三体第一部已经完结了，我在这个周末紧赶慢赶地刷完了。
怎么说呢？不知道你们看了想象中的三体人长那个样子是什么感受呢？
三体和流浪地球2 的热播，将人工智能这一话题热了起来。加上ChatGPT在朋友圈里疯狂“调戏”。
很多人用不同的话题来考验它，就像Siri、天猫精灵等智能化出来的时候一样好奇使用。
有人夸它文能写文章、武能改Bug；
编写和调试计算机程序的能力也不在话下；
回答测试问题，对答如流；
写诗、写歌、写故事都没问题。
……
在各大营销号里，看到ChatGPT未来将抢人类的饭碗？
这不，就有一个小朋友过来咨询我：金融行业有些岗位会不会被AI替代？
不能刚入行没多久就被ai淘汰吧？
好不容易卷过了同类，还有可能被ai卷到淘汰，那也太难了呀？
ChatGPT在金融圈跟人抢饭碗了？我想说的是：Al 永远取代不了投行、律师、会计师、评估师、独董
为什么呢？
ChatGPT如果能够替代岗位，你觉得你的工作会被替代吗？
像我一样的媒体类工作，如广告文案、内容创作、技术写作等等。
不过这对大学生写论文最有帮助，因为文章生成的就是论文形式的。
确实国外有学生使用ChatGPT生成了论文，而且被教授评为最优秀的论文。
程序员、软件工程师、数据分析师等为代表的技术类工作。
ChatGPT正在为很多技术公司生成编码和计算机编程。这意味着可以用更少员工来完成代码编程工作，软件工程师受到挑战。
当前的应用程序推动了开发人员的发展，使他们的工作效率大大提高。在安装了Copilot的项目中，它生成了近40%的代码。但更大的机会可能是为C端消费者赋能编程开发能力；
基金经理、分析师主观化很严重，机器筛选出来的内容不一定是正确的，比如说我国的量化，并不能做成那个完美的量化曲线。
影响市场的因素有很多，不止是公司的核心技术，政策、新闻等等，都会影响到公司的股价，这就需要“人”去眼观六路耳听八方，而机器远远做不到，机器只能做到已有的东西总结出来的结论，但是做不到创造出新的内容。
这就是完美的量化曲线，但问题是，我们国家现在很少有量化机构可以做到。
但是要说到做投资，恐怕人工智能暂时还不足以代替基金经理。
根据许多经济学家对市场的研究，不管结论是市场有效或是无效，宏观派、基本面派等等，在实际投资活动中都有成有败。这充分说明了市场的不可预测性。
人工智能或许很擅长在数据中找规律，但是面对一堆随机产生的、并且时时刻刻都会发生不可预测的变化的数据，恐怕这个时候，在投资老手的经验面前，人工智能也只能自惭形秽了。
像我们平时买的场外基金，就是由基金经理他们凭借自己的直觉、经验、判断选出来的一堆股票组合。
一些优秀的主动型基金往往能获得超过市场平均收益4个点以上的超额收益（美国的主动型基金做不到），所以在中国还是很有市场的。
所以人们担心的人工智能代替基金经理的现象，短期来看还不会出现。
特别是在中国，优秀的主动型基金经理业绩能跑赢大盘，所以就更不用担心了。
人工智能最擅长的就是快速阅读海量数据，并从中找出规律、编出算法、最后做出决策。
所以工作内容为“读写算”的金融人员就成了被人工智能取代的对象。
机器替代人、人工智能替代人成为一个大潮流。这些都成为了不少从业者、特别是基层员工内心焦虑之源。
就连我们印象中专业人士才能做的投资建议、投资分析，也有证券公司、商业银行开始推出智能投顾。
例如资质审核、会计等核账业务可以批量处理，这些业务相关的岗位也可能会慢慢缩减。
存取款、外汇买卖、开户开卡等都可以实现机器作业，操作岗的存在价值越来越小，会有越来越多的人向信息科技、理财营销、贷款部门等迁移。
从年初、年末员工专业构成变化来看，招商银行的后勤保障人员从1%压减到了0 .7%，平安银行的行政后勤岗人员也从人缩减到了人。
但这也并不能说明AI能够代替人的岗位，只不过说明了在金融行业，有些工作的重复性、规则化的特点也更适合AI来完成。
工行董事长易会满在业绩发布会上表示，去年工行通过内部人力资源结构调整，减少柜面人员1.4万人。
