由 Simon AI已让华尔街银行效率飙升40%？摩根大通、富国银行纷纷预告裁员，这场生产力革命背后，是2000亿美元价值的震撼突破还是员工饭碗的残酷洗牌？
截至2025年12月，人工智能在华尔街的应用已超越美国大型银行的内部试验阶段，全面融入日常运营。在12月9日纽约举行的高盛金融服务会议上，银行高管们将AI——特别是生成式AI——描述为一项已在工程、运营和客户服务领域提升生产力的运营升级。
同一讨论也揭示了一个更严峻的现实：若银行能以相同团队创造更多产出，一旦需求趋于稳定，部分岗位的现有规模可能不再必要。
摩根大通：运营效益开始显现复合增长
摩根大通消费者与社区银行业务首席执行官玛丽安·雷克表示，采用AI的部门生产力已从部署前的约3%提升至6%左右。她强调，随着AI成为常规工作的一部分，运营岗位的生产力最终可能提升40%至50%。这些成果源于精准策略而非广泛试验：该行聚焦于大型语言模型的安全内部访问、工作流程的针对性改造，以及对数据使用的严格管控。其内部“LLM套件”被定义为受控环境，员工可借助大语言模型起草和总结内容。
富国银行：产出增长先于人事调整
富国银行首席执行官查理·沙夫指出，银行迄今未因AI裁员，但强调“完成的工作量大幅增加”。管理层预计，随着生产力提升，未来将出现需减员的领域。同日报道中，沙夫透露银行内部预算已显示2026年前员工规模将缩减，且尚未计入AI的全面影响。他还提及更高的遣散成本，暗示已为未来调整做准备。
PNC银行：AI加速长期转型趋势
PNC首席执行官比尔·德姆查克将AI定位为“加速器而非新方向”。他表示，尽管业务持续扩张，银行员工数量在过去十年基本保持稳定，这得益于自动化与网点优化，而AI将进一步推动这一趋势。
花旗集团：软件与客户服务双线突破
花旗候任首席财务官冈萨洛·卢凯蒂称，银行在软件开发领域实现9%的生产力提升，这反映了大型企业采用AI编程助手的普遍趋势。AI还在客户服务中发挥双重作用：提升自助服务以减少人工接听量，并在客户需人工协助时实时支持客服代表。
高盛集团：流程重组与招聘收缩同步推进
据路透社报道，高盛内部“OneGS 3.0”计划聚焦运用AI优化销售流程与客户 onboarding，并针对贷款流程、监管报告和供应商管理等高度流程化职能进行改造。这些变革正与裁员及放缓招聘同步推进，将工作流重组直接关联至人事决策。
行业共性：结构化任务成效显著
目前最显著的效益集中在高度依赖文档、步骤重复、规则明确的工作领域。生成式AI能大幅缩短信息检索、材料总结、内容起草及审批流程时间——尤其当与结构化流程及人工审核结合时。早期影响突出的领域包括：
– 监管报告生成
– 信贷文件分析
– 客户服务脚本优化
– 合规检查自动化
监管框架成关键制约
对银行而言，主要约束并非技术热情，而是风险控制。美国监管机构长期要求严格模型监督，这一标准已延伸至AI系统。美联储与货币监理署联合发布的SR 11-7指引为模型开发、验证与持续审查设立规范。美国政府问责办公室2025年报告指出，现有模型风险管理原则（包括测试与独立监督）同样适用于AI。
实践中，这促使银行采用可审查追溯的设计：AI自主行动范围受限，提示词与输出均被记录，性能受持续监控以防范偏差，而贷款审批、纠纷处理及官方报告等高影响决策仍由人类负责。
两阶段转型路径渐明
银行高管的评论指向分阶段转型：第一阶段伴随AI工具普及，呈现员工规模稳定但产出提升；第二阶段当效益持续显现，将通过自然减员、岗位调整或针对性裁员影响人员配置。富国银行关于2026年人力规划与遣散成本的信号表明，部分银行已接近第二阶段。
更宏观层面，国际货币基金组织等机构警告AI可能影响全球大量岗位，自动化与增强效应因角色和地区而异。世界经济论坛《2025年未来就业报告》也预测，企业应用AI与调整技能需求将引发显著职位流动。
成功银行聚焦三大核心
最能从AI获益的银行往往同步聚焦三方面：重构工作流而非简单叠加聊天工具、建设强健数据基础、建立兼顾效率与信任的治理体系。麦肯锡估算，生成式AI有望为银行业创造2000亿至3400亿美元年价值，主要来自生产力提升。
延伸思考
1. 当AI推动的生产力提升进入平台期，银行如何平衡技术投入与员工技能转型，以避免“效率悖论”？
2. 在严格监管与商业竞争的双重压力下，银行业应如何构建跨机构的AI伦理与安全标准，防止创新异化为系统性风险？
（摄影：Lo Lo）
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