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AI驱动下银行业转型的双重奏——效率提升、就业冲击与普惠服务的再平衡

MGClouds蘑菇云

2025-12-10

导读：我们正处在一个由人工智能（AI）技术深刻重塑全球经济图景的时代。金融业，尤其是银行业，作为现代经济的核心枢纽，首当其冲地感受到了这场技术革命的澎湃浪潮。

我们正处在一个由人工智能（AI）技术深刻重塑全球经济图景的时代。金融业，尤其是银行业，作为现代经济的核心枢纽，首当其冲地感受到了这场技术革命的澎湃浪潮。从华尔街的投行巨头到遍布城乡的社区网点，从复杂的产品设计到日常的客户服务，AI的应用正在重新定义银行业的运营模式、竞争格局与社会角色。一方面，以摩根大通、富国银行、花旗集团为代表的美国银行业巨头，正大力投资AI，旨在实现生产率的跃升和收入的增长，其高管公开谈论AI带来的效率翻倍与潜在的岗位重构。另一方面，在中国，一场以风险化解、效率提升和数字化转型为驱动的银行业结构优化正在加速进行，年内数百家中小银行注销、超9000家物理网点关闭，其背后既有监管引导的主动改革，也有金融科技渗透下的市场自然选择。这两条看似平行的叙事线，实则共同指向一个核心命题：在AI技术洪流与行业深度变革的交织下，银行业如何在追求效率与增长的同时，应对就业结构的冲击、维系金融服务的普惠性与社会稳定性？本文将从全球视野出发，结合中美案例，深入剖析AI投资对银行业效率与就业的复杂影响，解读中国银行网点优化的具体效应，探讨AI对传统岗位的冲击机理，并尝试提出具有前瞻性与可操作性的对策建议。

一、基本情况：全球银行业步入AI赋能与结构优化的智能化革命

全球银行业正经历技术驱动的智能化革命，人工智能已从辅助工具升级为核心生产力引擎。以生成式AI为代表的突破性技术正深度渗透业务核心：摩根大通通过AI将整体生产率从3%提升至6%，运营专家效率有望增长40%-50%；花旗集团在编码生产率上实现9%提升；高盛"OneGS 3.0"计划将AI应用于销售、客户入职、贷款流程等五大关键领域；美国银行则通过技术投资提升银行家生产力并驱动收入增长。这些实践表明，AI已突破简单任务自动化，开始承担复杂分析、创意生成（如代码与报告编写）、实时决策支持等高阶职能，成为银行降本增效、产品创新、风控强化的核心战略资产，推动银行业从"流程优化"迈向"能力重构"。

中国银行业正同步推进"瘦身健体"与数字化转型的结构性变革。年内超377家银行（以村镇银行、农商行为主）因合并或解散注销，远超去年水平——这既是化解局部金融风险（尤其是高风险中小机构）的迫切需求，也是省联社改革、打造省级统一法人以提升规模效应与抗风险能力的主动选择，如内蒙古一次性整合120家机构成立省级农商行。与此同时，物理网点正加速收缩：超9000家网点获批退出，同比增长超200%，农商行分支机构退出最为显著。驱动因素多重：金融业务线上化率已超80%，日常业务可完全线上完成；维持单个网点年成本高达数百万至近千万，而线上业务成本仅为线下的1/10；AI等科技应用进一步降低了对人工网点的依赖，通过智能审核、在线客服等提升线上服务能力，从供给侧推动网点优化与人员精简。这两大趋势——技术深化应用与行业整合精简——在全球范围内交织强化，既为银行赋予"用更少人做更多事"的能力，也加速了组织形态与就业结构的深刻变迁。

二、银行大力投资AI以提高效率和收入增长对于就业率的影响

银行对AI的大规模投资，对就业的影响是复杂且多维的，并非简单的“替代”或“创造”可以概括，其净效应取决于技术扩散速度、岗位性质、劳动力技能结构调整以及宏观经济环境。

