作 者 | 夢蕭了解更多金融信息 | BT財經(jīng)數(shù)據(jù)通正文共計3511字，預計閱讀時長10分鐘

DeepSeek爆火真的只是改變了科技界嗎？ 

春節(jié)期間國產(chǎn)大模型DeepSeek異軍突起，極大地沖擊了美國科技行業(yè)，以一己之力“干崩”美股，受沖擊最大的英偉達一夜蒸發(fā)超4萬億市值，此外受影響的還有微軟、Meta、谷歌、AMD、博通、Vistra等美國科技企業(yè)股價均出現(xiàn)不同程度下挫。

DeepSeek爆火也引發(fā)了全球性的探討，AI是否會加速顛覆各個行業(yè)，有觀點認為首當其沖的可能是銀行業(yè)。據(jù)財聯(lián)社報道，最新的調查顯示，人工智能會逐漸蠶食目前由人類承擔的工作任務，受影響較大的是銀行業(yè)，全球銀行將在未來三到五年內(nèi)裁減多達20萬個工作崗位。撰寫該報告的分析師表示，銀行后臺崗位、中臺崗位和運營部門面臨的裁員風險可能最大。

據(jù)報道顯示，前中后臺在銀行體系中是一個非常流行的概念，大致可以這樣理解：前臺就是直接面對客戶的崗位，負責營銷和服務的工作，例如柜臺人員、大堂經(jīng)理、客戶經(jīng)理等。中臺是為前臺提供專業(yè)性的管理和指導的崗位，包括風險管理、產(chǎn)品開發(fā)等。后臺則較多是行政和運營方面的工作，例如會計處理、人力資源、IT支持等。

隨著人工智能開始管理客戶，客戶服務就可能會發(fā)生變化，職責也將面臨風險。分析師稱，“任何涉及重復性的工作都面臨風險。但人工智能不會完全消滅它們，而是會導致勞動力轉型。”

“AI現(xiàn)階段還無法完全取代人工，但是通過人工調優(yōu)的方式來讓銀行效率更高，也能節(jié)省大量人工成本，個人工作能被AI取代的話，被裁員只是早晚的事。”一位不愿具名的銀行營銷負責人對媒體表示，未來銀行業(yè)或將迎來大洗牌，會有數(shù)量不少的銀行員工被裁員。

銀行是否會是被AI直接沖擊的行業(yè)？下面通過各大銀行的員工總數(shù)變化以及薪酬占比來分析銀行業(yè)大洗牌的可能性。

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銀行業(yè)員工總數(shù)下滑

目前各大銀行2024年年報尚未發(fā)布，暫以2023年年報和2024年半年報或三季報為參考。

截至2024年6月末，40家上市銀行員工數(shù)量合計254.84萬人，比上年末減少37497人，比年初下降1.45%。

截至2023年末，工商銀行共有419252名員工。與上年度相比，工商銀行員工數(shù)量減少8335人，較上年末下降1.95%，降幅為近十年來最大。2015年為該行員工數(shù)量最多的一年，達到46.63萬人，自2016年起員工數(shù)量開始負增長，相當于8年減少4.7萬人，平均每年減少5857名員工。2024年三季報工商銀行員工總數(shù)為408691，再度減少10561人，這也是單年度（尚不包含2024年四季度）員工減員幅度最大的一年。2023年員工總數(shù)超過10萬的六大銀行中，員工減員的占比高達一半。

2024年上半年，六大行除中行的人數(shù)有所增加外，其他五大行半年合計減少25422人，農(nóng)業(yè)銀行減員4980人，僅次于工行。股份制銀行的減員情況也較為普遍，中信銀行減員3070人，平安銀行減員2289人。

一直以高福利著稱的城商行也同樣存在減員情況，以寧波銀行為例，2024年上半年員工數(shù)量為27540人（集團口徑），比上年同期員工總數(shù)29209人減少1669人。從區(qū)域結構看，上海、北京、溫州、深圳4個分行分別減少130人、128人、121人和85人，相對較多；從其他結構看，總行減少175人，“寧銀消金”子公司減少122人，看上去似乎在“精兵簡政”和調整消費金融的人力資源。

但值得一提的是，寧波銀行的“精兵簡政”反而提升了效率，人均產(chǎn)能指標值反而明顯提升。截至2024年上半年，寧波銀行總資產(chǎn)30337億元，人均管理資產(chǎn)達到1.10億元，人均資產(chǎn)首次突破一億元關口。

2024年上半年，寧波銀行的薪酬總額為72.37億元，同比增長4.4%，明顯高于A股上市銀行-0.38%的平均值。以此對比，同期招商銀行115407人，比上年末減少1122人，和寧波銀行員工減員，薪酬增加不同，招商銀行在2024年上半年薪酬總額有1.99%的下降，同期薪酬總額為357.69億元，招商銀行是真正做到了“減員增效”。

BT財經(jīng)統(tǒng)計2024年上半年32家上市銀行的員工變動發(fā)現(xiàn)，只有8家銀行員工總數(shù)增長，占總數(shù)的25%，但其增長人數(shù)遠低于減員人數(shù)，32家上市銀行整體減員36274人。

從這幾組數(shù)據(jù)可以管中窺豹，整個銀行業(yè)都在“減員”之中，和此前兩年的“穩(wěn)中有增”有明顯不同。2022年和2023年，六大行的員工數(shù)量變化分別為增加22161人和減少4156人，12家股份制銀行員工數(shù)量分別增加22715人和增加17452人，27家A股和H股上市城商銀行員工數(shù)量分別增加21135人和增加10362人。而這兩年正是AI人工智能如火如荼之際。

