人工智能對(duì)金融就業(yè)影響引言站在金融行業(yè)的街角回望，十年前的銀行網(wǎng)點(diǎn)里，叫號(hào)機(jī)的蜂鳴聲混著計(jì)算器的噠噠聲；證券營(yíng)業(yè)部的大屏前，紅馬甲們舉著交易單穿梭如織；保險(xiǎn)營(yíng)業(yè)廳內(nèi)，代理人翻著厚重的條款手冊(cè)逐條解釋。而如今，智能柜臺(tái)的語(yǔ)音提示取代了部分窗口服務(wù)，量化交易模型24小時(shí)自動(dòng)捕捉市場(chǎng)波動(dòng)，保險(xiǎn)精算系統(tǒng)用毫秒級(jí)速度完成風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)——這些變化的背后，都跳動(dòng)著人工智能（AI）的技術(shù)脈搏。當(dāng)技術(shù)浪潮涌向金融領(lǐng)域，就業(yè)市場(chǎng)的“水位”正在悄然改變。有人因傳統(tǒng)崗位收縮而焦慮，有人因新興職業(yè)涌現(xiàn)而興奮，更多人則站在職業(yè)轉(zhuǎn)型的十字路口，試圖看清未來(lái)的方向。本文將沿著“技術(shù)落地-就業(yè)沖擊-能力重塑-未來(lái)展望”的脈絡(luò)，深入探討AI如何改寫金融就業(yè)的底層邏輯，既有對(duì)現(xiàn)實(shí)困境的共情，也有對(duì)轉(zhuǎn)型機(jī)遇的洞察。一、AI在金融領(lǐng)域的落地圖譜：從“輔助工具”到“核心引擎”要理解AI對(duì)金融就業(yè)的影響，首先需要看清它在行業(yè)中的滲透深度。過(guò)去五年間，AI已從實(shí)驗(yàn)室的“概念模型”演變?yōu)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的“剛需配置”，其應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋了前中后臺(tái)全鏈條，技術(shù)形態(tài)也從單一功能向系統(tǒng)化解決方案升級(jí)。1.1前臺(tái)：客戶交互的“智能門面”在銀行網(wǎng)點(diǎn)，智能客服機(jī)器人能識(shí)別90%以上的常規(guī)問(wèn)題，從查詢余額到轉(zhuǎn)賬指引，應(yīng)答準(zhǔn)確率堪比資深柜員；在券商APP中，智能投顧通過(guò)分析用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，自動(dòng)生成個(gè)性化投資組合，其推薦邏輯甚至能細(xì)化到“避免同一行業(yè)超配30%”的微觀層面；保險(xiǎn)領(lǐng)域的AI核保系統(tǒng)更具突破性——過(guò)去需要人工審核3天的健康險(xiǎn)申請(qǐng)，現(xiàn)在通過(guò)OCR（光學(xué)字符識(shí)別）提取病歷關(guān)鍵詞，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型判斷患病概率，10分鐘內(nèi)就能給出核保結(jié)論。1.2中臺(tái)：風(fēng)險(xiǎn)與效率的“平衡高手”風(fēng)控是金融機(jī)構(gòu)的生命線，而AI正在重構(gòu)這條防線。某股份制銀行的信貸部門曾做過(guò)對(duì)比測(cè)試：傳統(tǒng)風(fēng)控依賴人工核查財(cái)務(wù)報(bào)表、征信記錄，漏判率約為8%；引入AI風(fēng)控模型后，系統(tǒng)能自動(dòng)抓取企業(yè)水電繳費(fèi)、物流數(shù)據(jù)、社交媒體輿情等2000+維度信息，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)，漏判率降至2%以內(nèi)。在交易中臺(tái)，AI算法能實(shí)時(shí)監(jiān)控異常交易，比如識(shí)別“某賬戶在10分鐘內(nèi)以異常價(jià)格連續(xù)買入3只ST股”的操作，自動(dòng)觸發(fā)人工復(fù)核，將操作風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)速度從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)。