（一）潜在的负面冲击与岗位重构

1、直接替代效应：大量程式化、规则清晰、重复性高的操作类岗位面临最高替代风险。例如：基础的数据录入与处理、表单审核、标准化的客户查询应答（传统客服）、部分柜面交易操作、常规的监管报告生成、初级编码与测试等。摩根大通提到的“净影响较小的就业岗位”及高盛因AI计划可能导致裁员和招聘放缓的备忘录，都指向了这种替代压力。PNC金融指出，其员工规模与十年前相当而业务量增长，自动化（未来由AI加速）是关键。

2、技能错配与结构性失业：即便AI创造新岗位，也可能要求截然不同的技能组合（如AI模型训练师、数据伦理专家、人机交互设计师、复合型业务分析师等）。现有员工若无法及时完成技能升级，可能陷入结构性失业。银行内部“运营专家生产力飙升”的背后，可能意味着对更少但更高技能专家的需求。

3、就业“极化”风险：AI可能加剧银行业就业结构的“极化”——高技能的分析、决策、创新和复杂客户关系管理岗位需求增加，同时部分低技能、辅助性岗位被压缩，而传统的中等技能白领岗位（如许多常规的信贷分析、运营管理岗位）受到显著冲击。

（二）积极的创造效应与生产力提升

1、创造新岗位与新职业：AI的开发、部署、维护、监管和应用催生了全新的职业领域。在银行内部，需要AI解决方案架构师、机器学习工程师、数据科学家、AI合规与风险经理等。此外，AI赋能可能催生新的业务线和服务模式，从而创造相关岗位。

2、增强现有岗位，提升产出：AI作为“副驾驶”或增强工具，可以大幅提升知识工作者的效率与决策质量。例如，客户经理利用AI快速分析客户画像、生成个性化方案；风险经理借助AI进行更精准的实时监测；产品经理利用AI进行市场趋势洞察和产品设计优化。这可以在不增加甚至减少人头的情况下，实现业务规模与收入的增长（即“用更少人做更多事”），从经济整体上看，提升了全要素生产率，为长期经济增长和就业创造打下基础。

3、降低服务成本，扩大服务范围：AI驱动的自动化与智能化降低了金融服务的边际成本，使得银行有可能以可持续的方式服务以往因成本过高而难以覆盖的长尾客群（包括小微企业和偏远地区居民），这可能在普惠金融领域间接支撑就业。

（三）净影响：短期阵痛与长期演进

短期内，由于技术应用和替代的速度可能快于新岗位创造和劳动力技能转型的速度，银行业（尤其是中后台）可能出现岗位净减少或增长停滞，对特定群体（如技能单一的初级白领、部分操作人员）造成冲击。中长期看，就业总量未必会萎缩，但就业结构将发生根本性转变。历史经验表明，重大技术革命最终会创造更多新工作，但转型过程伴随着痛苦调整。关键在于社会与个体能否有效适应这一转型。

三、我国银行网点优化对于居民的具体影响：便利性与可获得性的再权衡

中国银行业物理网点的大规模优化撤并，对居民的影响是具体而微的，呈现差异化特征，需辩证看待。

（一）正面影响：效率提升与体验优化

1、推动金融服务线上化习惯深化：倒逼更多居民，特别是年轻一代和城市居民，更加熟练地使用手机银行、网上银行等数字渠道，享受24小时不间断、便捷高效的金融服务，如快速转账、理财购买、贷款申请等。

2、降低银行运营成本，间接惠及客户：银行节省的巨额网点运营成本，部分可能通过更优惠的费率、更高的存款利率或更丰富的产品创新反馈给客户。

3、优化网点布局，提升服务质量：撤并低效、重叠网点，将资源集中到需求更旺盛或战略性区域，升级改造留存网点，转向提供更复杂的咨询服务、财富管理、企业金融等增值服务，提升客户体验。

