全球金融裁员潮来袭! 管理层未能幸免,我们在见证一个时代的变化

2019年刚开年,全球金融界就迎来了裁员潮。

  • 1月底,欧洲第二大银行Santander银行宣布将裁员800人,并关闭140家分支机构
  • 前阵子,英国四大银行Lloyds Bank宣布:计划裁员6000人,已经关闭分行500家。
  • 几周前,美国金融巨头State Street Corp也宣布开启新一轮裁员,数量高达1500个工作岗位(约3%),其中包括15%的高级管理层人员。

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(source: Boston Globe)

其实,金融界大裁员,早已不是什么新闻:

  • 去年,德银、花旗投行部等金融机构纷纷宣布裁员,搞得行业内人心惶惶;
  • 一封声称PwC决定不sponsor非STEM专业国际生的邮件,也吓坏了不少留学生...

面对近两年经济下行,各大公司,尤其是传统金融机构,都在通过优化投入成本,迎接市场压力

State Street Corp的CEO Ronald O’Hanley表示,此次的裁员是公司节省成本计划的一部分,目的之一就是重大技术改造。

“人力成本结构仍然太高,我们想加快人工智能、IT自动化的进展。” Ronald解释道。

36万小时的人力工作,AI只需几秒就能完成。一切人类在AI面前,都是树懒。

 

 

AI大潮来袭,百年投行变身技术公司?

全球规模最大投行之一的高盛CEO 大卫·索洛莫曾在一次采访中说道:“高盛如今的定位已不同往昔,高盛现在是一家技术公司。

据Business Insider的统计,高盛目前3万3千多名全职员工中,近1/3的员工是工程师和数据科学人才。

不仅仅是高盛,据麦肯锡预测,未来将有30%-60%的银行相关职位会受到人工智能的影响,近30%的职位会被直接自动化。

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除了无法企及的速度,相较于人类,人工智能的其他优势也显而易见:

它可以大量吸收全球金融数据,包括经济报告、货币政策变化、时政新闻、书籍......

它还能实时观察数据,甚至可以昼夜无休、24小时不停地学习改进模型,还能不断完善自己的预测......

 

难道,在这场赛局中,人类注定成为输家?

 

其实不然,再先进的人工智能系统也不过是人类的辅助工具。

它确实能更高效地完成一些重复性的任务,但却无法拥有金融精英的洞察力和创造性思维。

而且,金融精英们也不会眼睁睁地看着自己被AI取代,而不去做任何改变。

人工智能是挑战,也是机遇

挑战与机遇是并存的。就拿劳埃德银行的例子来说,公司在裁减大批传统岗位的同时,也创造了很多新兴工作机会。

随着人工智能领域研究如火如荼地开展,和数据科学相关的工作岗位,正以井喷式的速度增加。

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一个已经拥有专业的金融知识的商业精英,如果能再为自己武装数据科学领域的新技能,不仅能保住工作,还能让自己在人才市场上变得“香饽饽”!

如果你是一个拥有金融背景的人工智能人才,在金融行业,年薪可高达100万美元。

不止在金融界,各行各业都缺数据人才

其实,不仅仅是金融界,整个求职市场都存在着数据科学/数据分析岗位的巨大缺口。

各个行业,大小公司都在以高价争夺人才:

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世界经济论坛预测,一直到2020年,数据分析师都将是全球最高需求行业之一;

领英2017年Workforce报告显示,美国求职市场对数据科学/数据分析人才的需求比五年前涨了6倍,而且这个涨势在未来的五年内会继续持续......

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作为求职者,无论下一轮的科技革命将带给求职市场怎样变化,与其被动地接受冲击,不如积极地拥抱新的技术和知识,自我迭代。

在人工智能时代,需要具备哪些核心技术呢?

成为数据科学人才需要具备哪些核心技术?

来Offer 人工智能与数据科学强化课程的老师告诉我们,成为炙手可热的数据分析人才,需要抓住3个重点:

第一,掌握必要的technical skills

通过对10000条Data Scientist岗位招聘信息的分析,Glassdoor整理出了该职位所需技能。其中,最受雇主欢迎的技能有:Python,SQL,Hadoop,Java,R,SAS,Spark,Matlab,Hive和Tableau。

第二,基础知识要扎实

数据岗位工作中需要大量运用统计、数据库、数据结构等基础知识,从而更好地建立商业模型,为企业提供解决方案。

第三,有相关工作/项目经验

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