AI往银行业渗透,被“自动化”代替的从业者将流向何方?

简介:

成为一个科技驱动的公司并不容易

高盛的CEO Lloyd Blankfein说“我们是一家科技公司”,因为他们公司有9000多名技术人员,差不多等于Facebook全部员工的数量。并不只是高盛是这样,很多银行的管理层都意识到了技术的重要性并在IT上做了重大的投入,大约10年前,瑞典银行的主席就跟分析师和传媒说瑞典银行是一家IT公司。

毫无疑问,银行需要发展IT技术,用自动化和数字化来提高效率,因此技术人员和投入的增加以及非技术岗位编制的缩减都是势在必行的,但就短期而言,这种缩减不会太明显,但IT技术的投入还是需要增加,所以银行在过渡时期的经营压力不小。

根据统计,2015年一年,全世界银行在IT上的投入是2000亿美金(大约是流向FinTech的VC总额的10倍),到2017年这个数字预期会在2150亿,IT投入占了银行总支出的10-15%。

对于大部分银行而言,他们目前面临的大问题是没有处理大型IT系统的经验,很多IT上的投入都是已有的信息系统的运维,只有大约500亿美金是用于新的技术和设备。

AI往银行业渗透,被自动化代替的从业者将流向何方?

银行用于维护已有信息系统的费用分布状况,从图中看,零售和交易业务占比最多。由于过去银行业的业态,第一代的信息系统主要都是围绕交易业务建设的。

而新兴的FinTech公司在新技术的采纳上更激进一些,他们也没有银行的这种历史包袱。

报告说,未来银行以咨询和顾问业务为主,交易业务逐渐会被削弱。营业网点的投资回报正在衰减,而相应的人力成本则在逐渐上升,人力成本占了银行零售业务的65%,而这部分人力工作大部分是可以被自动化的。

目前,银行雇员比巅峰时期已经少了约12%到13%,而2015到2015年这10年银行业还会迎来30%左右的裁员。希腊、爱尔兰和丹麦等地遭受了更严峻的金融环境,他们的全职银行从业者数量正以每年3%到5%的速度在递减,远高于行业平均水平,低利润率和持续引入自动化技术进一步加剧了这种递减。

AI往银行业渗透,被自动化代替的从业者将流向何方?

银行从业者相比巅峰时期的数量对比,以及2025年的预计状况

银行零售业务正迈向自动化和数字化,我们处在一个急剧变化的拐点上。随着银行收缩营业网点,从事交易业务的雇员自然而言也会受到压缩。在美国,支票员的数据相比2007年的峰值下降了15%,而且长期来看,银行零售业务里的65%的工作都是可以被自动化的。

提高雇员的生产力将是银行竞争的核心要素。我们的样本显示,雇员平均生产力(衡量标准是一个人服务多少个客户)和银行的盈利能力成正比。北欧、澳大利亚和比利时的银行雇员生产力比西班牙、意大利要高,他们也更有动力去推动自动化的普及。

发达地区和发展中国家地区的状况不一样。美国银行业雇员相比巅峰时期减少了13%,主要减员发生在2006年-2009年期间,随后数量一直都很稳定;欧洲地区银行从业者数量最多是在2008年,此后的6年历一直经历着缓慢的下降;而亚洲和拉美地区,随着银行业的扩张,银行从业者的数量还在增长。

雷锋网(公众号:雷锋网)查阅了招商银行近两年的财务报告,果如报告所言,“应付职工薪酬”一栏每个季度都在上涨——除了绝对数额在涨,在总支出里的比例也在涨。这应该是招商银行仍然在扩充业务的结果。

信息化带来的“减员”并没有我们预期的严重

花旗银行的这份报告援引的都是近十年的数据。实际上,2008年的经济危机让很多行业都受到了影响,金融行业首当其冲,因此即便没有后面的自动化、金融科技的发展,银行减员也是一定会发生的。

越来越多的交易被自动化或者在手机上完成,因此银行从业者也会面临一个职业再分配的过程,交易驱动的从业者会转而从事咨询、顾问相关的工作。

每一波技术浪潮的普及都会带来结构性失业的问题(但也会创造新的职业),这一次也不例外,这个问题目前尚没有很好的答案。





本文作者:林藠头
本文转自雷锋网禁止二次转载, 原文链接
目录
相关文章
|
2月前
|
Web App开发 人工智能 自然语言处理
【人工智能时代】AI赋能编程 | 自动化工具助力高效办公
【人工智能时代】AI赋能编程 | 自动化工具助力高效办公
【人工智能时代】AI赋能编程 | 自动化工具助力高效办公
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
【AI 现况分析】AI 如何帮助开发者完成自动化测试
【1月更文挑战第27天】【AI 现况分析】AI 如何帮助开发者完成自动化测试
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
提升软件测试效率与质量:AI驱动的自动化测试策略
【2月更文挑战第19天】 在快速迭代的软件发展环境中,传统的手动测试方法已无法满足高效率和高质量的要求。本文探讨了人工智能(AI)技术如何革新现有的软件测试流程,通过引入AI驱动的自动化测试策略,旨在提高测试覆盖率,减少人为错误,优化资源分配,并缩短产品上市时间。我们将分析AI在识别潜在缺陷、生成测试用例、执行测试以及结果分析中的应用,并讨论实施这些策略时可能遇到的挑战和限制。
158 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
提升软件测试效率:AI驱动的自动化测试策略
【2月更文挑战第30天】随着人工智能(AI)在软件开发周期中的日益普及,其在提高软件测试效率方面的潜力正受到越来越多的关注。本文探讨了如何通过集成AI技术来优化自动化测试流程,从而减少重复工作、提高错误检测率和加快反馈速度。我们将分析当前AI在自动化测试中的应用,并提出一系列策略以利用AI改进测试案例生成、执行和维护过程。
91 0
|
1月前
|
人工智能 算法
AI面试官,自动化面试时代来临,我们准备好了吗?
【2月更文挑战第17天】AI面试官,自动化面试时代来临,我们准备好了吗?
46 1
AI面试官,自动化面试时代来临,我们准备好了吗?
|
6月前
|
数据采集 人工智能 数据处理
Python自动化办公:提升效率,释放潜力(借助AI实现)
Python自动化办公:提升效率,释放潜力(借助AI实现)
325 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
PyRIT:主动发现生成式 AI 系统潜在风险的开放式自动化框架
【2月更文挑战第9天】PyRIT:主动发现生成式 AI 系统潜在风险的开放式自动化框架
22 3
PyRIT:主动发现生成式 AI 系统潜在风险的开放式自动化框架
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
【AI 现况分析】AI 大模型在自动化交易的应用
【1月更文挑战第27天】【AI 现况分析】AI 大模型在自动化交易的应用
|
3月前
|
人工智能
AI风向标拆解试验初步结果:不够自动化
AI风向标拆解试验初步结果:不够自动化
134 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶

热门文章

最新文章