2026年5月19日，一则来自渣打银行的公告在全球金融领域掀起轩然大波。这家总部设在伦敦、在亚洲市场深耕多年的国际知名银行宣布，到2030年将削减超过15%的企业职能相关岗位。要知道，渣打银行在全球拥有近8.2万名员工，其中后台员工数量超过5.2万名。按照这个比例计算，此次职位削减人数将近8000人。即便后来由于舆论持续发酵，集团首席执行官Bill Winters不得不在内部邮件中安抚员工情绪，称部分信息被断章取义，还表示银行会为员工提供技能再培训和转岗机会，但这一事件依旧在银行业引发了激烈的讨论。

渣打银行这一纸公告犹如一颗巨石投入平静的湖面，激起千层浪。那么，海外金融业究竟是如何利用AI（人工智能）技术，才会出现如此大规模的工作岗位裁撤呢？徽声在线记者就此展开了深入调查。

AI正在替代哪些银行岗位？

据了解，渣打银行此次裁员涉及近8000个工作岗位，这些岗位主要集中在人力资源、风险、合规、运营、技术支持等中后台部门。从地域分布来看，渣打银行位于印度金奈、班加罗尔，马来西亚吉隆坡以及波兰华沙等地的运营中心受到的影响较大。这些地区通常是银行进行后台业务集中处理的区域，AI技术的应用使得一些重复性、规律性的工作能够被自动化完成，从而减少了对人力的需求。

实际上，渣打银行这一举措并非心血来潮，从其自主研发的两款AI工具就能看出其布局已久。

第一款AI工具是“myWealth Advisor”，它能够依据客户的风险偏好和实时持仓情况，自动为客户提供个性化的投资建议，主要起到辅助客户经理的作用。到了2025年10月，渣打银行赋予了它生成式AI能力。这使得它不仅能分析客户的投资组合，精准找出潜在缺口，还能自动生成个性化的邮件。这一改变既提升了客户的参与度，让客户能够更及时、准确地了解自己的投资状况，也为区域经理节省了大量的时间和精力。第二款AI工具是2025年推出的生成式AI工具SC GPT，它专门用于写邮件、整理文档和生成会议纪要。全球超过7万名员工都能使用这款工具，而且它的应用还带动了风险衡量和管理方式的改进。一位名叫Thaddeus Sim的首席业务分析师表示，他现在利用SC GPT来组织和破译在日常研究中必须消化的大量信息，还能借助人工智能辅助理解代码语法，并为工作提供代码优化建议，大大提高了工作效率。

此外，渣打银行在2023年启动了“Fit for Growth”（适配增长）重组计划，旨在通过AI技术削减成本。目前，该计划不仅提前一年完成了节省15亿美元成本的目标，还在计划实施过程中将用于追踪IT（信息技术）事件的55个不同系统整合到了一个程序中，提高了系统的运行效率和管理的便捷性。同时，该行还开发了一款超级应用程序，取代了管理公司养老金计划、雇佣合同等各种事务的40种不同软件程序，极大地减少了IT成本，提升了业务处理的效率。

渣打银行的情况并非个例。据媒体报道，星展集团行政总裁明确表示，随着AI承担越来越多的重复性工作，部分人力需求将被替代，不过同时也会新增约1000个AI相关岗位，以适应AI技术的发展和应用。在日本，瑞穗金融集团计划在未来十年内通过AI和流程重构，将约1.5万个事务性岗位削减最多5000个，以优化人力资源配置，提高运营效率。相比之下，摩根大通采取了更为柔性的过渡方案，通过再培训、跨部门分配、提前退休等组合方式，试图在不引发大规模裁员震荡的前提下，完成人力资源的结构性调整，确保银行的稳定运营。花旗银行全球近18.2万名员工也已经开始使用AI工具来自动化一些基础任务，比如概括文档、写演示文稿和翻译等，提高工作效率，减少人工操作的错误率。

