【AI令銀行工冇得撈】OpenAI設立秘密項目取代銀行Junior位！做呢類型入門級工作冇得留低！4招自保免被裁

CTgoodjobs' Editor

Published: 2025-11-22 13:15

Updated: 2025-11-22 13:15

人工智能浪潮正以前所未有的速度改寫職場規則。繼文字創作、程式編寫等領域後，金融業，特別是投資銀行的入門級職位，成為新一代AI的取代目標。據《彭博》披露，OpenAI正秘密推行代號「水星」的秘密項目，招募逾百名前華爾街精英，全力訓練AI掌握財務分析等核心技能。此舉意味著，傳統上由初級銀行家耗費無數通宵達旦完成的繁瑣工作，未來恐將被AI全面接手。

AI進軍華爾街：OpenAI「水星項目」揭秘

根據《彭博》取得的內部文件，OpenAI 內部一個高度保密的「水星項目」（Project Mercury），正借助超過100名來自摩根大通、摩根士丹利、高盛集團等頂尖投行的前銀行家，進行人工智能的深度金融訓練。這些以時薪150美元聘請的專家，任務是教導AI如何為企業重組、首次公開募股（IPO）等複雜交易建構精準的財務模型。更值得關注的是，項目的運作模式幾乎是未來職場的預演：申請者需先與AI進行約20分鐘的面試，通過財務報表知識測試後，再接受建模能力考核。獲選者每週需提交Excel財務模型，並遵循華爾街嚴格格式規範（如設定特定邊距、百分比標示為斜體等），其工作成果將直接用於訓練和完善旨在取代銀行Junior位的AI系統。此項目清晰地揭示了OpenAI的戰略意圖：不再滿足於通用型人工智能，而是要深入專業領域，打造能直接為企業創造價值的專用工具。對於長期依賴初級員工處理基礎工作的投資銀行業而言，這無疑是一次顛覆性的衝擊。

哪些工作最易受人工智能影響？

具備以下特徵的工作，在可見將來成為人工智能取代的主要對象：

高度程序化及重複的任務：例如數據輸入、基礎財務分析、標準化報告撰寫及文件合規審查等。這些工作有清晰的規則與步驟，AI能通過模式識別與自動化流程準確完成。
依賴結構化數據的分析工作：財務模型、信用評分模型等主要根據過往財務數據進行運算與推測。人工智能在處理大量結構化數據、尋找規律及優化模型方面，具備人類難以比擬的優勢。
初階的內容創作與整理：如撰寫招股章程的標準部分、更新併購交易中的背景資料，或按照固定範本製作演示文稿。大型語言模型在此領域已展示出強大能力。
基礎的客戶服務與查詢回應：例如回答常見的產品資料及賬戶查詢等。人工智能客戶服務已能有效處理大部分簡單諮詢。

4招自保免被取代

與其憂慮被取代，從業員更應積極轉型，提升自身不可或缺的價值。以下四項策略是應對AI衝擊的關鍵：

第一項：提升戰略思維與商業洞察力
人工智能擅長處理「如何執行」，但難以判斷「為何這樣做」。從業員必須從執行者轉型為策劃者。應主動學習行業知識，理解交易背後的戰略目標、監管要求及人為因素。當人工智能提供多個併購方案時，能夠基於對市場、企業文化及潛在風險的深入理解作出最終判斷的，仍然是具備卓越商業洞察力的專業人士。

第二項：精進人際溝通、談判與說服技巧
金融行業的核心在於建立信任與共識。無論是安撫不滿的客戶、游說猶豫的交易對手，還是在團隊內部凝聚共識，均需要高超的情商與溝通能力。這些涉及複雜情感交流、非語言訊息理解及臨場應變的技巧，是人工智能在相當長時間內難以完全掌握的領域。

第三項：成為「人機協作」的專才
未來的工作模式並非人與人工智能對立，而是雙方協作。從業員需要學習如何有效地向人工智能發出指令，準確地界定問題，並能批判性地審視、驗證及解說人工智能輸出的結果。能夠駕馭人工智能工具、將其產出轉化為商業洞見的專業人士，將成為機構的新骨幹。

第四項：擴闊跨領域知識與創新能力
將金融專業與科技、環境、社會及管治（ESG）以及數據科學等領域結合，建立獨特的複合型知識體系。例如，深入理解人工智能模型的限制與道德問題，主導綠色金融產品的開發，或運用數據可視化工具將複雜的人工智能分析結果轉化為容易理解的決策參考。在未知領域中發現新問題及開創新方法的能力，將是人類智慧的最堅實堡壘。

OpenAI的「水星項目」為整個專業服務行業響起警號。人工智能不再是未來的科技，而是正在發生的現實。它將無可避免地承接大量重複的初階工作，重新定義金融業的人才需求。對從業員而言，與其擔心職位不保，不如視此為轉機，擺脫機械式的勞動，專注於發展那些真正體現人類智慧優勢的能力：創造力、戰略性思考與情感聯繫。在人工智能時代，最穩定的保障，正是持續學習、與時俱進的個人能力。

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