平安资管裁员风波散了，AI替代忧心又来了，10年内超20%金融岗位将被取代，美国早有先例

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平安资管裁员？昨天这一则消息让行业一时间猜测纷纷，平安资管的回应是，目前正根据集团安排，加大科技投入，对策略和科技平台升级，进行量化转型，因此内部组织和管理有所调整。并没有传说中要解散部门、通过委外应对新会计准则等动作。

作为平安集团资产管理板块的重要成员，正响应集团“科技转型”战略，加快利用人工智能对投资业务赋能，致力打造“科技型资管公司”。这一战略却让一众从业人员重新有了“狼来了”的恐慌。

10年内，金融市场将砍掉230万个岗位，你相信么？

2018 是人工智能全面落地的一年。去年3月，国务院总理发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告；当年7月，国务院更是将人工智能提高到国家战略层面。

人工智能对各个行业，尤其是数据量尤为丰富的金融行业，正在产生日益深刻的影响。

根据BCG 2027人工智能对金融业就业市场影响模型测算，到2027年中国金融业就业人口可达到993万人（以2017年的733万人就业人口为基数），其中，约为230万人，占比约23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响，其影响方式为岗位的削减或转变为新型工种。

其中银行、保险及证券业的工作岗位削减比例分别为22%、25%及16%。而其余77%的工作岗位将在人工智能的支持下，工作时间减少约27%，相当于效率提升38%。

在削减岗位的同时，人工智能也在创造就业量。根据研究机构Gartner去年发布的报告，到2020年，人工智能会新增230万个新的工作机会。目前，中国整体人工智能人才缺口高达百万，在过去今年对新型岗位的需求以每年翻倍的速度递增。

10年内证券业将削减7万岗位，清算结算或被完全取代

据波士顿咨询公司（BCG）今年发布的报告，到2027年中国金融业就业人口可达到993万人，其中约23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响。其中，到2027年，证券市场将削减7万工作岗位，剩余84%的工作岗位将提升56%效率，相当于每人每天花在同样智能活动的工作时间可减少2.9小时。

从具体的业务来看，人工智能将较大幅度颠覆销售交易以及清算结算环节的工作岗位。

销售和交易环节将有7%的工作岗位被削减，其中交易员岗位执行交易指令的核心工作将被人工智能交易系统逐渐取代，比如摩根大通内部代号为LOXM的人工智能，已经在2017年投入到欧洲股票高频交易的使用中；

清算结算相关岗位，以及基础报告与数据分析岗位，甚至会被人工智能完全取代，人工智能清算系统会更加准确高效地完成客户资产与自由资产的清算工作。

在提升工作效率方面，尤以智能投资决策和资产管理环节最为受益。投资决策可通过大数据分析辅助宏观经济研究员进行研究，提升研究效率与准确性；而投资顾问提供的理财咨询，投资建议等服务，也会参考人工智能分析系统的结果，与自身项目经验结合并加以完善。报告预估，投资决策支持环节均将节省超过37%工作时间。

银行业将削减104万岗位，销售环节首当其冲

在稳健发展情景下，截至2027年，银行业将削减104万工作岗位，降幅22%。剩余78%的工作岗位将提升42%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的时间可减少2.4小时。

从具体业务来看，人工智能主要影响和削减了银行业前中台价值链上营销与销售、风险管控与审核、客户管理与服务环节的岗位。

其中，在营销与销售方面，人工智能将会削减57万工作岗位；

在风险管控与审核环节，将有22万的工作岗位面临颠覆；

在客户管理与服务环节，人工智能将替代13万工作岗位。

虽然以上22%的岗位因操作标准化程度较高、对情感交互的要求较低而可能被人工智能所取代，但银行业仍存在78%的岗位在未来十年内无法完全被人工智能取代，例如客户经理，未来银行可能可以通过人工智能客服对大众客群开展服务，但中高净值客群可能仍希望真人客户经理为自己提供服务。

不过，人工智能可以帮助提高效率，报告预估，风险管控与审核环节将有62%的工作时长缩减，营销与销售环节将有60%的工作时长缩减。

保险业影响最深，将削减119万工作岗位降幅25%

人工智能技术应用在保险业有较大潜力，也是三大金融行业中受其影响程度最深的一个。人工智能不仅可为保险业前端营销、承保、核保、理赔等核心流程提供多样化支持，也渗透到了后端资产管理等环节中。

波士顿咨询估计，截至2027年，保险业将削减119万工作岗位，降幅25%；剩余75%的工作岗位将提升29%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的工作时间平均可减少1.8小时。

从具体的业务来看，人工智能在营销与销售、核保定价与承保、保单管理与服务以及理赔环节均能带来岗位削减。

其中，在营销与销售环节，人工智能将会削减41万工作岗位，占削减岗位总数的34%；

核保定价与承保环节约19万个工作岗位将大幅度面临削减，占削减岗位总数的16%；

在保单管理与服务环节，削减约6万个工作岗位；

在理赔环节，定损、核价、核赔同样作为高度标准化的环节，至2027年将被取代，削减一共17万个工作岗位。

在提升工作效率方面，预估人工智能将为保险行业的产品开发环节带来41%的工作时长缩减。人工智能一方面可以帮助保险精算师收集海量的市场数据、优化精算模型；另一方面可以帮助产品开发和维护的设计人员洞悉市场需求变化、分析竞品，从而更准确、更快速地适应市场需要、在产品层面提高自身竞争能力。不过，由于产品开发环节涉及大量的沟通需求和做出决策的工作，人工智能无法完全替代人的工作。