可以说，AI取代部分银行岗位已经成为不可阻挡的大势所趋。普华永道在今年3月发布的报告显示，76%的金融机构计划利用AI实现业务战略转型，将AI技术作为提升自身竞争力的重要手段。70%的银行将AI定位为“战略转型引擎”，认为AI技术能够为银行的发展带来新的机遇和动力。摩根士丹利则预测，未来5年内，欧洲银行业受AI普及影响，可能有超过20万个岗位面临缩减风险，这将对欧洲银行业的就业格局产生重大影响。

AI人才的需求正在爆发式增长

把目光转向中国银行业，尽管在公开信息中尚未出现大规模的人员调整计划，但人工智能早已悄然渗透到业务流程的各个环节，发挥着越来越重要的作用。

徽声在线记者统计发现，在应用层面，各大银行都在积极推进AI技术的应用。工商银行在30多个业务领域规模化落地了超过500个AI应用，涵盖了客户服务、风险管理、投资决策等多个方面，通过AI技术提升了业务的处理效率和服务质量。建设银行的AI助手在网点柜面问题响应中覆盖率达到99.42%，日均访问量超过10万人次，能够快速准确地解答客户的疑问，提高了客户的满意度。招商银行在2025年大模型应用实现了1556万小时的人工替代，运营人员“营小助”覆盖率100%，大大减轻了运营人员的工作负担。浦发银行的金融行业研究大模型，让报告撰写时效提升了20倍，能够更快地为决策提供依据。

与此同时，在AI替代一些岗位的同时，银行对高层次AI人才的需求正在呈现爆发式增长。随着AI技术在银行业务中的广泛应用，银行需要更多具备专业AI知识和技能的人才来推动技术的创新和应用。

记者发现，六大行科技人才总量在2024年首次突破10万人，到2025年末跃升至13.59万人，一年净增约3.5万人，同比增长约35%。这一增速明显高于银行整体员工数量的变化，2025年末六大行员工总数合计185.44万人，较上年仅微增1538人。这充分说明银行对科技人才，尤其是AI人才的重视程度不断提高，加大了对AI领域的投入和人才引进力度。

2025年9月启动的2026年度秋季校园招聘，是银行AI人才需求变化最直观的体现。跟往年相比，当年招聘岗位的一个突出特点是复合型人才需求明显加大，人工智能、数据分析等岗位与国务院《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》形成了精准对接。其中，工商银行的“人工智能 +”专项计划，是国有大行多年来首次在校招中设立专门的AI专项计划，体现了工商银行对AI人才的重视和培养决心。工商银行软件开发中心在2026年度秋招中，多个岗位明确指向AI技术，如杭州研发部招聘“大模型研发岗”，上海研发部招聘“人工智能大模型算法岗”和“人工智能技术研发岗”，西安研发部招聘“新技术研发岗（人工智能技术研发方向）”等，为AI人才提供了广阔的发展空间。

另一方面，交通银行、中国银行、广发银行等多家机构于2026年5月密集展开社会招聘，争抢AI领域高层次人才。例如中国银行正在招聘人工智能规划与研究岗，要求应聘者具备国际知名院校博士研究生学历，在海外大型银行或金融机构从事相关工作三年以上，精通大模型、机器学习等主流技术方向，以确保招聘到具有丰富经验和专业知识的AI人才。交通银行同样在招聘高层次AI专家，要求应聘者具备国际知名院校博士研究生学历，在海外大型银行或金融机构从事相关工作三年以上，体现了银行对高层次AI人才的严格要求和高度重视。

银行业如何应对AI带来的挑战？

招联首席经济学家董希淼接受徽声在线记者采访时表示，AI应用给国内银行业带来了三重变革和三重挑战。

三重变革包括：在业务层面，AI技术的应用实现了业务效率的提升、服务模式的创新以及风险管理从“事后处置”向“事前预判”的升级。通过AI算法对大量数据的分析和挖掘，银行能够更快速地处理业务，为客户提供更个性化的服务，同时提前预测风险，采取相应的措施进行防范。在组织层面，AI技术推动了银行向更敏捷、扁平的组织架构转变，并重新定义了“一线员工”。科技与网络金融部门人员因直接服务线上客户而被视为一线员工，打破了传统的组织架构和人员划分方式。在认知层面，通过人工智能与智能合约结合推动信任体系革命。例如在供应链场景中，放款周期缩至分钟级，大大提高了资金的使用效率；构建三维监管图谱预判企业风险，能够更准确地评估企业的信用状况；通过隐私计算生成弹性授信，在保护客户隐私的前提下为客户提供更合适的信贷额度。

