ngày càng nằm ở khả năng đặt đúng câu hỏi, đánh giá nguồn dữ liệu và giả định, phát hiện sai sót, rồi trình bày một kết luận có cơ sở.

Báo cáo Financial Services AI Job Barometer 2026 của PwC đưa ra bằng chứng rộng hơn cho xu hướng này: các vị trí junior chịu tác động cao của AI có khả năng đòi hỏi những năng lực vốn thường gắn với nhân sự cấp cao — như lãnh đạo và tư duy chiến lược — cao gấp 7 lần các vị trí junior ít chịu tác động AI nhất. 4 Tự động hóa công việc thường nhật, vì thế, có thể làm yêu cầu về phán đoán của con người ở cấp đầu vào tăng lên thay vì giảm đi.

UBS: nâng chuẩn đầu vào nhưng vẫn duy trì đào tạo

Mô hình được ghi nhận tại UBS không phải là chờ nhân sự mới vào làm rồi mới làm quen với AI. Ngân hàng đưa năng lực AI vào khâu tuyển chọn, song vẫn tiếp tục phát triển nhân sự thông qua đào tạo có cấu trúc. 35

Cách tiếp cận này khác về trọng tâm so với việc chỉ giảm số lượng analyst vì công nghệ đảm nhiệm nhiều việc lặp lại. Các nguồn hiện có không đủ để so sánh toàn diện theo từng ngân hàng về việc cắt tuyển dụng. Tuy nhiên, chúng cho thấy ngành đang lo ngại về việc thu hẹp nguồn nhân lực đầu vào. Fortune dẫn lời đại diện QuantumBlack của McKinsey cho biết một số ngân hàng đã giảm quy mô lớp analyst junior tới hai phần ba, dù chính các nhóm này vẫn là nguồn nhân tài AI.

Mâu thuẫn chiến lược nằm ở mô hình “học việc” của ngân hàng đầu tư. Nhân sự junior tích lũy kỹ năng kỹ thuật và phán đoán thương mại qua trải nghiệm thương vụ, rồi trở thành banker cấp cao trong tương lai. Yêu cầu về AI của UBS dường như nhằm duy trì lộ trình đó, đồng thời thay đổi tiêu chuẩn về một analyst năm đầu làm việc hiệu quả.

Khảo sát PwC nói gì về thay đổi nhân sự trong tài chính?

Một khảo sát khác của PwC với 1.004 lãnh đạo từ cấp giám đốc trở lên tại các công ty dịch vụ tài chính Mỹ cho thấy vì sao doanh nghiệp coi trọng kỹ năng AI — và cũng cho thấy việc lập kế hoạch nhân sự vẫn chưa theo kịp tham vọng công nghệ. 10

Kỳ vọng cắt giảm nhân sự đáng kể

Gần 8 trên 10 người được hỏi dự báo lực lượng lao động của họ sẽ giảm ít nhất 20% trong 5 năm tới do AI. Có 30% xác định các vị trí đầu vào là nhóm dễ bị tác động nhất. 17

Đây là kỳ vọng, không phải các kế hoạch cắt giảm việc làm đã được xác nhận. Các con số phản ánh dự báo về thay đổi lớn, nhưng chưa trả lời công việc nào sẽ biến mất, được thiết kế lại hay mở rộng.

Kế hoạch chưa bắt kịp mục tiêu

Chỉ 42% lãnh đạo cho biết tổ chức của họ đã mô hình hóa trên phạm vi toàn doanh nghiệp tác động của AI đối với nhu cầu lao động. Trong nhóm đã thực hiện mô hình hóa tác động nhân sự, chỉ một nửa xem xét việc thiết kế lại quy trình hay luồng công việc cần thiết. 17

Cắt giảm năng lực lao động và thiết kế lại công việc là hai việc khác nhau. Nếu không làm rõ quy trình, doanh nghiệp có thể loại bỏ các phần việc có giá trị đào tạo trước khi xác định được cách nhân sự junior sẽ học hỏi, xác minh đầu ra AI và đảm nhận trách nhiệm có giá trị cao hơn.

