人工智能取代金融“民工”：谁在窃喜，谁该焦虑？

人工智能在资本领域领域复制了当年互联网崛起时的疯狂，可是关于创业者和从业者们的故事，却显得有些不太一样。

——馨金融

洪偌馨/文1

不管我们相信或者不相信，愿意或者不愿意，人工智能时代还是来了。

当然，这里的人工智能时代已经不只是Alphago赢了几局围棋。还记得十几年前我们说互联网时代到来的时候，都是怎样描述那些标签的吗？

在整个互联网从奢侈品变成必备品的过程中，有一大批追求梦想的创业者的涌入，一大批支持梦想家的资本在站在他们背后，还有一大批高三毕业生在填志愿的时候，即便都没太摸过电脑，也勇敢地填了“计算机系”，因为毕业不愁找工作，工资还高。

现在，所有的这些，都在人工智能领域重新上演。

根据麦肯锡全球研究院上个月发布的报告，据麦肯锡估算，2016 年大公司在人工智能领域的内部投资已经达到180 亿-270 亿美元，而外部投资（来自风投机构、私募股权投资、并购、资助和种子轮投资）大约为 80 亿-120 亿美元。

而在国内，感觉IT桔子收录的数据显示，该领域共有841家公司，发生了907起投资事件，总投资金额达到905亿人民币。

此外，昨天商汤科技宣布商汤宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下公开报道中全球人工智能领域单轮融资最高纪录。

人工智能在资本领域领域复制了当年互联网崛起时的疯狂，可是关于创业者和从业者们的故事，却显得有些不太一样。这个对于大多数人来说还只是个模糊概念的领域，让一群原本在实验室里低头研究的专家学者在商业领域大放异彩。

但是另一方面，人工智能的本质就是用机器代替人工，就像大多数人害怕的那样，这个技术的应用，这个时代的到来，正在让一群人面临失业的恐慌。

在我们所处的金融行业里，对于这些，很多人感受颇深。

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无论是在国内还是国外，对于人才的饥渴是人工智能领域的共同主题。

前两天和一个从业者朋友聊起招聘的话题时，他告诉我，公司里的HR都不愿意接手这个岗位，因为即便是高薪也很难招到合适的人，有些甚至猎头都满足不了需求，只能靠人脉一点点挖掘。

根据领英最新发布的《全球AI领域人才报告》显示，过去三年，在全球范围内，AI领域人才需求量急速增长。仅通过领英平台发布的 AI职位数量从2014年的接近5万到2016年超过44万。

而从 AI行业细分领域来看，基础层的人才需求量大,包括软件、算法、机器学习等。

与急速增长的人才需求数量相对应的，还有大幅增长的薪资待遇。根据Boss直聘数据显示，跟人工智能相关的数据服务行业，是今年公司薪资预算增长最快的领域，涨幅相比去年同期达到41.9%

当整个行业都处于对人才的饥渴状态时，大公司因为前期战略布局较早的缘故，理论上在人才储备方面应该有很大优势。

据美国媒体报道，Alphabet周二在谷歌内部正式成立了一家名为Gradient Ventures的公司，希望对早期的人工智能创业公司展开投资。而该业务负责人表示，谷歌之所以布局这项投资业务，主要原因在于他们可以为这些创业公司提供人才方面的培训和支持。

可是大公司的人才焦虑在于，当市场走上风口时，人才这种流动性极强的资源到底还能不能留得住？

前两天 IT 桔子发布的一份数据显示，从培养人才的数量上看，百度可能已经成为了国内人工智能的“黄埔军校”，尽管他们自己也并不情愿。

据不完全统计，截止到目前，百度人工智能系创业公司已有 22 家，它们大多数成立于 2015 和 2016 年间，在 2017 年有两家公司新成立，这些公司全部获得过 1-3 轮不等的融资。

截止到 2017 年 6 月底，百度系人工智能创业公司的融资总额已超过 21 亿人民币，平均每家公司约有 1 亿人民币支持。从应用领域看，这些公司中涉及了机器人、数据服务、无人驾驶、医疗信息化等方面。

这 22 家公司的创始团队中，至少包含了 27 位来自百度各个领域的人工智能人才。

更重要的是，顶尖的AI技术人才大多有着师承关系，他们很少单打独斗，大多都是一个团队。因此一个AI项目负责人出走后，他手下的工程师也会追随他到新的团队，而对于公司来说，人员的离职造成项目无法推进的话，造成的损失有多大将很难估量。

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人工智能捧红了实验室里的工程师们，可是也让更多人对自己的未来忧心忡忡。人工智能的本质就是用机器来替代人工，甚至有时候越是劳动力密集的地方，就越容易被机器所取代。

普华永道此前发布的一份报告显示，人工智能在金融领域最具潜力的三个领域分别是：

?反欺诈和反洗钱

?流程自动化：短期来看，用机器人提供咨询，自动化保险承保，在财务合规化领域将流程自动化。中期来看，根据消费者情绪和偏好优化产品设计。长期，通过预测分析，预测发生的事情以及损失发生的时间，影响结果，比如降低事故率或提高客户成果。

?个性化的财务规划：获得健康、财富、退休等定制化的整体解决方案，使资金规划更有效（比如将剩余资金进行投资），并适应消费需求的改变，比如，收入发生变化或有新生婴儿出生，那么资金规划也能灵活地发生变化

尽管很多人还在质疑人工智能到底能在多大程度上改造传统金融业，但事实上，人工智能代替人的应用，以及一些金融从业者的被迫转型已经在发生。尤其是在一些利润率高且有数据积累、公司有意愿也有能力实现变革的领域。

我们常看到的媒体报道很多都集中于自动化方面。此前，在传统银行和许多消费金融信贷服务提供商中，信贷和客服两个部门可能是劳动力最密集的领域，但是现在随着业务的发展，越来越多的业务逐渐转向小额、碎片化、数量庞大，单纯的人力已经很难满足需求。

根据一本财经报此前报道，以前人工审一天不过50单，现在机器审核量超过一万单，在线上的高频交易中，人几乎没有任何竞争力，有些平台甚至已经砍掉了所有人工审核团队。而清流消费金融的另一组数据则显示，一家持牌消费金融公司50人的数据团队就可以支撑400亿的交易量。

客服的情况同样如此，根据蚂蚁金服最新披露的数据显示，支付宝智能客服的自助率已经到了96%-97%，智能客服的解决率达到78%，比人工客服的解决率还高出了3个百分点。

此外，在投资决策领域，人工智能也让许多基金经理感受到了危机。此前彭博曾经写过一篇《人工智能基金跑赢大市》的稿子，里面详细地介绍了在英国举行退欧公投的时候，人工智能的计算出的交易方向原本与市场走势相反，可是当投票结果出炉时，市场走势突然发生颠倒，最终还是机器做出了正确的判断

当然，人工智能作为一个仍处于发展早期的行业，如果说将马上颠覆整个金融行业，让精英人才们失业也是不现实的。

不过，未来已来，大家似乎也应该做好准备了。

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