在理赔环节，人工智能将对查勘、理算、核损三个环节带来工作效率提升的影响；在资产管理环节，预估将带来40% 的工作时长缩减，人工智能能够识别最优回报率资产进行固定模式投资、监控并分析所投资产收益率及风险等数据，实时调整资产组合，寻求利益最大化、防范风险，大大提升资产管理操作上的反应速度与效率。

此外，在人工智能的帮助下，未来的销售人员也将节省28%的工作时间。

全球各龙头金融机构人工智能应用

高盛：自动化外汇交易

高盛是资本市场业务科技变革的领头羊之一。根据 MIT Review（麻省理工学院评论）杂志报道，2000年，高盛在纽约总部有600多名现金股票交易员负责处理来自客户的交易指令，而到2017年的今天仅剩下2位，大部分工作由200名计算机工程师维护的自动交易程序替代完成。

据高盛首席财务官披露，高盛已开始进行自动化的外汇交易，据估算，一名电脑工程师平均可取代四名交易员，目前电脑工程师已在高盛员工人数中占据三分之一。

摩根大通：从谷歌挖来人工智能技术高管

据CNBC报道，摩根大通日前从谷歌挖来了一名负责人工智能技术的高管 Apoorv Saxena，进一步押注人工智能领域。Saxena此前担任谷歌人工智能部门的产品主管，他从8月31日起，正式加入摩根大通，担任人工智能与机器学习部门的主管。

Saxena是摩根大通近几个月来雇用的第二名人工智能领域的高管。今年5月，摩根大通聘请了卡耐基梅隆大学机器学习系的主管Manuela Veloso，旨在帮助摩根大通革新传统金融服务。据悉，摩根大通2018年在科技领域的投资预算为108亿美元，其中的50亿美元将用来投资新兴科技。

花旗银行：5年内遣散1万名员工

英国《金融时报》在6月份披露，花旗银行计划在5年内把投资银行部门的科技和业务人员裁去50%，准备用人工智能算法代替他们的工作。对于该投资银行部门来说，裁员50%意味着将有1万名员工被遣散。

富国人寿保险集团：人工智能系统帮助节省1.4亿日元

据日本媒体报道，早在去年1月，日本富国人寿保险集团计划引进IBM的人工智能系统Watson。该系统可通过“阅读”医生的医疗证明及其他文件，以收集保险理赔资金所需信息，包括医疗记录、住院时长和外科手术名称等。此外，系统还能核对客户的保险合同，发现特殊保险条款，以阻止赔付疏忽。该人工智能系统可在一个财年内核查案例13.2万宗，每年可为该集团节省约 1.4 亿日元。

据悉，富国人寿保险集团计划裁减近30%的保险理赔评估部门员工，约34名执行保险索赔类分析工作的员工被人工智能取代。

澳大利亚国民银行：未来三年净裁员4000人

据路透社报道，澳大利亚国民银行曾宣布将在未来三年内净裁员4000人，大约相当于目前员工总数的12%，并寻求通过投资新技术向人工智能及自动化过渡。

澳大利亚国民银行首席执行官表示，“由于寻求业务流程自动化，我们预计三年内的员工人数需求将减少6000人……但我们也将雇佣2000名具备不同技能的新员工，包括数据科学家、人工智能、机器人、自动化、以及其他技术相关人才，所以净减少员工人数预计为4000人，对员工队伍的重整也将帮助我们重塑未来的银行业务。”

四大行半年内减员超3万人

券商中国此前曾报道，四大行今年上半年整体减员32099人。其中工商银行合计员工443169人，比上年末减少9879人；中国银行员工305655人，比上年末减少5478人；建设银行员工346164人，比上年末减少6457人；农行减员最多为10267人，6月末该行共有员工47.7万人。

不过，从减员幅度来看，均在2%左右。

人工智能潜在风险不容忽视

人工智能在金融行业的应用范围逐步扩大的同时，也可能带来一系列的风险。国际金融稳定委员会去年末就发布了《金融服务中的人工智能与机器学习——市场发展和对金融稳定的启示》，揭示了人工智能可能带来的潜在风险。

大量金融市场参与者同时应用人工智能技术时可能会出现金融市场稳定性风险。例如，如果以机器学习为基础的交易者胜过其他交易者，可能导致更多的交易者采用类似的机器学习策略，放大金融震荡。机器学习交易策略中的可预测模式也可能存在被犯罪分子用来操纵市场价格的风险。

在金融机构风险上，对大部分人而言，人工智能的决策过程如同一个“黑箱子”，透明度的缺乏可能导致监管机构和市场投资者难以判断决策过程中的潜在问题。如果人工智能的决策给金融市场造成损失，责任可能将难以划分。尤其当金融机构内人工智能应用的治理结构存在任何不确定性时，总风险可能被低估。

此外，金融体系存在互相联动的特点，如果众多金融机构在某一关键部分依赖于相同数据或算法，那么当这些数据或算法出现问题时，问题可能会从单个节点向整个市场扩散。因此，集体采用人工智能工具可能会带来关联性风险。

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