时间：2023-05-14 00:00
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近年来，大数据和人工智能技术在许多领域得到了快速应用，尤其是金融技术。由于其海量数据和可量化的特点，金融领域正好适合应用大数据和AI技术。
李开复还提到，大数据和人工智能最好的应用领域之一是金融领域，因为这是一个纯粹的数字领域。真正的增长趋势也是如此。现在，大数据和人工智能已经在金融领域得到了广泛的应用。作为金融从业者，我们的竞争对手不再是仅次于凶狠的90后新生，而是AI领域的智能机械工具，以及在职场上已经开始转型升级或者已经转型升级为金融数据的复合型人才。
人工智能对金融行业的攻击随着AI在金融领域攻城夺地，AI取代金融从业者的担忧也越来越大。也不怪人家操心太多。例如，去年春天，一个名为COIN的AI金融条约分析应用程序被美国最大的银行摩根大通(JP Morgan Chase)使用。
经过实际应用测试，摩根大通的金融法律人员和贷款专员花了3.6万小时才完成工作。这个AI应用程序只需要几秒钟就可以完成。
重要的是AI的出错率不仅比人类低，而且不需要休假，可以整天做事。如果你是银行，用AI还是雇高薪的人不言而喻。
在美国金融领域，不仅仅是摩根士丹利在逐渐用机械取代劳动力，就像投行的高盛一样。2000年，高盛在纽约总部美国现金和股票业务柜台雇佣了600名业务销售人员，但今天，只剩下两名业务销售人员“留守”。另一家大型投资银行瑞银(UBS)也是如此，该行逐渐用技术取代成本高昂、效率低下的体力劳动。下图是2008年和2016年瑞银美国总部的对比图。
感觉这个：中国的情况也不乐观。2018年春，全球顶级治理咨询公司波士顿咨询集团(BCG)发布研究报告称，到2027年，中国金融业993万个岗位中，约有23%将被AI取代，这意味着将有近230万名金融从业人员失业。
波士顿咨询公司在采访和调查了中国金融领域和人工智能领域的许多高级专家后，通过大量分析获得了研究投诉。在调查中，他们发现中国大陆几乎所有的银行都计划用最新的人工智能技术来节省人力资源成本。其中，应用最广泛的AI技术是信用评估领域，比如人脸识别、大数据分析等技术应用越来越多。哪些工作容易受到AI的攻击？2017年，彭博社发表了一份声明，详细说明了许多职业可能被自动化取代的可能性。
其中，未来金融行业部分岗位被自动化取代的风险如下：我们可以看到，保险承保人、信用分析师、信用专员被取代的概率最高，接近100%。投资护理和财务管理专家几乎有50%可能被取代。事实上，BCG在研究报告中也提到，金融领域的很多岗位，尤其是机械含量、重复性高的岗位，将会逐渐被人工智能所取代。
然而，波士顿咨询公司在投诉中也指出，在人工智能逐渐取代许多人工工作的同时，另一个趋势是增加许多使用人工智能技术的工作。另外，现有的很多工作都可以利用AI来提高事情的效率。
所以金融业未来的主流地位是人机合作。AI时代的金融工作美国专注于职场数据分析的科技公司BurningGlass最近发现，在过去的五年里，金融行业对机械学习和AI相关技术工作的需求增长了金融行业所有工作岗位的六倍。相应的，采用AI技术的金融岗位平均工资(12.9万美元)也是金融行业所有岗位平均工资的1.7倍(7.5万美元)。
金融领域自动化等需要AI技术的岗位主要以金融数据科学和数据分析为主，也略设计传统IT岗位，如软件开发岗位、网络工程师等。金融领域的一些特殊专业岗位，如风险经理、金融量化分析师等也需要这些技术。
金融领域需要大数据AI技术的10大岗位：数据科学家数据/业务分析师软件开发者数据工程师网络工程师风险经理商业智能分析师系统分析师数据库架构师金融量化分析师大数据AI时代，你需要具备哪些技术才能胜任金融岗位？金融公司未来会构建和使用自动化工具和惩罚流程，涉及数据科学、数据工程和机械学习。构建和使用这些工具需要掌握编程知识，比如Python和Java。金融岗位未来需要掌握的十大自动化技术：机械学习PythonSQLApache HadoopSAS大数据挖掘JavaR数据科学(数据可视化)。
所以，准备长期从事金融行业的朋友们，现在应该从长计议IT，学习相关IT技术，成为跨学科的复合型人才。如果他们只靠金融领域赚自己的老钱，将来很可能会被科技淘汰。金融从业者和金融专业学生的职业出路金融领域涉及的岗位和行业巨大，短时间内不会完全被大数据AI技术取代。但是在一些数据结构较高、任务定义明确的领域，AI模型很容易替代人工。
从长远来看，金融业的自动化是无法阻挡的。对于学金融或者从事金融行业的人来说，大数据AI时代需要的是既能突出金融领域专业知识，又能掌握大数据工具、AI算法、了解数据应用价值的数字化复合型人才。大数据和人工智能的出现和蓬勃发展，是人类科技的一大进步。
AI虽然会让一些行业和职业消失，但会大大提高人类的生产效率，催生新的工作岗位。最重要的是，我们需要面对变化，适应变化，然后回归自我，为自己增值，不断改造提升自己，才能更好的适应时代的成长，跟上技术成长的步伐，否则就要面对未来被淘汰的运气。我们的时代是最好的也是最坏的。
幸运的是，我们有足够的资源和方式来学习和进步，但不好的是，只会有越来越多的人与我们竞争。现在在，金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储蓄，而掌握这些能力的人未来会成为金融领域的抢手人才。事不宜迟，从现在开始就好好修炼自己吧。
今天，小编给金融从业者和准金融人才推荐一门课程——金融数字化转型人才训练营，CDA数据科学研究院2020年重磅推出的金融数据人才培育课程，希望你能踏上这次的转型升级之旅，给自己的人生来一次完美的升华！金融数字化转型人才训练营（1）如何发现业务问题、整理数据、建设模型、编写陈诉、构建业务应用数字化解决方案。力争为金融从业者提供小我私家数字化转型的解决方案，转型成为组织内部数字化赋能者。
（2）2+3的结构，前面的“2”是能力体系建设，包罗数字化战略和治理、数据和AI中台。数字化人才首先是复合型人才，既要懂算法又要知道数据应用的价值，还知道如何使用大数据工具付诸实现。后者的“3”是数字化应用领域，包罗客群运营、信用风控、操作风控。
数字化能力是一个整体，三个方面的数据应用场景都需要涉及到该领域的数据业务洞察、数据产物研发、数据治理、商业洞察和在大数据系统上落地。可是三个方面的应用场景对数字化能力的差别组成部门各有偏重，合在一起才气诠释数据和AI的应用全貌。
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