（二）负面影响与潜在风险

1、数字鸿沟问题凸显：对于老年群体、教育水平较低人群、数字技能匮乏者、以及偏远农村地区的居民，物理网点的减少可能意味着金融服务可及性的显著下降。他们可能不熟悉或不信任线上操作，依赖面对面的服务指导，网点撤并会给他们带来切实不便。

2、普惠金融服务可能弱化：正如报道中村镇银行前行长所担忧的，在整合并入大机构后，原有专注于本地、“支农支小”的精细化、灵活性服务可能被标准化、规模化流程所稀释，导致对小微、三农等特定客群的服务深度减弱。物理网点的消失，也可能削弱银行与社区的情感联系和信任基础。

3、局部地区出现金融服务“空白”或“排斥”：在网点过度撤并的地区，尤其是农村和偏远地区，可能出现ATM、自助终端等替代设施不足的情况，导致居民办理现金存取、证件核实等必须线下完成的业务困难，形成事实上的金融排斥。

4、就业与地方经济影响：网点关闭直接导致银行基层员工（柜员、客户经理等）岗位流失，对当地就业产生影响。同时，网点作为社区商业生态的一部分，其关闭可能对周边商业活力产生一定负面影响。

金融监管总局已关注到相关问题，强调要“保障县域物理网点供给”，“避免金融空白、金融排斥”。因此，网点优化不应是简单的“一刀切”撤并，而应是基于深入数据分析、兼顾经济效益与社会效益的精细化管理，确保基本金融服务不断档、普惠金融使命不打折。

四、人工智能对于传统就业岗位的冲击：机理、范围与应对挑战

AI对传统就业的冲击深度与广度远超以往自动化技术，核心在于其两大突破性能力。其一为认知自动化，传统自动化多替代体力或规则明确的简单脑力劳动，而生成式AI已能处理语言、图像、逻辑推理等复杂认知任务，直接冲击需要专业知识、判断力和创造力的白领岗位，如报告撰写、基础法律审核、常规财务分析、艺术设计等。其二为动态学习能力，机器学习算法可基于数据持续优化，处理非结构化、动态变化的任务，使AI能胜任个性化营销、欺诈侦测、动态定价等原本依赖人类直觉与经验的工作，实现从"规则执行"到"智能决策"的跃升。

在银行业，AI的渗透已从操作岗延伸至多个传统岗位领域。初级分析师与顾问岗位面临挑战，AI可快速处理海量数据并生成初步分析与建议；部分合规与风控岗被重构，AI通过实时交易监控、反洗钱筛查提升效率与覆盖度；标准化产品的销售与支持岗逐步被智能投顾、智能客服替代，承担大量标准化咨询与销售工作；后台支持职能如人力资源、财务、IT中的重复性任务也因AI自动化而面临精简压力。这些岗位的冲击不仅涉及技能替代，更要求从业者向高阶能力转型。

应对AI带来的就业挑战需多维度策略协同。再培训需系统化开展，重点培养数字技能、AI协作能力及批判性思维等高阶能力，但培训内容设计、效果评估及成本控制面临现实困难；人机协作模式需创新设计，通过流程重构实现"增强智能"，例如让AI处理数据预处理，人类聚焦战略决策，这需要管理创新与组织文化变革；社会安全网需强化，在转型阵痛期建立失业保障、职业转换支持体系，缓解个体经济压力与社会焦虑，确保技术变革的成果更公平地惠及全体劳动者。

五、我国对策建议：构建包容性、适应性的智慧金融新生态

面对AI技术与行业变革的双重挑战，中国需采取系统性的策略，引导银行业向更高效、更普惠、更可持续的方向发展，确保技术进步成果共享。

（一）国家与监管层面

1、制定前瞻性、包容性的AI战略与伦理指南：明确AI在金融领域应用的发展方向、创新边界和伦理原则（如公平、透明、可解释、隐私保护），防止算法歧视，保障金融消费者权益。

2、强化数字基础设施建设与普及：持续提升全国网络覆盖质量，降低资费，推动智能终端普及。实施全民数字素养提升计划，特别针对老年人、农村居民等群体开展数字金融技能培训，弥合数字鸿沟。

