DeepSeek将取代金融从业者？90%基础岗位面临淘汰！

　　来源：边际智能

　　风暴已至：AI正在“血洗”金融圈。

　　2025年春节，中国大模型DeepSeek的横空出世，不仅震动全球科技界，更让金融行业陷入集体焦虑。数据显示，未来3-5年全球银行可能裁减20万个岗位，而国内银行业人力成本占比已逐年下降，人均创利却大幅提升——背后正是AI对重复性岗位的加速替代。

　　从基础的数据录入、风险评估报告撰写，到客户资产配置方案生成，AI正以“秒级响应”和“零误差”碾压人类。某量化私募的策略研究员直言：“DeepSeek在数学建模上的表现，甚至超过团队里的常春藤博士。”更有理财顾问发现，客户更青睐DeepSeek提供的免费、即时、高精度的投资建议，传统靠信息差赚钱的模式濒临瓦解。

　　高危岗位清单：谁会成为第一批“牺牲者”？

　　首当其冲的是基础客服与柜员，智能客服已经能够处理80%标准化咨询，银行仅保留少数人工处理复杂纠纷即可。再就是初级分析师，对于研报撰写、数据清洗等耗时工作，AI完成效率可以提升10倍以上。金融行业有一个特殊的岗位叫“合规风控员”也将被替代，AI凭借全网舆情监控和实时数据追踪，对于风险的识别精准度高达99.3%。再就是传统理财经理，DeepSeek的资产配置方案已通过CFA三级模拟测试，个性化程度远超人工。

　　就连曾被视为“金饭碗”的基金经理也难逃冲击。AI系统可同时追踪10万+市场变量，24小时生成投资策略，而人类团队需要数周时间。根据高盛的报告预测，2030年全球资管行业将有40%岗位消失。

　　AI不是终点，而是新赛道的起点。

　　DeepSeek带来的危机中也暗藏转机，首先是新兴职业爆发，例如AI训练师、算法伦理顾问、人机协作设计师等岗位年薪普遍超百万，DeepSeek自身也在高薪招募深度学习研究员（起薪2万+/月）。再就是对于人的能力要求剧变，金融人需掌握“AI三件套”——Prompt工程、数据解读、算法监管。例如市场营销岗需用AI预测客户行为，风控岗要懂机器学习模型调试。

　　要想让自己不被人工智能所替代，就需要不断提高自己不可替代的价值。朱啸虎指出，AI能完成80-90%工作量，但战略决策、情感连接、价值观判断仍需人类。某银行高管坦言：“我们能裁掉50%操作岗，但顶尖投行家的溢价反而更高了。”

　　AI时代的生存法则：成为“驾驭AI”的超级个体。

　　DeepSeek引发的不是末日，而是一场“创造性破坏”。当90%基础岗位消亡时，也会诞生100%的新机遇。正如DeepSeek创始人梁文锋所言：“真正的赢家不是与AI对抗，而是让AI成为神经系统的延伸。”首先是纵向深耕，从“金融民工”升级为“领域专家+AI指挥官”，例如转型量化模型的AI调参师。再就是横向跨界，掌握“金融+科技+伦理”复合技能，如开发符合监管的AI风控系统。另外，打造人机协作壁垒，学会善用DeepSeek的推理型AI特性，将模糊需求转化为精准指令，成为“人类最后一道防火墙”。

　　AI在金融行业中的应用既带来了替代传统岗位的风险，也创造了新的就业机会。替代岗位主要集中在重复性高、规律性强的工作上，如交易、风险审核、客户服务和后台财务等。而新兴岗位则集中在AI开发、数据分析、风险管理、智能运营等领域，这些岗位要求从业者具备更高的技术能力和创新思维。

　　在金融行业中，哪些技能是AI无法替代的？

　　一是批判性思维。这是处理复杂问题和建立人际关系的关键技能，批判性思维帮助专业人士分析市场趋势、评估风险和制定策略，这些都需要深入的思考和判断能力。

　　二是情商。情商在金融行业中尤为重要，尤其是在客户服务、团队管理和领导力方面。AI虽然可以模拟某些情感反应，但无法真正理解人类情感的复杂性和细微差别。

　　三是时间管理。金融行业的工作往往需要高效的时间管理，以应对快速变化的市场和严格的截止日期。AI可以优化某些任务的时间安排，但无法替代人类在时间管理上的灵活性和适应性。

