瑞银将AI素养列为初级银行家招聘门槛

瑞银正在把AI素养从“加分项”变成初级银行家的入职门槛。面向2027届全球银行与市场业务的毕业生和实习生，候选人需要展示AI熟练度，以及持续学习的意愿；与此同时，瑞银也会通过内部培训培养员工在实际场景中负责任地使用AI并作出专业判断。135

这项变化重新定义了初级银行家的价值。过去，分析师的重要工作往往是手工完成财务模型、行业研究或演示材料的初稿；如今，更受看重的能力是能否有效使用AI生成的内容、严格核验，并将其转化为可靠、可供客户使用的成果。

瑞银希望候选人证明什么

报道称，申请瑞银2027届全球银行与市场业务初级投行岗位的毕业生和实习生，必须展示AI能力。考察重点并非某一项狭窄的技术证书，而是候选人能否借助AI改善工作成果、提升效率。136

瑞银还把AI能力培养嵌入毕业生项目。其“AI素养路径”（AI Fluency Pathway）旨在帮助员工建立基础，内容包括真实业务应用场景、负责任地使用技术，以及稳健的专业判断。5 对高度监管、直接面向客户的金融业务而言，这一点尤其关键：使用AI不只是获得答案，更要知道何时应复核、修正或上报问题。

瑞银香港全球银行毕业生岗位的职责也能说明这一点：评估企业、为并购交易建立模型、为客户推介准备行业分析，并参与正在执行的交易。12 AI可以加快起草和信息整合，但准确性以及银行家的最终把关仍不可替代。

AI如何改变初级银行家的工作

生成式AI很适合处理过去常由初级银行家承担的一部分重复性产出工作。路透Breakingviews指出，ChatGPT、Claude等工具可快速生成财务模型或推介材料；一些银行家也已将AI用于会前准备和财报摘要。

但“生成得快”不等于“可以直接使用”。交易团队交付给客户的材料必须准确、符合具体语境，并经得起审查。因此，初级员工的核心竞争力正转向：如何清晰定义任务、审视资料来源与假设、识别错误，并形成逻辑可靠的结论。

PwC《2026年金融服务业AI就业晴雨表》提供了更广泛的佐证：与AI接触程度最低的初级岗位相比，AI暴露程度较高的初级岗位提出领导力、战略思维等传统高级能力要求的可能性高出7倍。4 换句话说，例行工作被自动化，并不必然降低入门岗位对人的要求，反而可能提高对判断力的要求。

瑞银的思路：提高入门标准，同时继续培养

瑞银的做法并非等新人入职后才开始介绍AI工具，而是在招聘阶段就纳入AI能力要求，并通过结构化培训持续培养新人。35

这与单纯因技术接管重复任务而缩减分析师招聘规模的思路有所不同。现有报道不足以完成逐家银行的招聘削减比较，但行业确实担忧初级人才管道萎缩。《财富》报道称，援引麦肯锡QuantumBlack的数据，一些银行的初级分析师招聘班规模最多削减了三分之二；与此同时，这些人才群体又是AI人才的重要来源。

其中的矛盾并不复杂：投行业本质上依赖“师徒制”培养。初级员工通过交易实践积累技术能力和商业判断，继而成长为未来的资深银行家。把AI素养设为招聘要求，是在保留这一培养路径的同时，改变一名高产出首年分析师应具备的能力结构。

PwC调查：金融业的AI人才转型仍有缺口

另一项PwC调查访问了美国金融服务企业1,004名总监级及以上管理者，反映出企业为何如此重视AI技能，也揭示出它们在人力规划上的准备并不充分。10

企业预期人力规模明显收缩

近八成受访者预计，未来五年AI将使其员工总数缩减至少20%；30%的受访者认为，入门级岗位最容易受到冲击。17

这些是管理层预期，而不是已确认的裁员计划。它们说明企业预计工作方式会发生实质变化，但哪些任务会消失、被重新设计或扩张，仍未有定论。

规划进度落后于技术雄心

仅42%的高管表示，其所在机构已在全企业范围内建模评估AI对劳动力需求的影响；即便是在完成相关建模的企业中，也只有一半研究过为此必须进行的流程或工作流再设计。17

这一区别很重要：削减人力容量，不等于重新设计工作。若没有清晰的工作流设计，企业可能在尚未建立新人如何学习、如何验证AI产出、如何承担更高价值职责之前，就先失去了关键的培养性工作。

AI投资尚未稳定产生可量化回报

PwC发现，77%的受访者称，大多数AI投资尚未带来可衡量的投资回报率。 这并不代表AI没有价值，而是表明不少企业仍在部署技术、调整流程的过程中，尚难量化企业整体层面的收益。

PwC香港针对金融服务业的另一项调查也显示，大规模部署开始带来中等回报：56%的金融机构表示，其核心AI应用的投资回报率为11%至25%。15 两项调查覆盖范围和表述不同，但共同指向一个事实：金融业仍在从试验阶段走向可复制、可衡量的运营模式。

AI技能正在获得更高薪酬和培训投入

上述美国金融服务业调查显示，91%的高管正提高具备AI技能员工的薪酬，58%预计将把薪酬直接与AI带来的生产率挂钩。10

另有86%的受访者认同：对许多新员工而言，AI技能培训比MBA更有价值。10 这并非意味着传统金融教育失去意义，而是说明雇主越来越把实操型AI能力视为金融、分析和客户服务基本功的重要补充。

员工焦虑可能拖慢落地速度

PwC报告称，44%的受访者观察到员工担心工作保障或岗位变化；43%表示员工只有在被要求时才使用AI；40%称员工对变化速度感到压力过大；34%将“变革疲劳”视为扩大AI应用的障碍。

同时，77%的高管认为所在机构推进速度不足，难以跟上AI创新。另有41%指出，零散或质量不佳的数据是人力建模和部署AI的障碍之一。

对有志于投行的求职者意味着什么

“AI素养”不应被理解为盲目使用聊天机器人，或声称AI可以替代金融专业能力。瑞银的培训表述更强调实用、责任与判断。5

一名可信的、具备AI准备度的初级银行家，应能说明自己会如何：

• 使用获批准的工具，加快研究、起草或会前准备；
• 在采用AI输出前，核查假设、计算、来源和事实陈述；
• 保护保密信息，并遵守机构内部控制要求；
• 识别结果何时不完整、不可靠，或不适合提供给客户；
• 不把AI输出当作最终答案，而能清楚说明背后的商业逻辑。

因此，瑞银对2027届候选人的要求，本质上是对金融入门技能组合的一次重塑。AI或许会减少部分手工制作工作，但在高风险、高责任的业务中，能够驾驭工具、验证结果并作出稳健判断的人，价值反而更高。145