本文摘要：Snap上市的热潮已往后，华尔街大佬似乎不满足自己被市场遗忘，纷纷转型向科技公司，搭上网红企业的快车。

Snap上市的热潮已往后，华尔街大佬似乎不满足自己被市场遗忘，纷纷转型向科技公司，搭上网红企业的快车。Goldman Sachs CEO Lloyd Blankfein 就曾放话 “Goldman was really a tech firm, not a bank. ”高盛说自己是Tech firm之后，J.P Morgan也不甘示弱，开发出一款名叫COIN的AI产物，相信这几天你的朋侪圈已经被以下这则新闻刷爆了.华尔街失守：摩根大通家的AI将36万小时的事情缩至秒级银行家向码农低头。

曾经汇聚全球顶尖金融人才的华尔街可能率先被人工智能攻陷。据外媒报道，摩根大通使用AI开发了一款金融条约剖析软件，经测试，原先状师和贷款人员每年需要360000小时才气完成的事情，这款软件只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，重要的是它还从不放假。原来以后想送小孩儿去学金融，得，还是学编程吧..........36万小时的人力事情AI只需几秒就能完成我和我的金融小同伴都惊呆了AI小同伴貌似都惊呆了关于AI，李开复更是语出惊人：未来五秒以下的事情将全面被人工智能替代！同时，未来十年翻译、简朴的新闻报道、保安、销售、客服等领域的人，将约有90%的事情会被人工智能全部或部门取代。

未来，许多行业会被革新，更重要的是，这会是一个很是彻底的、很是血腥的革新。那些不能接受互联网+、AI+观点的公司，他们会被颠覆！AI有多火？早在去年Alphago战胜李在石之后，AI突然酿成了新一轮行业风口。段子手万箭齐发，连微博的水军机械人都能自己编段子了....妹想到啊，以为人工智能生长最先取代的是体力劳动；妹想到金融分析师华尔街一堆基金司理经纪人首当其冲。

Data成了热门专业，关于Data偏向的就业时机每年也出现指数级的增长。但大摩也并不是第一家选择用机械取代人工劳动的投行。2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票生意业务柜台雇佣了600名生意业务员。

但今天，这里只剩下两名生意业务员“留守空房”。瑞银在裁员路上也没有落伍这是8年前瑞银团体的生意业务大厅：现在的生意业务大厅却成了这个样子：用更高的科技取代成本高昂效率低下的人工劳动是所有行业的一大趋势，预计在两三年后，生意业务大厅能空出一个足球场来~大数据麋集型、高智商人才搜集、高质量资本聚焦、短时间投资盈利……如果你思量到金融市场的这些本质特征，你就不会惊讶，金融市场很有可能也成为人工智能技术的下一个风口了。许多上市公司为了维持买家和卖家的市场流动性，展现更自动化的效果，险些都使用了 AI 技术，好比先进的模式识别机。

在每个生意业务日，无数的生意业务团队，都在争先使用以 AI 为中心的自动化技术，为的就是能够在竞争猛烈的金融市场抢占先机。AI 已经成为金融市场的重要组成部门。数据揭破残忍的现实2016年全球12家最大投行的分析人员降至5981人，低于2015年的6282人。

科技公司里的金融事情者逐年增长：LinkedIn的数据显示，Google 4.75万员工里，有1200人曾经在全球排名前十的投行事情；至少750名Apple员工来自投行；据CEO 卡兰尼克说，Uber员工中有一成到一成半来自金融服务业，曾经在高盛事情的员工占5%。金融数据服务商Kensho首创人预计，到2026年，有33%-50%的金融业事情人员会失去事情，他们的事情将被电脑所取代。Kensho开发的法式，做分析事情只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才气做完同样的事情。过半的券商从业者将不得不转型。

人工智能（AI）首先替代的不是蓝领工人，首先再造的也不是制造业，而是金融业。70％（甚至更多）以上的证券业者都要转型。不转就被淘汰。

离钱近的，总是先被革命。现在金融机构的主流AI玩法有四种：投资银行和卖方研究实验自动陈诉生成金融智能搜索；公募、私募基金在通过人工智能辅助量化生意业务；财富治理公司在探索智能投顾偏向。所以求职偏向在这四个领域的同学们，可以思量学习tech，做跨专业的复合型人才，如果仅仅躺在金融领域吃老本，那很可能会被科技淘汰。