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減員已經(jīng)是銀行業(yè)大趨勢？

各大銀行的人力成本一直是其運營的主要成本之一，以“宇宙行”工商銀行為例，2023年，工商銀行員工薪酬為1345.70億元，占總營收8431億元的16%，占凈利潤3651億元的37%。其中工資、獎金、津貼和補貼950.48億元、職工福利費及其他98.54億元、社會保險費78.31億元、住房公積金89.95億元、工會經(jīng)費和職工教育經(jīng)費32.04億元、離職后福利（含養(yǎng)老、失業(yè)保險及企業(yè)年金）187.76億元。

建設銀行在2023年年末員工總數(shù)為376871人，平均薪酬為35.5萬元，以此計算2023年建設銀行的員工薪酬支出為1337.8億元，占同期7697億元總營收的17%，占同期3327億元凈利潤的40.2%。

農(nóng)業(yè)銀行2023年年末員工總數(shù)為451003人，同期平均薪酬為34.11萬元，薪酬支出約為1538.4億元，占同期6948億元總營收的22%，占同期2694億元凈利潤的57%。中國銀行2023年薪酬支出1098.4億元，占總營收的18%，占總凈利潤的47.4%。交通銀行2023年薪酬支出約410億元，占同期總營收的16%，占同期凈利潤的44%。

員工薪酬占總營收比例最高的為農(nóng)業(yè)銀行，占凈利潤比例最高的也是農(nóng)業(yè)銀行。員工薪酬占幾大行凈利潤的37%-57%不等，成為各大行最主要的成本支出。“減員”后各大銀行的人均創(chuàng)利，反而出現(xiàn)一定的提升，人均薪酬最高的‌交通銀行‌人均創(chuàng)利98.91萬元，為六大行最高，但卻出現(xiàn)1.32%的下滑，減員最多的‌工商銀行‌人均創(chuàng)利87.09萬元，同比增長3.14%。減員幅度第二的‌農(nóng)業(yè)銀行‌人均創(chuàng)利59.83萬元，同比增長4.6%。增幅高于行業(yè)平均值。

某行北京通州支行行長李強（化名）表示，目前AI最有可能取代的是客戶服務崗位。“AI聊天機器人和語音助手能夠7×24小時提供服務，處理客戶咨詢、投訴和簡單交易。智能客服機器人可以快速準確地回答，這大大減少了對人工客服的需求。又能做到全天候服務，同時還有不少像運營操作崗位、風險評估崗位使用AI都能提升效率，且能降低風險系數(shù)。減員增效的前提是AI的行業(yè)應用的不斷加強所致。”

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AI如何顛覆銀行業(yè)？

盡管智能客服可以7x24在線問答、語義理解優(yōu)化已經(jīng)有了明顯提升，但依然被很多消費者詬病，除了智能客服在和消費者的交流中缺少真實互動的情感欠缺之外，部分智能客服操作麻煩且無法解決個性化問題。例如，某些平臺的智能客服在接通后層級設置繁復，人工服務“藏得很深”。這導致消費者在面對問題時，往往難以通過智能客服獲得及時有效的幫助。而很多消費者打客服電話的目的就是直接找人工客服，來尋求個性化解決方案。

“AI機器人雖然普及很快，但無法完全取代人工客服，尤其是面對客戶的繁瑣需求和個性化需求服務方面，AI就很難滿足需求。”李強也看出AI機器人的不足，認為除了人工優(yōu)化之外，也在短期內(nèi)無法完全取代人工。

AI最大的優(yōu)勢在于精準推薦，這是基于用戶大數(shù)據(jù)的行為分析，實現(xiàn)千人千面的營銷觸達。很多銀行利用AI大模型與知識圖譜打造智能營銷助手。其優(yōu)勢是通過客戶關系網(wǎng)絡圖譜，來收集客戶多維度數(shù)據(jù)，從而構建更深的知識圖譜�；�于這些圖譜數(shù)據(jù)深度學習后，AI可以自動生成營銷策略，根據(jù)客戶交易記錄推測投資需求推薦理財產(chǎn)品。某銀行在實施AI后，客戶滿意度提升了30%，營銷效率提高了40%。

同時，虛擬數(shù)字人可以隨時隨地提供服務，不受時間和地點的限制，大大提升了金融服務的覆蓋面。數(shù)據(jù)預計顯示，2025年，國內(nèi)超過八成的銀行都將部署數(shù)字人，其中銀行九成的客服和理財咨詢服務將由虛擬數(shù)字人承擔。

在輿情管理上，AI的使用解決了銀行面對突發(fā)輿情處理機制滯后、反應較慢的痛點，可以在第一時間平息輿論，將負面降至最低，還能幫助銀行在面對市場變化時及時調整策略。

目前雖然AI能精準推薦，但如何避免“過度營銷”導致客戶反感的難題尚是無解。如何在個性化推薦和用戶隱私之間找到平衡，是銀行行業(yè)亟待解決的難題。同時銀行在使用AI時，還要顧及監(jiān)管合規(guī)方面，因為AI難以把握監(jiān)管文件的細微變動，很難像人一樣理解相關文件的措辭調整。一旦銀行完全依賴AI，直接使用 AI生成的產(chǎn)品介紹，可能會踩監(jiān)管紅線，不僅面臨處罰還會對其聲譽造成較大負面影響。

如今AI的時代來了，行業(yè)大減員已經(jīng)不可避免，行業(yè)大變革勢在必行。目前各大銀行都在AI的使用中摸索前行，通過學習在打磨更有“溫度”更適合行業(yè)的大模型，只是現(xiàn)階段AI想要完全取代人工或是個很長的過程。

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       原文標題 : 【行業(yè)深度研究】DeepSeek爆火，為什么銀行業(yè)最先焦慮了？