1.3后臺(tái)：運(yùn)營(yíng)成本的“優(yōu)化大師”后臺(tái)運(yùn)營(yíng)的核心是降本增效，AI在此展現(xiàn)出強(qiáng)大的“流程殺手”屬性。財(cái)務(wù)結(jié)算環(huán)節(jié)，RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）替代了80%的重復(fù)性操作——從發(fā)票驗(yàn)真到憑證錄入，過(guò)去需要5人團(tuán)隊(duì)耗時(shí)2天完成的月度結(jié)算，現(xiàn)在1臺(tái)服務(wù)器就能在4小時(shí)內(nèi)處理完畢；人力資源管理中，AI面試系統(tǒng)通過(guò)分析候選人的微表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)，輔助判斷崗位匹配度，某城商行試點(diǎn)后，基層崗位招聘周期從3周壓縮至1周；檔案管理方面，NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)能自動(dòng)分類、標(biāo)注合同中的關(guān)鍵條款，檢索“抵押率”“違約條款”等信息的效率是人工的50倍。這些技術(shù)落地不是孤立的“單點(diǎn)突破”，而是形成了“數(shù)據(jù)-算法-場(chǎng)景”的閉環(huán)：金融機(jī)構(gòu)積累的海量交易數(shù)據(jù)為AI提供“燃料”，算法迭代提升處理精度，場(chǎng)景滲透反哺數(shù)據(jù)質(zhì)量，最終推動(dòng)AI從“可用”向“好用”“離不開”進(jìn)化。這種深度滲透，注定會(huì)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生持續(xù)性、結(jié)構(gòu)性的影響。二、就業(yè)市場(chǎng)的“冰與火之歌”：替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)并存當(dāng)AI開始處理標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)則化的任務(wù)，金融就業(yè)市場(chǎng)呈現(xiàn)出鮮明的“兩極分化”：一端是部分崗位的收縮甚至消失，另一端是新興崗位的涌現(xiàn)與傳統(tǒng)崗位的升級(jí)。這種變化不是簡(jiǎn)單的“機(jī)器換人”，而是職業(yè)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性重構(gòu)。2.1替代效應(yīng)：哪些崗位正在“褪色”？AI替代的崗位往往具備三個(gè)特征：重復(fù)性高、規(guī)則明確、依賴標(biāo)準(zhǔn)化操作。最典型的是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)崗。過(guò)去，銀行的信貸審核員需要手動(dòng)錄入客戶的收入證明、房產(chǎn)信息，證券的清算員要逐筆核對(duì)交易流水，保險(xiǎn)的理賠員需人工登記報(bào)案信息——這些工作的核心是“信息搬運(yùn)”，AI的OCR+RPA組合能以99.9%的準(zhǔn)確率完成，且24小時(shí)無(wú)休。某國(guó)有大行數(shù)據(jù)顯示，2020年至2023年，全行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入崗位人員縮減了40%，部分網(wǎng)點(diǎn)甚至取消了專職錄入崗。其次是簡(jiǎn)單交易執(zhí)行崗。在量化交易普及前，券商的交易員需要根據(jù)研究員的指令手動(dòng)下單，遇到行情波動(dòng)時(shí)，手速快慢直接影響交易成本?，F(xiàn)在，AI交易系統(tǒng)能實(shí)時(shí)追蹤2000+只股票的價(jià)格、成交量、資金流向，自動(dòng)執(zhí)行“當(dāng)某股票跌破20日均線且換手率超5%時(shí)賣出”的策略，反應(yīng)速度比人工快100倍。