可是金融学是一个庞大的学科，在短时间内，很难被 AI 完全替代。在利润率较高、数据结构化较好、问题界说明确的一些方面，AI 会大行其道。在差别金融领域的 AI 如果都能生长到一定水平时，或许能加速整个金融工业的 AI 生长。

在现阶段，金融公司所面临的数据结构化需求远远高于大数据要求。大量的历史数据还并未电子化，甚至现阶段大量金融公司新发生的数据都还属于不规范的花样。对于金融人才来说，这个时代需要专精金融且能和盘算机从业者顺畅相同的人才。

同时金融学的进一步生长也需要专业人才继续探索。因此金融完全是需要继续学的，但有所偏重的增补盘算机知识可以为小我私家和社会带来更大的价值。

对于金融机构来说，有目的和计划的在正当的途径下收集、购置、或生成相关数据将会为未来企业生长带来庞大的优势。对于大型的金融机构 / 研究机构，应该继续加大在 AI 领域的投资，从内部造就跨金融和 AI 领域的人才，纵然在短时间内不能发生直接利润。人工智能在金融学中的应用：大量的机械学习模型已经被用于金融实践当中，好比使用机械学习举行风险预测或者假账 / 错账检测。更多的例子可以轻松的通过搜索引擎获得，如“人工智能 + 财政”。

为什么 AI 不能完全替代金融学的种种模型？A. 无法很好的用 AI 来界说一个金融问题现阶段比力被商业化广泛应用的机械学习还是监视学习，而监视学习要求有明确的问题界说。现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。B. AI 从业者和金融从业者缺乏有效相同在很长的时间内里，盘算机和金融学之间的联系相对比力单薄。作为一个 CS 配景的人，我小我私家对于金融 / 经济学的明白还处于比力肤浅的状态，只明白基本的观点和原理。

同样的，金融服务类从业者又缺乏对于 AI 模型和统计的相识。因此使用 AI 来推动金融学生长需要大量跨领域的人才，至少需要两个偏向都懂的项目司理。

C. 金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储蓄人工智能的火爆，或者说 06 年 Hinton 论文后带起的深度学习的老树着花，并没有来得及为行业储存大量的专业人才。不难看出，大量一流 AI/ML 人才还是被互联网公司一网打尽，(Hinton 在谷歌 Lecun 在 FB)留给金融服务类公司的人才并不多。

以我们公司举例，各国分公司的 Chief Data Scientist 基本都不是盘算机 / 统计 / 数学配景身世的科学家。D. 投生产出在现阶段不成正比，短时间内难以获得收益。在这种情况下，每个问题都需要大量人和数据来支撑。

因此研究探索型的、不能发生利润的偏向很少有公司来投资 AI 来举行研究的。换言之，有财力提供 AI 研究的金融公司不多，小型的金融机构或者学术机构又缺乏资源（资金，技术人才，数据积累）来举行相关系统的研究。E. 技术性的难题还许多好比 AI 在金融领域应该以什么样的模式存在？是一个软件，一个网络服务，还是一个机械人。在大量需要与客户相同的领域，人机交互以及如何生成内容也是继续探索的领域。

4. 为什么还是要继续从事金融学研究？如何有所偏重的学习？金融领域的 AI 化最需要的不是 AI 专家，也不是金融学者，而是懂 AI 的金融从业者。如果现阶段各行各业都因为人工智能火爆而转向这个偏向，只会看到 AI 泡沫破灭后整个社会的一片散乱。

我们需要各个领域专家来告诉 AI 从业者行业的痛点，我们需要项目司理来向导各行各业的 AI 化。对于已经从业的金融事情者，掌握一些基本的软件操作技术，遇到新的系统能很快上手，就可以了。

至于专门花时间来学 CS，甚至 AI/ML，是不大须要的。究竟最终留给金融从业者的入口不是数学模型或者代码，而是封装好的软件 /APP/ 机械，不会要求过高的理化配景。

更况且 AI/ML 的学习要求如线代统计概率等许多基础数学基础，自学起来的时间成本很高。对于正在选择专业偏向或者转型的年轻人来说，继续学习金融，探索未知的领域是一条正道。如果有条件的话，多吸收数据科学偏向的知识，甚至可以读一个数据科学的副学位或者双学位。

AI 时代说到底，我们只要抱着开放的心，选择迎接新技术，成为最能接受改变那一小部门人，是永远都不会失业的。历史只会淘汰那些选择反抗，停滞不前的人:)。

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