摩根大通大举推进AI：银行业岗位结构正在改变

摩根大通（JPMorgan Chase）正在把人工智能更深地嵌入其全球投资银行业务。银行高层表示，AI已经开始在多个业务领域带来实际收益，而这场技术转型也正在改变银行未来招聘的人才结构——技术人才将变得比传统金融岗位更重要。

摩根大通CEO杰米·戴蒙（Jamie Dimon）预计，随着AI深入业务流程，银行将增加AI工程师、数据科学家和技术专家的招聘，同时减少部分传统银行岗位的需求。

与许多人担心的“AI导致大规模裁员”不同，摩根大通表示，其策略是通过自然人员流动和再培训来逐步完成转型，而不是突然削减大量员工。

AI正在进入全球投资银行业务

摩根大通已经开始在全球投资银行业务中部署AI工具。公司高管称，这仍处于早期阶段，但被视为推动金融业务自动化的重要一步。

多年来，摩根大通持续投资多种AI技术，包括：

• 机器学习与分析型AI：用于分析大规模数据、优化业务决策。
• 生成式AI（Generative AI）：在银行内部AI应用中的占比持续提升。
• AI代理与规划系统：可自动执行多步骤任务、模拟金融场景并辅助决策。

根据摩根大通的技术更新，这些系统已经在多个领域带来了明显效果，例如提升营销效率和加强欺诈检测能力。

银行还在研发能够：

• 协调复杂任务流程
• 从人类输入中学习
• 通过情景模拟优化金融决策

的AI系统，这些技术依赖知识管理系统和AI规划工具。

戴蒙：招聘结构将发生变化

随着AI成为银行运营的一部分，摩根大通预计未来招聘结构会明显改变。

戴蒙表示，银行未来会招聘更多AI专家，同时在某些类别中减少传统银行家岗位。

他指出，AI最终会影响银行里的几乎每一种工作岗位，但目标并不是简单替代员工，而是让员工效率更高。

未来银行更需要的人才包括：

• AI工程师与研究人员
• 数据科学家
• 技术开发和系统专家

与此同时，一些依赖重复分析或手工流程的传统岗位，需求可能逐渐减少。

如何避免大规模裁员

虽然岗位结构会改变，但摩根大通表示不计划因为AI直接进行大规模裁员。

银行打算通过以下方式逐步调整员工结构：

• 自然离职（Attrition）：摩根大通每年约有10%的员工自然流动，相当于约2.5万到3万人离开公司。
• 再培训（Reskilling）：把员工培训到新的技术岗位。
• 岗位调配（Redeployment）：把员工转到其他业务部门。
• 提前退休计划：为部分员工提供选择。

这种方式意味着，随着AI应用逐步扩大，银行可以在多年时间内改变人员结构，而无需突然裁员。

AI已经在哪些领域产生效果

摩根大通披露的信息显示，AI已经在多个业务场景中投入使用。

营销与客户洞察

机器学习系统可以分析客户数据，从而优化营销活动，并提供更个性化的金融建议。

反欺诈与安全

AI通过监控交易模式和客户行为来识别潜在欺诈，从而减少金融损失并提升安全性。

内部流程与知识系统

银行正在开发AI代理和规划工具，用于自动化复杂的内部流程，并帮助员工进行分析与决策。

对于投行交易撮合、风险管理或代码开发等领域，AI应用被广泛讨论，但公开资料中尚未详细说明摩根大通已经大规模部署这些场景，因此这些领域的具体应用仍可能在发展阶段。

华尔街整体都在拥抱AI

摩根大通并不是个例。整个华尔街正在加速投资人工智能。

包括高盛（Goldman Sachs）、花旗（Citigroup）、美国银行（Bank of America）等机构都在利用AI来：

• 自动化文档分析
• 提升客户服务效率
• 优化内部软件开发

在一些银行中，AI已经承担大量原本由初级分析师或后台人员完成的数据分析和报告整理工作。

行业数据显示，银行正在利用技术减少某些岗位的人力需求，同时提高整体生产效率。

更大的趋势：银行职业路径正在改变

摩根大通的AI战略说明了一件事：银行业的工作方式正在被重新设计。

短期内，AI并不会让银行家一夜之间消失。但长期来看，金融机构内部的人才结构将发生明显变化：

• 纯金融岗位占比可能下降
• 工程师和技术人员比例上升
• AI能力成为核心竞争力

对许多从业者来说，这场变化不仅仅是技术升级，更可能意味着银行职业路径本身正在被重新定义。