随着人工智能的进步，那些华而不实的“表演马”或许会盖过真正技术娴熟的“老黄牛”。
取代了口若悬河者的“书呆子”们，如今可能在不知不觉中，正在训练那些可能取代他们部分角色的机器 © Getty Images
1997年，我刚进入投资银行不久，就被和其他新员工一起送到苏塞克斯的一家酒店，参加为期一周的金融建模课程。当时一直下雨，我们主要的消遣方式就是酒店的酒吧和诺基亚上的贪吃蛇游戏。
我们的导师是一位美国商学院的兼职教授，他似乎难以置信自己的职业生涯竟然沦落到教这么一群笨手笨脚的人。
我不喜欢那次培训。虽然我理解了那些概念，但我粗糙的Excel技能和笨重的Gateway电脑让练习变得痛苦而乏味。作为一名从法律行业转行过来的新“副董事”，我给自己设定了一个职业目标：永远不要自己构建模型。在接下来的25年里，我错过了很多目标，但这个目标我实现了。
现在，我一直试图避免的那些繁重工作似乎正处于大规模自动化的边缘。据彭博社报道，OpenAI已经从高盛和摩根大通等公司聘请了100多名前银行家，以每小时150美元的价格帮助训练其人工智能，从而构建定义初级银行职位的模型。
令人感到荒诞的是，他们现在教他们的替代者所赚的钱比他们以前做这份工作时还要多。一名年薪20万美元的全职初级银行家，如果按照每周工作80小时计算，时薪大约是50美元。
在过去的几十年里，投资银行已经成为一个“书呆子复仇”的故事。招聘已经从口头表达能力强的通才或高尔夫球高手转向了技术精湛的劳力。理想的初级员工是那种能够以各种可能的方式计算贴现现金流，并能处理来自喜怒无常、缺乏安全感的董事总经理的最后时刻的招股说明书编辑的人。
在我自己的伦敦团队中，我们发现自己招收的更多的是来自欧洲大陆商学院的毕业生，而不是来自牛津剑桥的文科生。这不是故意的，他们只是在技术评估中得分更高。这份工作奖励的是精确、韧性和数据库掌握能力。新兴的典型形象是掌握多门语言、拥有多次实习经历的PPT高手。
现在，人工智能正威胁要颠覆这种逻辑。一旦机器能在几秒钟内模拟数千种情景，竞争的差异化将不再是准确性或耐力，而是更多关于那些一直以来在投资银行高层盛行的品质——强大的判断力、信誉以及能够讲述让数字有意义的故事的能力。未来的舞台可能属于擅长表现的精英，而非埋头苦干的劳力。
这种转变不会在一夜之间发生。要实现复杂金融工作的自动化，需要多年的改进。入门级的工作将会逐渐减少，然后也许会突然消失，这不仅会影响银行，还会影响那些依赖银行培养未来人才的私募股权集团和对冲基金。
这个行业的结构一直建立在学徒制之上：忍受多年的苦工，最终毕业成为首席执行官的顾问。移除梯子的较低层级，整个结构就会变得摇摇欲坠。你无法提示聊天机器人去学习客户管理或直觉。人工智能可以模拟每一种情景，但它无法揣摩人心（至少目前还不能）。
具有讽刺意味的是，招聘中最受重视的品质——注重细节、24/7全天候响应和斯塔汉诺夫式的职业道德——恰恰是最容易被人工智能复制的。机器不会弄错小数点，不会请病假，也不会为了朋友的周末婚礼飞往意大利。它们没有朋友（至少目前还没有）。
简而言之，那些取代了巧舌如簧者的“书呆子”们现在可能在不知不觉中训练着那些可能会夺走他们部分角色的机器。
这不一定意味着初级银行家的末日，但确实需要他们做出改变。一种新的混合模式可能会出现：管理分析师，他们负责监督人工智能的输出，测试其假设，并解释其结论。建模技能仍然是必需的。但重点将从执行转向监督和沟通。
即使是资深的创收者也无法幸免。传统的金字塔结构依赖于大量的初级员工（像喂食一样）向少数董事总经理提供分析。如果一个规模更小、由人工智能增强的团队能够产生相同的产出，为什么还要维持旧的层级结构？客户也可能更不愿意支付支持臃肿管理费用的费用。规模较小的精品投行或新进入者可能会因此受益。
未来，机器将承担投资银行咨询业务中更多的分析和数据处理工作，让人类更多地专注于说服。或者，也许有一天，机器也会学会这一点。在那之前，令人震惊的是，看到一个建立在毅力和牺牲之上的职业现在竟然将耐力本身外包出去。
原文链接： https://www.ft.com/content/0b7f6551-3662-404a-820e-df0995c16575