某私募基金經(jīng)理坦言：“現(xiàn)在我們團(tuán)隊(duì)只留1名交易員，主要負(fù)責(zé)監(jiān)控系統(tǒng)異常，以前需要5個(gè)人輪班的日子一去不復(fù)返了。”還有標(biāo)準(zhǔn)化客服崗。過(guò)去，銀行客服中心需要幾百人輪班接聽電話，重復(fù)回答“如何查詢賬單”“信用卡如何掛失”等問(wèn)題?，F(xiàn)在，智能客服機(jī)器人能處理70%的進(jìn)線咨詢，剩下的30%復(fù)雜問(wèn)題轉(zhuǎn)人工時(shí)，系統(tǒng)已自動(dòng)推送客戶的歷史交互記錄、賬戶信息，客服人員只需聚焦情感安撫和個(gè)性化解答。某城商行客服主管說(shuō)：“以前新人培訓(xùn)要1個(gè)月，現(xiàn)在重點(diǎn)教溝通技巧，技術(shù)操作半小時(shí)就能上手，但團(tuán)隊(duì)規(guī)模確實(shí)從200人縮減到了80人?！?.2創(chuàng)造效應(yīng)：哪些職業(yè)正在“生長(zhǎng)”？替代效應(yīng)的背后，是AI為金融行業(yè)注入的新動(dòng)能，也催生了三類新興職業(yè)：第一類是AI技術(shù)與金融的“接口崗”。比如AI模型訓(xùn)練師，需要懂金融業(yè)務(wù)邏輯（知道風(fēng)控模型需要關(guān)注哪些指標(biāo)）、會(huì)數(shù)據(jù)清洗（剔除異常交易數(shù)據(jù)）、能調(diào)優(yōu)算法（根據(jù)模型效果調(diào)整參數(shù)）。某金融科技公司的模型訓(xùn)練師小張?zhí)岬剑骸拔覀兠刻煲蜆I(yè)務(wù)部門開會(huì)，他們說(shuō)‘最近企業(yè)貸逾期率上升’，我們就要分析是模型沒捕捉到新風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，還是數(shù)據(jù)覆蓋不全，然后重新標(biāo)注數(shù)據(jù)、調(diào)整特征工程。”這類崗位的核心是“讓AI懂金融”，要求從業(yè)者既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)。第二類是AI系統(tǒng)的“監(jiān)控與合規(guī)崗”。AI不是萬(wàn)能的，模型偏差、數(shù)據(jù)泄露、算法歧視等問(wèn)題可能引發(fā)嚴(yán)重后果，因此需要“AI監(jiān)管員”。比如，某保險(xiǎn)公司的算法合規(guī)專員需要定期檢查智能核保模型是否存在性別、地域歧視（比如對(duì)某些地區(qū)的用戶默認(rèn)提高保費(fèi)），某銀行的模型審計(jì)師要驗(yàn)證風(fēng)控模型的可解釋性（確?！熬芙^某客戶貸款”的結(jié)論能通過(guò)人工邏輯追溯）。這類崗位的需求隨著監(jiān)管趨嚴(yán)而激增，某招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，2023年金融行業(yè)“算法合規(guī)”崗位招聘量同比增長(zhǎng)200%。第三類是“人機(jī)協(xié)作”的升級(jí)崗。傳統(tǒng)崗位并未消失，而是被AI“賦能”后升級(jí)為更復(fù)雜的角色。比如理財(cái)顧問(wèn)，過(guò)去主要靠“話術(shù)+產(chǎn)品記憶”推銷，現(xiàn)在需要結(jié)合AI生成的客戶畫像（消費(fèi)習(xí)慣、投資偏好、家庭生命周期），提供“教育金規(guī)劃+養(yǎng)老儲(chǔ)蓄+保險(xiǎn)配置”的綜合方案；信貸經(jīng)理不再局限于“看報(bào)表、批貸款”，而是用AI識(shí)別企業(yè)的隱性風(fēng)險(xiǎn)（如關(guān)聯(lián)方資金占用），然后為客戶設(shè)計(jì)“貸款+供應(yīng)鏈金融+財(cái)務(wù)顧問(wèn)”的定制化服務(wù)。某股份制銀行的理財(cái)總監(jiān)感慨：“現(xiàn)在我們考核顧問(wèn)的不是賣了多少產(chǎn)品，而是客戶資產(chǎn)配置的合理性和滿意度——AI幫他們省去了90%的數(shù)據(jù)整理工作，騰出精力做真正有溫度的服務(wù)?！?.3一個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知：替代的是“任務(wù)”而非“職業(yè)”需要明確的是，AI替代的是崗位中的“標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)”，而非整個(gè)職業(yè)。