三重挑战包括：在技术层面，存在“数据孤岛”导致模型偏差的问题，不同部门的数据难以共享和整合，影响了AI模型的准确性和可靠性；数据隐私与安全保护问题也日益突出，随着大量客户数据的收集和使用，如何确保数据的安全和隐私成为银行面临的重要挑战；算法不透明及生成式人工智能的“幻觉”风险，使得AI生成的结果可能存在误差和不准确性；网络安全威胁升级，黑客攻击、数据泄露等事件时有发生，给银行的网络安全带来严重威胁。在监管层面，现行体系对新兴业态缺乏有效规制手段，难以适应AI技术的快速发展和应用；跨国机构面临不同司法辖区的合规标准差异，增加了合规管理的难度和成本。在人才层面，金融科技人才缺口巨大，高校培养与实际需求存在明显错配，高校培养的人才往往缺乏实践经验和专业技能，无法满足银行的实际需求；机构甚至提出“业务科技人员”新概念但缺口仍大，银行需要既懂业务又懂科技的复合型人才，但目前这类人才非常稀缺。

同时，董希淼分别从金融机构和监管机构两个层面提出应对建议。在金融机构方面，大型金融机构要从“工具赋能”进阶为“价值重构”，更多关注业务重构、流程再造、组织变革，通过AI技术实现业务的创新和升级，提升自身的核心竞争力。中小机构不应盲目追求新热点和高技术，应基于自身资源禀赋走差异化、特色化转型之路，发挥自身的优势，在特定的领域或市场中取得突破。同时要坚持开放协同、共建生态，大型金融机构要做技术研发和应用的“领路人”，释放冗余能力与人才，为中小机构提供技术支持和经验分享；中小机构应与头部机构或科技公司合作，加快探索“业技融合”，实现互利共赢。关于组织与人才，要营造开放包容、容错试错的创新氛围，鼓励员工积极尝试新的技术和方法；在岗位考核上促进协作融合，打破部门之间的壁垒，提高团队的协作效率；在选拔机制上构建人才生态，不但要设立首席信息官，更要让首席信息官有责有权有为，充分发挥其在银行信息化建设中的领导作用。此外要重视安全、防范风险，将人工智能相关风险全面纳入全面风险管理体系，采取多方面措施有效防范和处置风险，并充分考虑技术漏洞，对新型风险加以注意和防范，确保银行的稳定运营。

在监管机构方面，要建立分类监管政策，对不同风险的应用制定差异化监管要求，根据AI技术的不同应用场景和风险程度，采取相应的监管措施，提高监管的针对性和有效性。加快推动国际标准协调，争取更多国际话语权，积极参与国际标准的制定和协调，推动全球AI监管标准的统一。同时，监管机构应优化制度设计，建立及时响应、全面覆盖、审查到位的合规体系，确保银行的各项业务活动符合法律法规和监管要求；创新监管工具，构建人工智能驱动的合规监测平台，实现“用新技术监管新技术”，提高监管的效率和准确性；加强生态建设，降低金融机构合规成本，努力缩小大中小金融机构在人工智能技术孵化应用方面的“马太效应”，促进银行业的公平竞争和健康发展。

“金融机构应该坚持差异发展、开放协同的理念，优化人才培养方式和风险防范机制；监管机构则要改进监管框架并创新监管手段。要通过多方协同，让人工智能技术成为金融业高质量发展的‘安全引擎’，而非‘风险盲盒’。” 董希淼表示。