UBS請初級銀行家先識用AI：2027招聘門檻變咗

UBS正將「AI fluency」（AI應用素養）由加分項目，變成入行門檻之一。申請2027年Global Banking and Markets初級職位的畢業生及實習生，要展示自己具備AI能力，亦要表現出願意持續學習。銀行同時強調，訓練重點係實際應用、負責任使用，同埋專業判斷。 135

對準備投行入行嘅人嚟講，訊息幾清楚：初級分析員唔再只係負責做模型、整理研究資料同趕簡報初稿；更重要係識得叫AI幫手加快流程，之後自己核實、修正，並將成果變成客戶可以信賴嘅材料。

UBS想見到候選人識啲乜？

報道指出，UBS 2027年Global Banking and Markets招聘中，申請初級投資銀行職位的畢業生及實習生都要證明AI能力。焦點唔係某一張技術證書，而係候選人可否運用AI改善成果同提升效率。 136

UBS亦將AI發展納入畢業生計劃的培訓。其「AI Fluency Pathway」會涵蓋真實工作場景、負責任應用同穩健判斷。 5 對受監管、直接面對客戶的金融業而言，呢個分別好關鍵：AI產出唔可以照單全收，員工要知道幾時要覆核、修正，甚至上報處理。

以UBS香港的Global Banking畢業生職位為例，工作包括評估公司、為併購交易建立模型、為客戶推介準備行業分析，以及支援進行中的交易。 12 AI可以加快資料整合、初稿撰寫和準備工夫，但模型假設、數字準確性與交易判斷，始終要由銀行家把關。

初級銀行家的工作，點樣畀AI改寫？

生成式AI特別擅長處理過往常由初級銀行家負責、重複而耗時的產出工作。Reuters Breakingviews指出，ChatGPT、Claude等工具可以好快生成財務模型或推介簡報；亦有銀行家已用AI準備會議資料及整理業績摘要。

但「快」唔等於「可靠」。高層交易團隊交畀客戶的材料，仍然要準確、有脈絡，亦要經得起質疑。因此，初級人才的價值愈來愈取決於幾項能力：點樣界定問題、評估資料來源同假設、捉出錯誤，以及清楚講得出商業結論。

PwC的《2026年金融服務業AI職位晴雨表》亦反映呢個轉變：受AI影響較大的初級職位，比受影響最少的初級職位，高出7倍機會要求傳統上屬於較資深層級的能力，例如領導力同策略思維。 4 即係話，例行工作被自動化之後，入門職位對人類判斷力的要求，未必降低，反而可能更高。

UBS唔係淨係想縮人手，而係提高入門標準

UBS的做法，唔係等新人入職後先開始接觸AI，而係在招聘時已將AI能力納入考量，同時保留有系統的培訓。 35

呢個取向同單純因為AI接手重複工作、於是減少分析員招聘的做法有分別。現有報道不足以作完整的逐間銀行比較，但行業確實憂慮入門人才管道收窄。Fortune引述麥肯錫QuantumBlack的說法指，部分銀行削減初級分析員班額最多達三分之二；但同一批初級人才，又是銀行吸納AI人才的重要來源。

矛盾正在於，投資銀行本質上係「師徒制」行業。初級員工靠參與交易累積技術和商業判斷，日後成為高級銀行家。UBS提高AI門檻，某程度係想保住呢條人才培養路徑，但重新定義一個高效的首年分析員應該具備乜嘢能力。

PwC調查：金融業想大幅改造人手，準備卻未追得上

PwC另一項針對美國金融服務業的調查，訪問了1,004名董事級或以上高層，揭示僱主點解愈來愈重視AI技能，以及他們在人手規劃上的不足。 10

近八成預期未來5年人手至少減兩成

接近八成受訪者預期，AI會令公司未來5年人手縮減至少20%；30%更點名入門職位是最脆弱的一層。 17

不過，呢啲係管理層預期，唔係已落實的裁員計劃。它反映金融業預計工作會出現重大改變，但哪些工作會消失、被重設，抑或增加，仍未有一致答案。

諗緊減人，未必諗清楚點樣重設工作

只有42%高層表示，機構已就AI如何影響整體勞動力需求做過全企業建模；而在已做相關建模的公司中，只有一半研究過所需的流程或工作模式重設。 17

削減人手與重新設計工作，係兩回事。如果未清楚定義初級員工如何學習、如何驗證AI輸出，以及如何承擔更高價值工作，過早移除原有的基礎工作，可能會令人才培養斷層。

AI投資的可量度回報仍未穩定

PwC發現，77%受訪者表示大部分AI投資未帶來可量度的投資回報。 呢個結果唔代表AI冇價值，而係反映不少公司仍在摸索：部署工具以外，點樣配合流程改造，並在企業層面量度實際效益。

PwC香港另一項金融服務業調查亦指出，規模化部署AI開始帶來中等回報：56%金融機構表示，其核心AI應用的投資回報率介乎11%至25%。 15 兩項調查的範圍和提問方式不同，但一齊睇，反映行業正由試驗階段走向可複製、可衡量的營運模式。

AI技能有薪酬溢價，培訓亦被高度重視

同一項美國調查顯示，91%高層正提高具AI技能員工的薪酬，58%預期會將薪酬直接與AI帶來的生產力掛鈎。 10

另有86%受訪者認為，對不少新入職者而言，AI技能培訓比MBA更有價值。 10 呢個唔代表財務、分析或客戶服務根基不重要；而係僱主愈來愈視實用AI能力為這些基本功的必要配套。

員工焦慮，可能拖慢推行速度

PwC調查中，44%受訪者提到員工擔心飯碗或角色改變；43%表示員工只會在被要求時才用AI；40%認為員工覺得變化太快、難以應付；34%把「變革疲勞」視為擴大AI應用的障礙。

此外，77%高層認為自己的機構追不上AI創新速度；41%則指零散或質素欠佳的數據，是人手建模及部署AI的障礙之一。

想入行，應該點準備？

所謂AI能力，唔等於識用聊天機械人，更唔係以為AI可以取代財務專業。UBS的培訓表述，指向的是實用、負責任與具判斷力的應用。 5

一名有說服力的AI-ready初級銀行家，應該能夠講清楚自己會如何：

• 使用獲公司批准的工具，加快研究、初稿撰寫或會議準備；
• 在採用AI輸出前，核對假設、計算、資料來源及事實陳述；
• 保護機密資料，並遵守公司內部控制；
• 辨認結果何時不完整、不可靠，或不適合交予客戶；
• 不將AI答案當作最終結論，而是清楚說明背後的商業邏輯。

因此，UBS對2027年招聘的要求，最好理解為入門金融技能組合的一次重整。AI或會減少部分手作式產出，但愈能駕馭工具、驗證結果，並在高風險情境下作出穩健判斷的人，價值只會更高。 145