　　四是人际交往能力。金融行业涉及大量的客户互动和团队合作，良好的人际交往能力对于建立信任、解决冲突和促进合作至关重要。AI可以提供一些辅助工具，但无法完全替代人类在人际交往中的作用。

　　五是分析能力。虽然AI在数据分析方面表现出色，但金融行业需要的不仅仅是数据处理能力，还包括对数据背后深层次含义的理解和解释，这种分析能力需要人类的直觉和经验。

　　六是同理心。在金融行业中，同理心对于理解客户需求、提供个性化服务和建立长期关系非常重要。AI可以模拟一些同理心的表现，但无法真正体验和理解人类的情感。

　　七是创业精神。金融行业的创新和发展需要创业精神，这包括敢于冒险、追求新机会和不断改进现有业务模式。AI可以提供数据分析支持，但无法替代人类的创新思维和冒险精神。

　　八是独创性。金融行业需要独创性的思维来开发新的产品和服务，解决复杂的问题。AI可以生成一些创意，但无法完全替代人类的独创性和创造力。

　　九是解决复杂问题的能力。金融行业面临的问题往往非常复杂，需要综合运用多种技能和知识来解决。AI可以处理一些标准化问题，但无法替代人类在解决复杂问题时的综合能力和灵活性。

　　十是谈判技巧。在金融交易和合同谈判中，谈判技巧是至关重要的。AI可以提供一些谈判策略和建议，但无法替代人类在谈判中的直觉、经验和情感交流。

　　面对AI技术的发展，金融从业者应如何规划自己的职业发展路径？

　　以下是一些建议：

　　一是提升数据分析能力。AI技术在金融领域的广泛应用，使得数据分析能力成为金融从业者的核心竞争力。金融从业者需要掌握数据收集、处理和分析技巧，以更好地理解市场动态并制定精准的投资策略。这包括学习如何使用AI工具进行量化分析和模型构建，以及了解AI在金融领域的具体应用，如区块链技术提高交易透明度和智能投顾提供定制化投资建议。

　　二是跨学科知识结构。金融从业者应培养跨学科的知识结构，结合金融学、计算机科学、数学等领域的知识。例如，学习机器学习、深度学习、自然语言处理等核心概念，并尝试构建自己的金融AI项目，如股票预测、量化交易模型、智能投顾算法等。这种跨学科的知识结构将使金融从业者在面对AI技术时更具竞争力。

　　三是掌握编程技能。编程技能是金融从业者在AI时代不可或缺的能力。金融从业者应学习Python、R等编程语言，并熟悉相关的数据科学和机器学习库。这不仅有助于他们更好地理解和应用AI技术，还能提高工作效率。例如，量化分析师和智能投顾工程师等岗位就需要具备扎实的数学建模、编程和AI技术。

　　四是持续教育和培训。金融从业者应积极参与持续教育和培训，以跟上AI技术的快速发展。许多金融机构和教育机构提供了相关的培训课程，帮助从业者提升技能。例如，金融数字化转型人才训练营等课程可以帮助金融从业者从专业角度进行数字化转型。此外，参加行业研讨会和论坛也是提升专业水平的好方法。

　　五是关注AI在金融领域的具体应用。金融从业者应关注AI在金融领域的具体应用，如信用评估、风险管理、智能投顾等。这些应用不仅提高了工作效率，还提升了决策的准确性和透明度。例如，算法交易通过机器学习和深度学习自动分析历史数据以优化交易时机，显著提高了交易效率和风险管理能力。

　　六是培养软技能。除了技术技能外，金融从业者还需要培养软技能，如批判性思维、道德决策和复杂问题解决能力。这些技能与AI能力相辅相成，有助于金融从业者在AI时代更好地应对挑战。例如，批判性思维可以帮助金融从业者在面对AI生成的数据时进行合理判断，而道德决策则确保AI技术的应用符合伦理标准。

　　七是选择适合的职业路径。根据个人兴趣和技能，选择适合的职业路径。例如，量化分析师、智能投顾工程师、金融数据科学家和AI产品经理等岗位都是“金融+AI”时代下的热门职业。这些岗位不仅需要扎实的技术背景，还需要良好的市场洞察力和沟通能力。

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