就像計(jì)算器出現(xiàn)后，會(huì)計(jì)并未消失，而是從“加減乘除”轉(zhuǎn)向“財(cái)務(wù)分析”；ATM機(jī)普及后，柜員并未失業(yè)，而是轉(zhuǎn)型為“客戶關(guān)系經(jīng)理”。金融行業(yè)的本質(zhì)是“服務(wù)人”，而情感連接、復(fù)雜決策、風(fēng)險(xiǎn)兜底等需要人類特質(zhì)的環(huán)節(jié)，恰恰是AI的“短板”。比如，高凈值客戶的家族信托規(guī)劃，需要理解客戶的代際傳承意愿、家族成員關(guān)系，這些情感需求AI難以捕捉；企業(yè)并購(gòu)中的估值談判，涉及行業(yè)前景、人性博弈，AI只能提供數(shù)據(jù)支撐，最終決策仍需人類判斷；金融糾紛的調(diào)解，需要共情能力和靈活應(yīng)變，機(jī)器人的“標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)”往往適得其反。因此，真正被淘汰的不是“金融人”，而是“只會(huì)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)的金融人”。三、能力圖譜的“重新繪制”：從“專業(yè)縱深”到“復(fù)合交叉”AI的滲透不僅改變了崗位數(shù)量，更重塑了崗位的能力要求。過(guò)去，金融從業(yè)者的核心競(jìng)爭(zhēng)力可能是“精通某類金融產(chǎn)品”或“熟悉監(jiān)管政策”，現(xiàn)在則需要構(gòu)建“技術(shù)+業(yè)務(wù)+軟技能”的三維能力矩陣。3.1技術(shù)能力：從“工具排斥”到“主動(dòng)駕馭”這里的技術(shù)能力不是要求人人成為“碼農(nóng)”，而是需要“與AI對(duì)話”的基礎(chǔ)素養(yǎng)。首先是數(shù)據(jù)敏感度。金融行業(yè)的核心是數(shù)據(jù)，AI的運(yùn)行也依賴數(shù)據(jù)，因此從業(yè)者需要能看懂?dāng)?shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。比如，信貸經(jīng)理要能理解風(fēng)控模型輸出的“違約概率”是基于哪些變量計(jì)算的（收入穩(wěn)定性、負(fù)債比率、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等），當(dāng)模型提示某客戶“違約概率80%”時(shí)，能結(jié)合實(shí)地調(diào)研判斷是模型誤判還是客戶真有風(fēng)險(xiǎn)；理財(cái)顧問(wèn)要能解讀AI生成的客戶畫像，比如“該客戶近3個(gè)月在教育類APP消費(fèi)增長(zhǎng)50%”，從而聯(lián)想到可能有子女教育規(guī)劃需求。其次是工具使用能力?，F(xiàn)在，金融機(jī)構(gòu)普遍使用BI（商業(yè)智能）工具、低代碼平臺(tái)、智能分析系統(tǒng)，從業(yè)者需要掌握這些工具的基礎(chǔ)操作。比如，用Tableau制作可視化報(bào)表，用Python進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗，用RPA自動(dòng)化處理重復(fù)性工作。某券商研究所的分析師說(shuō)：“以前寫研報(bào)要手動(dòng)整理10年的行業(yè)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在用Python爬取公開數(shù)據(jù)，用PowerBI做趨勢(shì)圖，節(jié)省的時(shí)間可以用來(lái)做深度調(diào)研和邏輯驗(yàn)證。”3.2業(yè)務(wù)能力：從“單點(diǎn)精通”到“跨界融合”AI讓金融業(yè)務(wù)的邊界變得模糊，從業(yè)者需要跳出“銀行/證券/保險(xiǎn)”的單一領(lǐng)域，具備跨業(yè)務(wù)、跨行業(yè)的知識(shí)儲(chǔ)備。