银行裁员潮来了！AI抢饭碗，后台岗首当其冲

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从新加坡程序员到全球金融白领：AI裁员潮的真实冲击

西元二零二四年, 于新加坡, 有一位在星展银行任职达八年之久的合规分析员陈先生, 忽地收到部门重组通告, 明确阐述他所承担的跨境交易合规审核工作, 业已被一整套AI系统彻底予以替代, 该系统每日能够处理五千份交易文件, 且错误率仅仅是人工的十分之一, 陈先生此番经历, 当下正以更为迅疾的速率在金融行业再次上演, 在西元二零二六年五月十九日, 英国渣打银行正式对外宣告, 直至二零三零年将削减超过百分之十五的后台职能部门岗位, 所涉人员将近八千名。此次裁员, 主要集中在一些领域, 这些领域包括人力资源, 包括风险, 包括合规, 包括运营, 还包括技术支撑, 并且这些领域是重复性工作密集的。

不只渣打：汇丰、星展同步启动AI裁员

彭博社作出报道, 渣打银行所制定的裁员计划并不是单独出现的事例。在此之前, 新加坡星展银行已然宣布在未来3年的时间里要裁减将近4000个岗位；路透社进行了披露, 汇丰银行正在对一项有可能影响大约2万个岗位的由AI驱动的重组方案展开评估。依据英国《金融时报》援引高盛报告的内容, 全球银行业在未来5年之内将会有大约30%的后台岗位被AI以及自动化技术给取代。渣打此次裁员的直接目的是: 借助AI以及自动化把运营效率提高20%以上, 与此同时每年节省大概4亿美元的人力成本。

为何后台岗位成AI替代重灾区

在技术层面来看, 人力资源所涉及的考勤核算工作, 薪酬发放工作, 员工档案管理工作, 风险部门的数据异常监测工作, 合规部门的流程校验工作, 运营部门的单据处理工作、账务核对工作等,通通都属于规则清晰、重复性程度比较高、创造性极低的工作范畴。这样的工作对于AI来说是最容易达成“标准化”目标的领域。就拿渣打的风险部门作为例子来说, 它的AI系统能够在仅仅0.3秒的时间内就完成一笔跨境交易的反洗钱筛查任务, 然而人工操作平均起来却需要耗费3分钟的时长。渣打集团首席执行官比尔·温特斯, 于内部备忘录里明晰指出, “这并非单纯的裁员行为, 而是属于业务模式的根本性升级情况。”。

从“技术替代”到“组织重构”：金融业的深度变革

不应将这波 AI 裁员潮单纯视作“机器换人”, 摩根士丹利分析表明, 像渣打、汇丰等跨国银行, 正把因裁员节省的资源, 再次投入到高价值业务板块, 像是私人银行、投行顾问以及 AI 系统开发方面, 渣打打算在未来 3 年招聘 2000 名 AI 工程师和数据分析师, 用以支撑新业务模式, 这体现出金融行业正历经从“人力密集型”朝着“技术密集型”的转变, 传统依靠大量后台人员的运营模式, 正被以 AI 为核心的数字化中台给替代。

百万白领的就业压力与技能重塑挑战

国际劳工组织所给出的数据表明, 全球金融业里大概15%的就业岗位存在着面临AI替代的风险, 当中亚洲以及欧洲那边的跨国银行是最为集中的。就渣打当前后台部门的员工来讲, 转型压力是格外紧迫的。有一位不愿意透露姓名的渣打上海运营中心员工向《第一财经》讲, “部门文件已经有了通知, 从明年开始所有单据核对都将会交给AI去处理, 我们需要在6个月内完成Python以及机器学习培训, 不然就只能拿着补偿金走人。”。这般岗位的从业者通常拥有基础专业知识以及操作技能, 然而却欠缺不可替代的核心竞争力, 面临着被行业淘汰的风险。

对消费者、行业与投资者的三重影响

就消费者这个角度而言, AI替代所意味的是, 银行服务会呈现出更高效的态势, 并且成本会更低——其中跨境汇款这一到账的时间呢, 也许会从原本的3天缩短到仅仅1小时, 而信用卡审批的时间会从1周转变为只需10秒。然而负面的效应同样也是相当显著的: 在银行进行裁员之后, 当客户碰到复杂问题的时候, 人工客服将会变得更难以获取到。对于行业来讲, 由AI驱动导致的重组将会加快银行业两极分化这一进程: 有能力去投资AI的大型银行将会获取到更高的利润, 而中小银行却会面临生存方面的危机。在投资者这一层面, 渣打公布了裁员计划之后, 它的股价在当日出现了上涨, 上涨幅度为3.2%, 这表明资本市场对AI能够降低成本并提高效率有着积极的认可。

以个人经历而言, 这条政策使我联想起某互联网大厂于2023年裁撤掉整个客服团队后, 因系统故障致使用户投诉急剧上涨, 最终又花费双倍薪酬召回部分员工的教训。银行倘若只进行裁员而不进行岗位转换, 同样有可能遭遇“技术病”的尴尬状况。你的工作是不是也处在“规则清晰、重复性强”的范围之内呢? 欢迎在评论区交流一下, 你所在的行业有没有已经受到AI的冲击呢? 点赞并分享, 从而让更多人能够提前做好准备。

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