3、完善就业保障与技能转型支持体系：预警与监测：建立银行业就业结构变化监测体系，及时预警区域性、结构性失业风险。大规模再培训：政府、行业组织、企业、教育机构协同，设立专项基金，开发针对性的职业技能培训项目，重点培养AI时代所需的数字技能、批判性思维、创新能力及人机协作能力。社会保障加固：完善失业保险制度，探索适应灵活就业和新形态的社会保障模式，为转型期劳动者提供托底支持。

4、优化银行网点布局的监管指导：要求银行在撤并网点时进行充分的社会影响评估，确保县域、乡镇基础金融服务覆盖面。鼓励银行发展流动服务车、简易服务站、与邮局、供销社等第三方合作等轻型服务模式，填补空白。对坚守普惠金融定位、服务特定客群的机构给予差异化监管政策和财政税收支持。

5、鼓励AI普惠金融创新：支持银行利用AI降低服务成本，开发更多适合小微、三农、低收入群体的普惠金融产品，实现商业可持续与社会效益的统一。

（二）银行业机构层面

1、负责任地部署AI：将员工发展与转型纳入AI战略核心。实施“人机协同”计划，重新设计岗位与工作流程，让AI增强员工能力而非简单替代。

2、投资于员工终身学习：建立企业大学或与专业机构合作，为员工提供持续的技能升级和转型培训通道，建立内部岗位转换机制。

3、实施差异化、人性化的网点策略：保留并优化必要的物理触点，将其转型为提供复杂咨询、客户教育、社区互动的体验中心。在偏远地区，探索创新服务交付模式。

4、加强数据治理与AI透明度：确保AI决策的公平、可信，建立健全AI系统的内部审计与问责机制。

（三）社会与个体层面

1、树立终身学习理念：个体需主动拥抱变化，持续更新知识技能，培养AI难以替代的创造力、复杂沟通、情感同理心和战略思维等能力。

2、发挥社会组织作用：工会、行业协会、社区组织应积极参与劳动者权益维护、技能培训资源对接和心理疏导等工作。

六、结语

人工智能的崛起与银行业的深度转型，共同奏响了一曲关乎效率、就业与公平的“双重奏”。这曲调中既有生产率跃升、服务创新的激昂乐章，也夹杂着岗位变迁、技能焦虑的低沉吟唱。美国银行高管的言论与中国银行网点的“消失潮”，是全球性挑战在不同制度与文化背景下的具体呈现。

技术的进步不可逆转，追求效率是商业机构的天然使命。然而，金融的本质是服务实体经济、促进社会福祉。因此，这场变革的最终评判标准，不应仅仅是报表上提升的利润率或降低的成本收入比，更应是是否创造了更广泛的社会价值——是否让金融服务更高效易得的同时，不至于撕裂社会的数字鸿沟；是否在解放人类重复性劳动的同时，为劳动者开辟了新的发展天地；是否在化解金融风险、提升行业稳健性的同时，巩固了普惠金融的根基。

对于中国而言，挑战尤为复杂：我们需要在短时间内应对全球共性的技术冲击，还需处理自身发展转型期特有的结构性问题。这要求我们必须具备高超的平衡艺术：在拥抱AI、推动银行业现代化与数字化的同时，必须将就业稳定、技能重塑、金融普惠和社会公平置于同等重要的战略地位。通过构建政府引导、市场主导、企业负责、社会协同、个人参与的多元共治体系，我们有望驾驭AI时代的浪潮，将银行业转型的阵痛降至最低，最终导向一个更加高效、包容、富有韧性的智慧金融新生态，让技术进步的红利润泽社会的每一个角落。这场“智变”之旅，注定崎岖，但方向明晰：技术向善，以人为本。

来源：https://www.reuters.com/business/finance/us-bank-executives-say-ai-will-boost-productivity-cut-jobs-2025-12-09/