AI正重塑华尔街，银行效率激增300%，传统柜员与信贷岗位面临转型挑战。

　　 12 月 10 日消息，据路透社报道，摩根大通、富国银行、PNC 金融服务集团、花旗集团及高盛等多家美国主流金融机构近期密集释放信号：人工智能正从技术试验阶段加速迈入业务主干流程，其核心影响已不仅是效率优化，更直接关联组织结构与人力配置的深层重构。

　　 在高盛举办的金融服务大会上，摩根大通消费者与社区银行业务主管玛丽安・莱克（Marianne Lake）披露，该行依托AI工具，整体运营生产力已由原先的3%提升至6%，实现翻倍；其中运营专员岗位的单人产出预计提升40%至50%。值得注意的是，她强调“更高的生产力意味着从净效应来看，对就业岗位的影响将更小”——这一表述看似缓和，实则隐含关键前提：所谓“影响更小”，是以业务规模不扩张、客户需求不激增为假设的静态测算；而现实中，银行正同步扩大数字服务覆盖、加速信贷审批、拓展跨境支付等新场景，这意味着生产力提升未必自然转化为岗位保留，反而可能成为结构性优化的前置条件。

　　 人工智能被广泛视为自互联网兴起以来对全球经济影响最为深远的技术变革，已撬动数万亿美元级资本投入，并持续推高美股科技与半导体板块估值。但硬币的另一面日益清晰：内存芯片供应持续承压、全球多国监管机构加快出台AI金融应用审慎指引、公众对“算法替代经验”的职业焦虑正从客服、后台蔓延至合规、风控甚至初级投研岗位——技术红利尚未完全兑现，治理挑战已迫在眉睫。

　　 富国银行首席执行官查理・沙夫（Charlie Scharf）坦言，该行当前员工总数未减，但“由于人工智能的应用，我们完成的工作量大幅增加”。他进一步指出：“在其他一些业务领域，我们将能够审视并思考：如何用更少的人力完成更多的工作。”这句话看似中性，实则揭示了AI落地的真实逻辑：它并非简单“辅助人力”，而是系统性重定义“必要人力”的边界。当重复性判断、文档生成、初步尽调等任务被模型接管，岗位价值重心必然向复杂决策、客户信任维系与伦理风险把关迁移——这对员工能力结构提出断崖式升级要求，也使银行内部培训体系面临前所未有的压力测试。

　　 PNC 金融服务集团首席执行官比尔・德姆查克（Bill Demchak）提供的十年对比数据颇具启示性：员工总数持平，业务规模却达十年前的三倍，驱动力来自长期自动化与网点精简。他直言“AI将成为加速器”，尤其在技术岗位。这一判断值得深思——技术岗本是AI研发与运维主体，却恰恰是首批被AI增强（乃至部分替代）的群体。代码自动生成、漏洞智能扫描、运维日志自动归因等工具，正快速压缩初级开发与运维岗位的容错空间。所谓“加速”，既是效能跃升，也是能力淘汰赛程的提前发令枪。

　　 花旗集团即将上任的首席财务官冈萨洛・卢凯蒂（Gonzalo Luchetti）透露，该行在编程领域已实现9%的生产力提升，并特别提及生成式AI对客户服务的双重赋能：既提高自助服务比例，又在人工介入的通话中实时提供话术建议与风险提示。这种“人机协同”模式看似理想，但需警惕其潜在异化——当AI实时干预对话，员工的临场判断力、情感响应弹性与个性化问题解决能力是否会在长期依赖中悄然退化？技术增强若缺乏对人类专业性的敬畏与保护机制，终将削弱服务不可替代性的根基。

　　 据路透社获得的一份内部备忘录显示，高盛已于10月向员工通报，计划在今年年底前实施潜在裁员并放缓招聘节奏，核心目标直指“通过人工智能提升整体生产力”。该战略被命名为“OneGS 3.0”，重点覆盖销售与开户、贷款审批、监管报告及供应商管理等高频率、强规则、易标准化的环节。备忘录未明言裁撤规模，但将AI定位为组织瘦身的“战略支点”，已清晰传递出管理层的优先级排序：在利润承压与监管趋严的双重背景下，技术驱动的刚性提效，正取代传统人力优化路径，成为成本管控的首选杠杆。

　　 美国银行上月宣布，将投入数十亿美元用于人工智能等技术建设，旨在提升员工生产力并创造更多收入。该行首席技术与信息官强调，此举关乎“在竞争激烈的市场环境中保持领先地位”。然而，一个不容回避的悖论正在浮现：当所有头部银行竞相以AI压缩边际成本、加速服务交付时，“领先”所指向的或许不再是差异化服务能力，而是同质化效率竞赛中的微小毫秒优势。若全行业陷入单纯比拼AI渗透率的内卷，金融服务业最珍贵的信任资本、定制化洞察与危机应对韧性，反而可能在效率至上的洪流中被稀释。