AI又把「魔爪」伸向了一波打工人，而且这次还是一波高级打工人。

有银行内部的专业人士表示，即将上任的华尔街初级分析师就有着被人工智能抢走饭碗的风险。高盛、摩根斯坦利和其它几家大银行的内部人士都有此论断。

华尔街这个地方，紧紧抓住了时代潮流，开始思考人工智能有没有可能性横插一脚，少招点人。

目前，多家大公司都在考虑减少新分析师的招聘工作。

降本增效？

缩减多少呢？目前预期的数字是三分之二。也就是说，超过一半的岗位都不要了。

而且，剩下招的人也并不是说一点不受影响。新入职的分析师的工作可能会有部分被人工智能协助或是接管，导致他们的收入也开始走下坡路。

妥妥的「降本增效」。

Christoph Rabenseifner是德意志银行主管技术、数据和创新的首席战略官。他在接受泰晤士报采访的时候表示，现在简单的想法就是，让人工智能彻底取代初级分析师的工作。

同时，以AI为核心的软件的测试和缩招降薪并行不悖，据称目前在测试的软件代号为「苏格拉底」。

其实从本质上看，这样做是很有道理也是切实能提升效率的。

上述这些银行和公司一直在探索如何简化工作流。目前分配给初级分析师的工作，既常规，又乏味。

这些工作可能包括，更新投行手册中的图表，公司估值的表格等等简单枯燥的工作。

毕竟，在一家银行或者投资公司内部，能玩转海量资金的金融大手子又能有多少呢。

有专家分析，有了AI的帮助，投资银行分析师的团队规模会进一步缩小，想进入投行工作的难度也会飙升，应聘者之间也会越来越卷。

当然，有志于此的打工人也不要太灰心。高盛内部人士在接受采访时曾表示，现在的技术利用还处在早期阶段。虽然当前的测试结果还算可以，但真缩招三分之二的岗位也不是立刻就能实现的事。

势头已经遏制不住了。摩根大通的老板Jamie Dimon就在致股东的年度信件中表示，AI会切实影响工作岗位的安排。

持同样态度的还有BlackRock（美国贝莱德集团），其首席执行官Larry Fink也曾表示，「我们已经发现了AI在提升工作效率方面的巨大潜力。目前在研发方面我们投入了大量时间和精力。」

除了上面提到的金融行业的缩招比例，高盛还对各行各业受AI影响的打工人的具体数字做了一个预估。

高盛给出的数字是3亿。

注意，这里的3亿是「受影响」。

而麦肯锡的一份报告则更赤裸裸的预估了失业的人数，1200万，完完全全的取代。

咨询公司埃森哲也针对银行业受AI影响的程度进行了展望。他们表示，从工时上看，AI会取代整个银行业75%的工作时间。

摩根大通投资银行的主管Jay Hornie说，有了AI，我们可以在10秒内完成人类员工10小时的工作量。他表示，自己的希望和信念就是，AI会让银行业的工作变得更加有趣。

当然了，在被拒之门外或是被取代的初级分析师眼里，这一点也不有趣。

AI分析师——Socrates

现在让我们把目光转向上文提到的软件苏格拉底（Socrates），看看怎么事。

从官网介绍的功能来看，银行业的初级分析师们真得给自己的未来捏一把汗了。

这还只是初级阶段，整个流程就已经弄的有模有样的了。下面让我们来了解一下这款软件有何厉害之处。

自定义观察清单

首先是允许客户定制化生成观察清单，以方便客户监控想了解的市场行为，还能深入浏览更多细节。

全球资本流动热图

同时，苏格拉底平台还能提供资本流动热图，提供了包含全球主要国家资金流入与流出的高级视图。此外，这些数据还能被喂给全球市场观察模型，以便从模式识别的角度考虑资本流动活动随时间可能发生的变化。

1000 多个覆盖市场

接下来，苏格拉底平台能处理来自世界各地的、大量关键金融工具和经济数据点的数据，包括全球顶级股票、指数、交易所交易基金（ETF）、商品、债券、货币以及主要国家的国内生产总值（GDP）、消费物价指数（CPI）和其他关键指标。

平台将这些工具和经济数据点称为覆盖市场，其目的是帮助客户提供全球视角下的市场活动。

苏格拉底平台有专用的计算机模型，采用技术分析和周期分析方法。所以说，覆盖市场的历史回溯越长，模型处理的数据就越多。

计算机生成文本

文本方面，苏格拉底平台用的就是时下流行的大模型，通过自然语言处理，为每个覆盖市场提供计算机生成的文本文件。

网格视图

对于高级会员，苏格拉底平台还能以网格格式组成自己的市场信息屏幕。可同时快速浏览多个覆盖市场的价格数据、技术指标、全球市场观察、指示区间以及近期反转和时机阵列数据的不同视图。

市场动向

每天，Socrates 平台用户都会根据最近的市场收盘情况，看到一份涨跌榜单。获得许可的Socrates Business用户将看到更多视图，如最接近反转点的市场收盘情况。与观察列表前10名类似，市场动向模块旨在作为用户首次登录时的快速参考工具。

平台还有其它便捷的功能，确实是能提高不少效率。

服务于不同目的模型就有五六个，还都是享有专利的。

最出色的应该就是全球市场观察模型了（GMW）。

技术分析的一个常见重点领域就是研究金融市场，目的是为了识别价格活动中的基本模式。虽然这些模式可以在现有的上升或下降趋势中出现，但它们也可能指向新趋势的形成。

所以，及时的识别就至关重要了。

全球市场观察模型（GMW）是一个专有的模式识别模型，使用机器学习算法来分析全球经济和金融市场数据。

当GMW记录到来自苏格拉底平台上列出的每个金融工具的新数据时，它会将每个数据独立地与一个独特的数据库进行比对，该数据库包含其多年来编录的数千种历史中出现过的模式，从而确认是否有任何模式可能会再次出现，或是否有任何新模式可能正在形成。

这效率，真的秒杀一般的初级分析师。

本文来自微信公众号“新智元”