再加上其他的挖潜人员，有近0 .6万人去做新业务，比如互联网金融。还有1.1万人转岗客户经理，由柜台走向市场。
从学历情况来看，减员的上市银行中，专科及以下学历的低学历人群为主要流失群体，这些员工从事的也主要是柜面、大堂方面工作，薪资待遇一般，业绩考核压力大。
从银行的招聘情况也可以看出一些端倪，比如招商银行的长期招聘岗位里面，产品研发和推广岗、财富顾问岗、私人银行投资策略岗等等是常年热招的岗位，但是与柜面相关的岗位则相对较少。
目前，金融行业IT人才走俏，竞争激烈。值得注意的是，以银行业为例，电子银行部的高管、技术骨干成为圈内挖角重点。
据了解，在金融圈的信息技术岗位中，以下这些属于关键IT人才：产品经理、架构师、管理人员、资深的开发人员、用户体验设计师等。
除此之外，近年来随着金融行业加速互联网转型，电子商务经理、电子交易项目经理和业务分析师、IT转型高级业务架构师也备受青睐。
某国有行地方分行电子银行部人士向南都记者表示，因为银行的科技金融产品开发需要同时满足金融和信息技术两方面，所以渴求的IT人才也是复合型人才，特别是既有银行业务经验又有技术经验者是最优选择。
此外，部分银行正在积极吸收一些更前沿的科技人才，比如人工智能技术人才，以加强金融业与IT业深度融合。
比如中国平安、招商银行一直在花重金布局科技领域，而阿里巴巴与腾讯也一直在花重金涉足金融业务。
目前在这方面做的最好、最成功的国内公司就是阿里巴巴的“蚂蚁金服”了。
所以如果有机会去蚂蚁金服或者已经在蚂蚁金服工作的人，一定要好好把握与珍惜，“蚂蚁金服”将来一定会成为细分行业里的巨无霸。
处于金字塔尖的金融人才是不用担心人工智能，但普通人很难做到。
最直观的改变在用户端。智能开户、智能投顾、智能营销、智能理赔等技术的出现，使线下网点线上化、纸质材料电子化，缩减了到网点排队办理业务、提供证明材料等繁琐流程，随时随地享受金融机构提供的个性化服务；
同时，金融机构的工作效率被大大提高，业务办理时间从过去5天缩减为1天甚至更短，客户所购金融产品的周报或月报发布也更加及时。
在投资领域，依赖于大数据分析的量化投资是AI最典型的应用舞台之一。
借助于AI算法，量化投资产品能够优化资产配置、捕捉机会、优化投资策略；同时将更多的高频数据引入到投资策略中。
但在一级市场，包括私募市场，人工智能发挥的作用仍然有限。
未来随着数据的积累和创造性技术的引入，或可达到更大的效果。
虽然在将来AI技术可能会发展的更迅速，但人类仍将扮演重要的角色，保持金融行业岗位的相应安全和稳定。
AI技术只能辅助人类，提供完善的支持和信息，而不能取代人类做出判断和考虑。
其次，技术发展应该把重点放在解决实际问题上。AI技术应用到金融行业，不仅要考虑技术本身的性能，更要考虑金融市场的风险。
AI技术能够实现自动化和智能化，但往往金融行业存在复杂的风险因素，要想正确地应对各种变数，需要有专业的金融知识和丰富的行业经验。
大部分金融行业的工作岗位依然需要人的参与，AI技术只能协助完成部分工作，而不能完全代替。
未来，科技将成为金融行业得以持续发展的核心引擎。然而，行业在为AI入局产生的经济价值而狂欢时，也面临着种种技术上的弊端。
缺乏可解释性、“黑匣子”效应是目前AI普遍存在的短板。
以量化投资场景为例，完全依赖数据和算法的投资往往无规律可循，投资者可能无法
此外，AI技术还将会在金融行业创造更多的就业机会。
目前，AI技术的使用受到了越来越多的重视，它的发展将会成为金融行业新兴的技术和服务。
AI技术的应用可以激发金融市场的活力，创造更多的就业机会，例如数据分析师、算法工程师、人工智能开发者等新兴行业。
AI技术只能有助于人类完成工作，起到辅助作用，而不能取代人类做出判断和决定。
只有结合人类智能和AI技术的优势，才能让金融行业更好的发展，为社会的发展提供更多的支持。
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