從公布的銀行裁員計劃來看，人數高達8萬人。
其中，裁員人數最多的是歐洲銀行，占全球銀行業裁員人數的80%以上。
僅德意誌銀行就裁員1.8萬人。
裁員潮背後的主要原因是全球經濟增長放緩。為了節約成本，提高效率，銀行紛紛削減人力開支。
我以為刮骨療傷後，銀行業會在第二年，也就是2020年好轉。誰知道年初會有大爆發？
沒辦法，銀行只能繼續裁員止血。
有消息稱，花旗銀行將於本周恢復裁員，裁員規模預計在2000人左右。
瑞典商業銀行計劃在未來兩年內裁員約65，438+0，000人。
勞埃德銀行也宣布了裁撤639個職位的計劃。
從全球銀行業整體來看，今年歐洲、北美、亞洲和非洲有超過30家銀行計劃裁員。
根據彭博匯編的數據，今年全球銀行業宣布的裁員總數已達63785人。
傳統銀行的成本主要是管理成本，裁員是降低成本最直接的手段。
中國銀行業研究院發布的《全球銀行業展望報告》指出，發達國家銀行業成本收入比總體處於較高水平，主要大型銀行2018年成本收入比達到60%左右。
這麽高的成本，在經濟不景氣的時候，銀行裁員是必然的。
在中國，銀行壹直被認為是鐵飯碗，收入和穩定性都比公務員高，是妥妥的燈塔。
銀行工作這麽好，得益於中國經濟的高速發展，銀行有收入，自然不在乎多招人多賺錢。
但是，隨著中國經濟增速放緩，更重要的是，未來中國進入發達國家之後，中國的銀行會不會也變成那些動輒裁員數萬人的歐美銀行，壹旦業績不好，就會開始裁員？
在可預見的幾年裏，銀行工作真的會不那麽香了。
嗯，銀行的鐵飯碗已經不是鐵的了，也不香了。還能學金融嗎？
要知道，華大經管系壹直都是高分錄取的。那些年很難得的專業，現在妳跟我說不行？
事實上，不用等中國進入發達國家，光是人工智能技術的發展就足以撼動銀行業的工作。
去年5438年6月+10月，富國銀行發布了壹份225頁的報告，專門研究了科技對整個金融服務業的影響。
根據該報告，銀行實際上對科技的投資比任何其他行業都多，每年的投資約為6543.8+0500億美元。
銀行越大，越重視科技投入，因為科技將決定壹家銀行的核心競爭力。
比如大數據技術可以讓銀行實現更精準的銷售，人工智能技術可以大大降低貸款處理的成本。
這種投資趨勢的結果是，未來十年美國的銀行將裁員20萬人。
中國的銀行在智能方面肯定不會落後。
事實上，在中國也觀察到了類似的趨勢。比如國內四大行，由於銀行網點智能化，近幾年裁員8萬人，而且這個裁員計劃還在繼續。
向伯伯的金融專業快不行了。我該怎麽辦？大家都要去學編程嗎？
那肯定不是。金融是壹門專業性很強的學科。無論人工智能如何發展，都需要人們去研究。
可以肯定的是，如果想學金融，最好考上頂尖的學校，比如北大、清華、上財、復旦、人大、美國常青藤名校。
這樣，妳在金融行業會有壹個光明的前途。
金融其實是壹個很大的行業，有很多子行業，每個子行業的人工智能替代率也有很大差異。
在金融行業，60%左右的工作崗位被人工智能替代的概率極高，替代率超過90%。
但也有25%的工作被人工智能替代的概率很低，不到30%。
什麽樣的職業會有90%的概率被取代？
不僅僅是銀行的櫃臺人員。
如預算分析師、保險承包商、會計師、稅務稽查員，甚至負責放貸的信貸員，都屬於這壹類。
這種崗位有壹個特點，就是他們的工作內容中有很多可重復的細節，任務目標明確，所以很容易被計算機用算法編碼形成程序。
比如螞蟻金服現在依靠大數據分析，放貸不需要人工審批。申請的話，兩秒鐘就能批錢。
這些都是“可編碼”的工作，人工智能來了，被淘汰的概率高。
如果要有壹個簡單粗暴的方法來評判，那麽金融行業的大部分基層和中層工作其實都是“可編碼”的。
什麽樣的金融職業不能編碼，不能替代？
像銀行家壹樣的工作。
他們的工作大多是“尋找資源、協調關系、平衡利益”——這樣的職業還有壹個特點，就是“以人為本”。
這種技能是無法編程的。
也有像巴菲特這樣優秀的投資者，雖然他們會做大量的數據分析，這似乎是人工智能能做的事情。
但其實最後的決定還是要靠經驗，直覺，判斷等等。
像這樣的能力模型，不是人工智能可以輕易替代的。
如果還是用壹種簡單粗暴的方式來判斷，那就是金融行業金字塔頂端的少數職位不會被取代。
這些崗位都是稀缺的，自然對人才的選拔有很高的門檻。比如妳要頂尖名校畢業，學歷高甚至家庭背景好。
中國87%的基金經理畢業於12大學。
12在哪裏？
基本上就是清華，北大，復旦，上財。
頂級私募基金和投行的高級職位是常青藤和清北的專利。
如果妳家境優越，或者能考上常春藤名校，那麽學金融還是不錯的選擇，因為妳很有可能成為這個行業金字塔頂端的少數人才。
但如果不能，就不要去學金融，因為妳畢業後，很可能會在基層做“可編碼”的工作，將來下崗的風險很大。
在銀行業，鐵飯碗真的沒了，但金飯碗還是值錢的。如果妳沒有學歷，沒有人脈，沒有能力爬到頂端，那就趁早放棄尋找其他出路，不要等到下崗了才發現沒有出路。