人工智能技术深度渗透金融行业，正从两端深刻重塑金融业就业格局：一端是重复性岗位因自动化应用面临裁员压力，另一端是顶尖AI人才成为行业竞相争抢的稀缺资源。金融行业正经历一场技术驱动的结构性变革，人员结构、人才需求与行业生态均迎来全面调整。
　　国外银行业掀起岗位精简潮
　　人工智能规模化应用引发的人员调整，已在全球银行业持续发酵。近日，英国渣打银行宣布，到2030年将削减15%以上职能部门岗位。此次裁员集中在人力资源、风险、合规、运营、技术支持等后台部门，涉及近8000个岗位。
　　据了解，渣打银行并非个例。此前，新加坡星展银行宣布，未来3年将裁员近4000人；汇丰银行也在推进以AI驱动的重组计划，或将影响约2万个岗位。
　　在业内人士看来，当前金融行业利润空间持续收窄，监管要求不断趋严，传统人力运营模式已难适应行业发展需求。AI技术的规模化应用，既能解决人力成本高、效率低、误差率高的痛点，又能通过精准数据挖掘支撑业务决策、拓宽盈利渠道。这场人员调整本质是一次业务模式升级，推动岗位向高价值、高创造性方向转型，让银行摆脱对重复性人力的依赖。
　　国内银行业争抢顶尖AI人才
　　与中端岗位收缩形成鲜明对比的是，金融业对高端AI人才的需求正快速增长。随着银行业从数字化迈向数智化，交通银行、中国银行、广发银行等多家机构近期密集发布招聘信息。招聘岗位聚焦大模型研发、AI场景落地、技术战略规划等领域，目标是招聘高层次AI人才。这些岗位门槛普遍严苛，优先面向海外顶尖人才。
　　例如，交通银行面向总行金融科技部、金融科技创新研究院招聘AI专家，要求应聘者为国际知名院校博士学历，拥有海外大型金融机构3年以上相关工作经历，年龄不超过40周岁。该行优先选聘人工智能、计算机科学相关专业人才，拥有5年以上AI、数据挖掘等领域工作经验、精通核心技术者更具优势；参与过大型机构AI规划、具备生成式大模型研发经验者，也会被重点倾斜。
　　股份制银行同样积极布局AI人才。广发银行开放总行AI岗位，聚焦大模型研究与产业化落地，要求应聘者为海外知名院校博士，掌握前沿AI技术，具备3年以上国际知名企业或海外金融机构从业经验。
　　此外，银行系金融科技公司也加入抢人行列，建信金科招聘AI相关岗位，学历门槛为计算机相关专业本科及以上。
　　银行业资深研究员武泽伟认为，银行业集中招揽海外博士与资深AI人才，说明金融数智化已进入核心系统与底层模型建设的深水区。高学历代表扎实的理论功底与前沿探索能力，海外从业背景意味着熟悉成熟的技术治理框架、合规标准与大规模工程化落地模式。银行真正需要的不是普通算法调试者，而是能统筹大模型研发、业务风控与战略规划的复合型领军者。行业竞争正转向自主技术底座构建，金融机构急需高端人才打造长期差异化壁垒。
　　需构建三位一体人才梯队
　　当前，多家大型银行已将AI发展提升至战略高度。中国银行提出构建“人工智能+”金融生态，以科技赋能重点业务；农业银行强调把握AI发展浪潮，推进智慧银行建设，完善“AI+”能力体系。但在积极的AI布局背后，本土金融AI人才供给难以匹配行业快速增长的需求。
　　在中国企业资本联盟副理事长柏文喜看来，我国金融AI人才培养存在“三重断裂”：一是学科断裂，高校AI教育偏重算法理论，缺少金融场景与合规风控的交叉训练；二是产研断裂，企业需求与高校培养脱节，毕业生懂代码却不懂业务；三是生态断裂，顶尖人才多流向互联网大厂，金融行业供给不足。武泽伟也认为，产学研割裂是核心痛点：高校研究滞后于产业需求，大模型训练的昂贵算力门槛让院校难以支撑前沿实践；兼具金融业务逻辑与大模型技术能力的复合型人才因此极度稀缺。
　　补齐金融AI人才缺口，不能仅依靠外部引才，更需要搭建高校、企业、监管三方联动的常态化培养生态。武泽伟提出，要通过联合实验室和重大攻关项目，让产业场景反哺学术研究；同时打通内部资深业务专家的科技转型通道，系统性储备科技领军力量。
　　在柏文喜看来，AI金融赛道的竞争归根结底是人才体系的竞争。银行需要重点布局三类核心人才：一是深耕前沿方向的算法科学家，二是能设计AI融合方案的场景架构师，三是统筹合规风控的AI治理专家。唯有构建“技术+业务+治理”三位一体的人才梯队，银行才能在AI浪潮中站稳脚跟，实现高质量发展。 宗禾