比如，智能投顧的顧問(wèn)需要懂宏觀經(jīng)濟(jì)（判斷市場(chǎng)周期）、金融產(chǎn)品（理解基金、保險(xiǎn)、衍生品的特性）、行為金融學(xué)（解釋客戶的非理性投資行為），甚至要了解科技趨勢(shì)（比如AI對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的影響會(huì)傳導(dǎo)至相關(guān)股票）。某第三方財(cái)富管理公司的投顧團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人提到：“我們最近招了幾個(gè)有計(jì)算機(jī)背景的應(yīng)屆生，他們能快速理解量化模型的邏輯，和技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通更順暢，反而比傳統(tǒng)金融背景的員工成長(zhǎng)更快。”再如，保險(xiǎn)科技的核保員需要了解醫(yī)療科技（比如基因檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)健康險(xiǎn)的影響）、物聯(lián)網(wǎng)（智能穿戴設(shè)備如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶健康狀況）、法律政策（個(gè)人信息保護(hù)法對(duì)數(shù)據(jù)使用的限制）。這種“金融+科技+行業(yè)”的復(fù)合能力，正在成為中高端崗位的“硬通貨”。3.3軟技能：從“執(zhí)行導(dǎo)向”到“價(jià)值創(chuàng)造”AI擅長(zhǎng)處理“是什么”和“怎么做”，但“為什么做”和“如何做得更好”需要人類的軟技能。共情能力變得更重要。在智能客服解決了“問(wèn)題解答”后，客戶更需要的是“被理解”——比如，一位老人因忘記密碼被鎖卡，他真正的需求可能不是快速解鎖，而是希望有人耐心解釋操作步驟，緩解他對(duì)“跟不上科技”的焦慮；一位企業(yè)主因貸款被拒而情緒激動(dòng)，他需要的不僅是風(fēng)控說(shuō)明，而是感受到“銀行在幫我解決困難”的誠(chéng)意。批判性思維不可或缺。當(dāng)AI給出“某股票值得買入”的建議時(shí)，從業(yè)者需要能追問(wèn)：“模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否覆蓋了極端市場(chǎng)情況？”“推薦邏輯是否忽略了政策風(fēng)險(xiǎn)？”這種“不盲信AI”的能力，能避免“算法陷阱”。某基金公司的基金經(jīng)理說(shuō)：“我們團(tuán)隊(duì)規(guī)定，AI推薦的股票必須經(jīng)過(guò)人工二次驗(yàn)證，有次模型因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中缺少‘黑天鵝事件’案例，差點(diǎn)誤推了一只高風(fēng)險(xiǎn)股票?！眲?chuàng)新能力成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。AI解決了“常規(guī)問(wèn)題”，但金融行業(yè)永遠(yuǎn)有“新問(wèn)題”——比如，如何為“Z世代”設(shè)計(jì)兼顧收益與社交屬性的理財(cái)工具？如何用AI技術(shù)優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)的普惠金融服務(wù)？這些需要從業(yè)者跳出固有思維，將技術(shù)與需求結(jié)合，創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)模式。四、從業(yè)者的“破局之道”：在變化中尋找“確定性”面對(duì)AI帶來(lái)的職業(yè)變革，焦慮是正常的，但更重要的是行動(dòng)。無(wú)論是剛?cè)胄械男氯?，還是有十年經(jīng)驗(yàn)的“老人”，都需要找到適合自己的轉(zhuǎn)型路徑。