金融圈的裁員風暴來襲！AI“搶飯碗”的恐慌正在蔓延

最近，金融圈上班的人集體陷入了焦慮。

高盛、摩根士丹利這些華爾街巨頭，正在用AI工具“砍人”——不是砍項目，是砍人！據彭博社報道，某投行直接裁掉了30%的初級分析師，原因竟是AI工具能1小時干完他們8小時的活兒，還不用交五險一金。

更扎心的是，這波AI浪潮不是“未來趨勢”，而是“正在進行時”。我一個在投行做盡調的朋友，就曾被領導“點名”：要么學會用AI工具優化報告，要么下個月走人。

2025年6月5日，花旗集團在上海和大連的全球技術中心宣布，將縮減在中國的全球技術解決中心，這意味著花旗中國區將裁員3500人。

如此大規模的裁員，在金融圈里引起了軒然大波。令人驚訝的不僅是裁員人數，更有“N+6”的高額補償。一名花旗金融信息公司的員工表示，6月6日起就無需再去辦公室了，這種突如其來的變化讓人措手不及。

從補償方案來看，花旗此次可謂下了血本。

然而，這筆錢真的是“天上掉餡餅”嗎？公司補償越多，說明裁員的決心越大，背后的壓力也越大。許多員工拿到補償后，內心卻并不輕松。

技術替代的浪潮已勢不可擋。彭博行業研究年初發布報告稱，未來三到五年，全球銀行業因AI替代崗位將裁員20萬人，中后臺、運營等崗位首當其沖。

花旗日本、北亞、澳洲區總裁公開表示，花旗一直在全球范圍內堅持創新和投資新技術，升級數字系統、簡化流程，這些舉措雖聽起來有些冷漠，但背后卻是全球化和科技的雙重壓力。

除了花旗，東南亞最大銀行星展銀行也表示，未來三年將通過“自然減員”裁減4000人。有消息說，恒生銀行目前也在進行調整中。

那么，AI浪潮為何會率先“殺”進投行圈？背后藏著什么邏輯？

要知道金融行業，本質上就是“信息處理+數據分析”的生意。而AI最擅長什么？正好就是這兩件事！

比如盡調報告，以前初級分析師要花幾天時間整理企業資料、分析行業數據，現在AI工具1小時就能生成基礎報告，還能自動標注風險點。

財報分析，AI工具也能快速抓取財報中的關鍵數據，生成可視化圖表，甚至可以直接對比同行公司的財務表現。

在客戶溝通方面，AI客服已經能處理大部分標準化問題，比如開戶流程、產品咨詢等，而人工客服只需要跟進處理一些“疑難雜癥”。

華爾街的“AI實驗”，裁員是手段，效率才是目的。

高盛的CEO曾公開說過：“未來，AI會替代投行里所有重復性、標準化的工作。”這不是危言聳聽。

據統計，高盛已經用AI工具替代了40%的初級崗位，比如盡調、數據錄入、基礎報告撰寫。更夸張的是，某對沖基金用AI算法交易，年化收益率直接碾壓人類基金經理。

但我們也別急著罵資本家“冷血”，事實上，AI替代的從來不是“人”，而是“低效的工作方式”。

那么問題來了，針對目前大規模滲透的AI“搶飯碗”恐慌，如果您是金融從業者，又該如何“反殺”AI，保住自己的飯碗呢？戰略企劃槍手倒是有一些建議，希望能幫助大家打開一下思路，畢竟路還長，日子還是要過的。

對于初級從業者，我們可以用AI工具“打輔助”，讓工作效率翻倍。

如果你還在做盡調、寫報告、分析數據這些基礎工作，恭喜你，那AI正是你的“救命神器”。

比如，你要寫一份企業盡調報告，但數據太多、邏輯太亂？直接把資料扔給ChatGPT或者Deepseek，讓她們幫你快速整理框架、提煉出重點。

另外還有一款工具叫 Claude，它分析財報的“專家”。

Claude比ChatGPT更擅長處理復雜數據，你可以直接上傳PDF財報，讓它幫你抓取關鍵數據，最后生成可視化圖表。

那么對于中級從業者來說，利用AI工具可以輔助我們“做決策”，提升專業度。

如果你已經負責項目決策、客戶溝通，AI可以幫你更精準地分析市場、預測趨勢。

比如，像Kensho這類AI數據平臺，能實時抓取全球新聞、社交媒體數據、宏觀經濟指標，預測市場情緒和行業趨勢。你只要輸入以下指令：“請分析近期美聯儲加息對科技股的影響，并推薦3只潛在抗跌股票。”

5分鐘后，Kensho就能生成一份包含數據支撐、風險評估的投資建議，看起來內容滿滿哦。

如果是開會議，可以用Fireflies這類AI工具自動錄音、轉寫文字，還能提取關鍵需求點，生成會議紀要。

您只要輸入“請記錄本次會議內容，重點標注客戶對收益率、風險等級的要求。”會議結束后，Fireflies就能生成一份結構清晰的會議紀要，節省你90%的整理時間。看看有多爽？

對于金融高級從業者來說，用AI工具“管理團隊”，優化資源，照樣有章有法。

比如，Monday這類AI項目管理平臺，能根據團隊成員的技能、工作量自動分配任務，還能實時監控進度，預警風險。

當你輸入“請根據團隊成員的專業背景，分配XX項目的盡調、報告撰寫、客戶溝通任務，并設置截止日期。”1分鐘后，Monday就能生成一份任務分配表，還能自動提醒成員進度，高級感滿滿。

當然，利用AI提高工作效率的同時，切忌不要過度依賴AI，要成為AI的主人，不要最后成了AI的奴隸，有時候AI坑起人來，也是讓你哭笑不得的。所以，自己也要不斷學習，提升審核AI助手工作的能力。

每一篇AI生成的文本，必須要親力親為逐字逐句地審核一遍，確保數據的權威性和準確性，還有邏輯上的把控，最終還得靠自己的專業水平把關。

比如，AI能寫盡調報告，但無法替代人類與客戶溝通時的“情感共鳴”；AI能分析數據，但無法替代人類在復雜決策中的“直覺判斷”。

我的那個投行朋友，現在用Deepseek寫盡調報告、用Claude分析財報、用Kensho預測市場，效率已經直接翻倍了。上個月，他不僅保住了工作，還因為“創新能力強”被提拔為項目經理。

上面戰略企劃槍手提供的一些思路，不知道您聽明白了嗎？

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