Đầu tư AI chưa tạo ra lợi ích đo lường được một cách ổn định

PwC cho biết 77% người trả lời nói phần lớn khoản đầu tư AI chưa đem lại lợi tức đầu tư (ROI) có thể đo lường. Điều này không có nghĩa AI không tạo ra giá trị; nó cho thấy nhiều công ty vẫn gặp khó trong việc đo lường lợi ích ở quy mô toàn doanh nghiệp khi triển khai công nghệ và điều chỉnh quy trình xung quanh nó.

Một khảo sát riêng của PwC tại Hong Kong về ngành dịch vụ tài chính cũng ghi nhận lợi tức ở mức vừa phải khi AI được triển khai ở quy mô lớn: 56% tổ chức tài chính cho biết ROI từ các ứng dụng AI cốt lõi nằm trong khoảng 11% đến 25%. 15 Hai khảo sát khác nhau về phạm vi và cách đặt câu hỏi, nhưng cùng gợi ý một ngành đang chuyển từ thử nghiệm sang các mô hình vận hành có thể lặp lại và đo lường được.

Kỹ năng AI kéo theo đầu tư vào lương và đào tạo

Khảo sát tại Mỹ cho thấy 91% lãnh đạo đang tăng thù lao cho nhân viên có kỹ năng AI; 58% dự kiến gắn trực tiếp thù lao với năng suất nhờ AI. 10

Cũng theo khảo sát, 86% đồng ý rằng đào tạo kỹ năng AI có giá trị hơn bằng MBA đối với nhiều nhân sự mới. 10 Điều đó không đồng nghĩa nền tảng tài chính truyền thống trở nên không cần thiết, mà cho thấy nhà tuyển dụng ngày càng xem năng lực AI thực hành là phần bổ trợ cốt lõi cho kiến thức tài chính, phân tích và phục vụ khách hàng.

Lo lắng của nhân viên có thể làm chậm quá trình ứng dụng

PwC ghi nhận 44% người trả lời nhận thấy nhân viên lo ngại về an toàn việc làm hoặc thay đổi vai trò; 43% cho biết nhân viên chỉ dùng AI khi bị yêu cầu; 40% nói người lao động bị choáng ngợp trước tốc độ thay đổi; và 34% coi sự mệt mỏi vì thay đổi là rào cản đối với việc mở rộng AI.

Khảo sát cũng cho thấy 77% lãnh đạo tin tổ chức của họ chưa đi đủ nhanh để theo kịp đổi mới AI. Dữ liệu phân mảnh hoặc chất lượng kém, được 41% nhắc đến, là một trở ngại cho cả mô hình hóa lực lượng lao động lẫn triển khai công nghệ.

Ứng viên ngân hàng nên hiểu “năng lực AI” thế nào?

Với ứng viên, “thông thạo AI” không nên bị hiểu là dùng chatbot một cách thiếu kiểm chứng, hoặc coi AI có thể thay thế kiến thức tài chính. Ngôn ngữ đào tạo của UBS cho thấy trọng tâm là ứng dụng thực tế, trách nhiệm và phán đoán. 5

Một ứng viên junior sẵn sàng cho môi trường AI cần có thể giải thích cách mình sẽ:

• dùng công cụ được phê duyệt để tăng tốc nghiên cứu, soạn thảo hoặc chuẩn bị công việc;
• kiểm tra giả định, phép tính, nguồn và dữ kiện trước khi dựa vào đầu ra;
• bảo vệ thông tin mật và tuân thủ các biện pháp kiểm soát của tổ chức;
• nhận ra khi một kết quả còn thiếu, không đáng tin hoặc không phù hợp để dùng với khách hàng; và
• trình bày rõ logic kinh doanh phía sau kết luận, thay vì xem đầu ra AI là câu trả lời cuối cùng.

Vì vậy, yêu cầu cho năm 2027 của UBS nên được hiểu là sự thiết kế lại bộ kỹ năng đầu vào của ngành tài chính. AI có thể giảm bớt một phần lao động sản xuất thủ công, nhưng đồng thời làm tăng giá trị của những người biết điều phối công cụ, kiểm chứng kết quả và đưa ra phán đoán đúng khi mức độ rủi ro cao. 145