4.1新人：以“復(fù)合背景”為敲門磚對(duì)于金融專業(yè)的應(yīng)屆生，單純的“金融知識(shí)”已不足以應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)。某頭部券商的HR透露：“我們2023年校招的數(shù)據(jù)分析崗，70%的錄取者有‘金融+計(jì)算機(jī)’雙學(xué)位，剩下的30%要么會(huì)Python數(shù)據(jù)分析，要么有金融科技公司的實(shí)習(xí)經(jīng)歷?！苯ㄗh新人在校期間：輔修或自學(xué)編程（Python、SQL）、數(shù)據(jù)分析（統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）；參與金融科技競(jìng)賽（如“數(shù)創(chuàng)杯”“挑戰(zhàn)杯”中的金融科技賽道）；實(shí)習(xí)時(shí)優(yōu)先選擇金融科技部門（如銀行的數(shù)字金融部、券商的金融科技子公司），積累“用技術(shù)解決金融問(wèn)題”的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。4.2在職者：以“能力迭代”為護(hù)城河對(duì)于有5-10年經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者，關(guān)鍵是“把AI變成工具，而不是對(duì)手”。某城商行的信貸部主管分享了自己的轉(zhuǎn)型經(jīng)歷：“我40歲那年，行里上了AI風(fēng)控系統(tǒng)，一開始我怕被取代，后來(lái)主動(dòng)學(xué)用系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)它能幫我篩掉80%的低風(fēng)險(xiǎn)客戶，我把精力放在剩下20%的復(fù)雜案例上，比如‘某小微企業(yè)報(bào)表漂亮但水電費(fèi)異?！?，反而成了行里的‘疑難貸款處理專家’?！苯ㄗh在職者：參加內(nèi)部的“AI+金融”培訓(xùn)（很多機(jī)構(gòu)會(huì)請(qǐng)科技公司做定制化課程）；主動(dòng)申請(qǐng)參與AI項(xiàng)目（如智能投顧上線、風(fēng)控模型優(yōu)化），在實(shí)踐中理解技術(shù)邏輯；聚焦“人類不可替代”的領(lǐng)域（如高凈值客戶服務(wù)、復(fù)雜金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)、跨部門協(xié)調(diào)），強(qiáng)化自己的“情感價(jià)值”和“決策價(jià)值”。4.3管理者：以“人才生態(tài)”為戰(zhàn)略支點(diǎn)金融機(jī)構(gòu)的管理者需要意識(shí)到，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)不僅是技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)，更是“人機(jī)協(xié)同”能力的競(jìng)爭(zhēng)。某股份制銀行的人力資源總監(jiān)說(shuō)：“我們現(xiàn)在的人才培養(yǎng)體系有三個(gè)變化：一是把‘AI工具使用’納入全員考核；二是設(shè)立‘金融科技管培生’計(jì)劃，定向培養(yǎng)復(fù)合人才；三是鼓勵(lì)業(yè)務(wù)部門和科技部門‘結(jié)對(duì)子’，比如讓信貸員和算法工程師一起開發(fā)風(fēng)控模型?！苯ㄗh管理者：建立“技術(shù)-業(yè)務(wù)”輪崗機(jī)制，讓業(yè)務(wù)人員了解技術(shù)邏輯，讓技術(shù)人員熟悉業(yè)務(wù)痛點(diǎn)；設(shè)立“創(chuàng)新容錯(cuò)”機(jī)制，鼓勵(lì)員工嘗試用AI解決業(yè)務(wù)問(wèn)題（比如允許試點(diǎn)項(xiàng)目有一定失敗率）；關(guān)注員工的“心理韌性”，通過(guò)定期的職業(yè)規(guī)劃講座、轉(zhuǎn)型成功案例分享，緩解技術(shù)焦慮。結(jié)語(yǔ)：與AI共舞，做“有溫度的金融人”站在AI與金融深度融合的節(jié)點(diǎn)回望，歷史總在重復(fù)相似的劇本：電話的出現(xiàn)