【新智元導讀】AI的威力開始在銀行業顯現！據說，金融分析軟件蘇格拉底入駐華爾街，三分之二初級分析師將不再需要。
AI又把「魔爪」伸向了一波打工人，而且這次還是一波高級打工人。
有銀行內部的專業人士表示，即將上任的華爾街初級分析師就有著被人工智能搶走飯碗的風險。高盛、摩根斯坦利和其它幾家大銀行的內部人士都有此論斷。
華爾街這個地方，緊緊抓住了時代潮流，開始思考人工智能有沒有可能性橫插一腳，少招點人。
目前，多家大公司都在考慮減少新分析師的招聘工作。
降本增效？
縮減多少呢？目前預期的數字是三分之二。也就是說，超過一半的崗位都不要了。
而且，剩下招的人也並不是說一點不受影響。新入職的分析師的工作可能會有部分被人工智能協助或是接管，導致他們的收入也開始走下坡路。
妥妥的「降本增效」。
Christoph Rabenseifner是德意誌銀行主管技術、數據和創新的首席戰略官。他在接受泰晤士報采訪的時候表示，現在簡單的想法就是，讓人工智能徹底取代初級分析師的工作。
同時，以AI為核心的軟件的測試和縮招降薪並行不悖，據稱目前在測試的軟件代號為「蘇格拉底」。
其實從本質上看，這樣做是很有道理也是切實能提升效率的。
上述這些銀行和公司一直在探索如何簡化工作流。目前分配給初級分析師的工作，既常規，又乏味。
這些工作可能包括，更新投行手冊中的圖表，公司估值的表格等等簡單枯燥的工作。
畢竟，在一家銀行或者投資公司內部，能玩轉海量資金的金融大手子又能有多少呢。
有專家分析，有了AI的幫助，投資銀行分析師的團隊規模會進一步縮小，想進入投行工作的難度也會飆升，應聘者之間也會越來越卷。
不過，有能力在這種條件下擠進去的「幸運兒」，究竟是會像上面提到的那樣降薪，還是因為有機會從事更加有挑戰性的工作而收入提高，就看個人的本事了。
當然，有誌於此的打工人也不要太灰心。高盛內部人士在接受采訪時曾表示，現在的技術利用還處在早期階段。雖然當前的測試結果還算可以，但真縮招三分之二的崗位也不是立刻就能實現的事。
勢頭已經遏製不住了。摩根大通的老板Jamie Dimon就在致股東的年度信件中表示，AI會切實影響工作崗位的安排。
持同樣態度的還有BlackRock（美國貝萊德集團），其首席執行官Larry Fink也曾表示，「我們已經發現了AI在提升工作效率方面的巨大潛力。目前在研發方面我們投入了大量時間和精力。」
除了上面提到的金融行業的縮招比例，高盛還對各行各業受AI影響的打工人的具體數字做了一個預估。
高盛給出的數字是3億。
註意，這裏的3億是「受影響」。
而麥肯錫的一份報告則更赤裸裸的預估了失業的人數，1200萬，完完全全的取代。
咨詢公司埃森哲也針對銀行業受AI影響的程度進行了展望。他們表示，從工時上看，AI會取代整個銀行業75%的工作時間。
摩根大通投資銀行的主管Jay Hornie說，有了AI，我們可以在10秒內完成人類員工10小時的工作量。他表示，自己的希望和信念就是，AI會讓銀行業的工作變得更加有趣。
當然了，在被拒之門外或是被取代的初級分析師眼裏，這一點也不有趣。
AI分析師——Socrates
現在讓我們把目光轉向上文提到的軟件蘇格拉底（Socrates），看看怎麽事。
從官網介紹的功能來看，銀行業的初級分析師們真得給自己的未來捏一把汗了。
這還只是初級階段，整個流程就已經弄的有模有樣的了。下面讓我們來了解一下這款軟件有何厲害之處。
自定義觀察清單
首先是允許客戶定製化生成觀察清單，以方便客戶監控想了解的市場行為，還能深入瀏覽更多細節。
全球資本流動熱圖
同時，蘇格拉底平臺還能提供資本流動熱圖，提供了包含全球主要國家資金流入與流出的高級視圖。此外，這些數據還能被餵給全球市場觀察模型，以便從模式識別的角度考慮資本流動活動隨時間可能發生的變化。
1000 多個覆蓋市場
接下來，蘇格拉底平臺能處理來自世界各地的、大量關鍵金融工具和經濟數據點的數據，包括全球頂級股票、指數、交易所交易基金（ETF）、商品、債券、貨幣以及主要國家的國內生產總值（GDP）、消費物價指數（CPI）和其他關鍵指標。
平臺將這些工具和經濟數據點稱為覆蓋市場，其目的是幫助客戶提供全球視角下的市場活動。
蘇格拉底平臺有專用的計算機模型，采用技術分析和周期分析方法。所以說，覆蓋市場的歷史回溯越長，模型處理的數據就越多。
計算機生成文本
文本方面，蘇格拉底平臺用的就是時下流行的大模型，通過自然語言處理，為每個覆蓋市場提供計算機生成的文本文件。
網格視圖
對於高級會員，蘇格拉底平臺還能以網格格式組成自己的市場信息屏幕。可同時快速瀏覽多個覆蓋市場的價格數據、技術指標、全球市場觀察、指示區間以及近期反轉和時機陣列數據的不同視圖。
市場動向
每天，Socrates 平臺用戶都會根據最近的市場收盤情況，看到一份漲跌榜單。獲得許可的Socrates Business用戶將看到更多視圖，如最接近反轉點的市場收盤情況。與觀察列表前10名類似，市場動向模塊旨在作為用戶首次登錄時的快速參考工具。
平臺還有其它便捷的功能，確實是能提高不少效率。
服務於不同目的模型就有五六個，還都是享有專利的。
最出色的應該就是全球市場觀察模型了（GMW）。
技術分析的一個常見重點領域就是研究金融市場，目的是為了識別價格活動中的基本模式。雖然這些模式可以在現有的上升或下降趨勢中出現，但它們也可能指向新趨勢的形成。
所以，及時的識別就至關重要了。
全球市場觀察模型（GMW）是一個專有的模式識別模型，使用機器學習算法來分析全球經濟和金融市場數據。
當GMW記錄到來自蘇格拉底平臺上列出的每個金融工具的新數據時，它會將每個數據獨立地與一個獨特的數據庫進行比對，該數據庫包含其多年來編錄的數千種歷史中出現過的模式，從而確認是否有任何模式可能會再次出現，或是否有任何新模式可能正在形成。
這效率，真的秒殺一般的初級分析師。---[新智元報導*編輯：拉燕/來源: 新智元]
參考資料：https://www.businessinsider.com/ai-job-cuts-finance-wall-street-investment-banking-analysts-hiring-2024-4
