2025年，金融业23万人类岗位将被机器人取代

编者按：本文来自微信公众号“AI世代”（ID：tencentai），编译陈桦；36氪经授权发布。

时间是2030年，你正在一所商学院的教室里，但参加金融学课程的学生寥寥无几。

出现这样的情况并不是由于教授的风格、学校排名，或主观原因。学生们只是不再学习这类课程，因为学金融专业找不到工作。

目前，金融、会计、管理和经济学是全球大学最热门的一些专业，尤其是在研究生层面，原因是就业率很高。然而，这样的情况正在改变。

根据咨询公司Opimas的报告，未来几年中，大学金融类专业将越来越难吸引学生。研究表明，到2025年，这个行业中的23万个工作岗位将会消失，人工智能将会抢走人们的饭碗。

那么，机器人顾问是否代表了金融行业的未来？

许多市场分析师认为，情况将会是这样。根据市场研究公司Aite Group的数据，从2014年至2015年，对自动化投资组合的投资额上升了210%。

机器人正在冲击华尔街。已有数百名金融分析师被软件或机器人顾问取代。

牛津大学2013年的两篇论文认为，未来20年，美国47%的工作岗位将由于自动化技术而处于“高度危险”之中。其中54%的工作岗位来自金融行业。

这不单单是美国的现象。印度的银行也报告称，由于在工作场合引入机器人技术，连续两个季度的就业人数已下降了7%。

或许这并不奇怪，毕竟银行和金融行业的基础就是信息处理，而某些关键的运营工作，例如存折的更新或现金存款，已经高度自动化。

目前，银行和金融机构正在迅速接受新一代的人工智能技术，某些以往需要人工参与的金融工作正在自动化。这些工作包括运营、理财、算法交易，以及风险管理。

例如，摩根大通的Contract Intelligence，即COIN项目正是基于机器学习系统。这个项目帮助摩根大通缩短审查贷款文件的时间，减少贷款审批中的错误率。

埃森哲预计，随着人工智能在银行业的快速崛起，未来3年人工智能将成为银行与客户互动的主要方式。埃森哲在2017年的报告中表示，人工智能将带来更简单的用户界面，帮助银行提供更类似真人的客户体验。

例如，苏格兰皇家银行和国民西敏寺银行或许很快就会用名为Luvo的虚拟聊天机器人与客户互动。Luvo基于IBM沃森技术，能够理解人际互动并从中学习，最终成为“有血有肉”的客服。

与此同时，印度最大的民营银行之一HDFC推出了印度首个基于人工智能的银行聊天机器人Eva。这个聊天机器人可以从数千个来源提取信息，在不到0.4秒的时间里用简单的语言提供答案。除Eva之外，HDFC还曾提供人形机器人助理Ira。

人工智能也在被用于投资。许多金融分析师表示，复杂的交易机器能够学习并思考，最终让当前最先进、最复杂的投资算法看起来非常简单。

顾问机器人帮助企业去评估交易、投资和策略。相对于量化分析师使用传统统计工具去做，这种方法所需的时间明显缩短。

巴克莱前CEO安东尼·詹金斯（Anthony Jenkins）曾表示，银行业遭遇颠覆性的自动化是“Uber时刻”。技术将提供银行约一半的网点，而在未来10年中，全球金融服务业的人员就会出现冗余。

因此，人类基金经理很可能将不复存在。

目前，大学正在重新评估培养计划，以适应金融行业就业市场出现的技术颠覆。

斯坦福大学和乔治城大学商学院都计划在MBA项目中提供所谓的“金融科技”，希望指导学生如何成为金融科技专家。

威尔士的雷克瑟姆格林多大学则宣布，推出英国首个金融科技领域的本科学位。

然而，金融科技还非常新颖且多样化，学术界很难制定合适的教学大纲，更不要说过于人工智能这样更先进的主题。缺乏学术参考书和专家级教师也带来了挑战。

目前仍不清楚，人工智能和自动化是否能成为银行的优势。

如果金融机构抛弃了受到客户欢迎的人工交互，那么过分依赖人工智能可能会带来不利。

此外，这还可能带来其他风险。在设计简单投资组合时，机器人顾问的成本很低，同时也可以节约时间。然而，在市场出现波动，尤其是数百万台机器试图同时快速做一件事情时，机器可能无法采取正确的风险预防措施。

2012年8月，Knight Capital Group的机器人股票交易员拼命买入，导致在短短45分钟时间里亏损了4.4亿美元。在全球主要的交易中心，对这些精心设计的机器人交易员的较高期待可能会导致混乱。

没有任何单一算法可以将多个波动性变量整合在一起，形成多维度的经济预测模型，适用于所有投资者。这可能会在金融市场造成致命错误。

那么，当机器人做出错误决策时，我们要如何保护投资者？根据美国证券交易委员会（SEC）的规定，机器人顾问需要像人类投资顾问一样注册，同时也要遵守《投资顾问法》。

不过，很难用针对人类的金融监管规定去监管机器人。

SEC的投资者保护规则要求顾问坚持尽职标准，即顾问应当无条件地将客户的最佳利益置于自身利益之上。监管部门已经开始研究，机器人在实践中是否也能遵守这些规则。机器人的决策和建议并不是来自人类理性，而是来自于算法。

这样的困境清楚地表明了一个事实：人工很难被彻底取代。即使机器人逐渐普及，对人工的需求也会一直存在。