最近，金融圈被AI攪得“天翻地覆”，就像平靜湖面被投入巨石，泛起層層巨浪。DeepSeek-R1大模型的出現，讓金融行業掀起了一場智慧化變革的熱潮。各大金融機構紛紛投身其中，開啟了與AI的深度融合之旅。
江蘇銀行率先行動，依託“智慧小蘇”平臺，成功部署了DeepSeek-VL2多模態模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。這一舉措讓智慧合同質檢和自動化估值對賬變得更加高效。R1推理模型與郵件閘道器解析處理能力相結合，實現了郵件分類、產品匹配等全鏈路自動化處理，識別成功率高達90%以上 ，每天可節約9.68小時工作量，這效率提升得相當“硬核”。
保險行業也不甘示弱，新華保險在新華e家App接入DeepSeekR1、V3兩款模型產品，打造個人AI助理，為使用者提供更貼心的服務。證券領域同樣熱鬧非凡，廣發證券、國泰君安證券等多家券商都完成了DeepSeek本地化部署，在資訊檢索、文件處理等方面發揮著重要作用。
AI衝擊下的金融職場焦慮
這看似一片繁榮的變革背後，卻隱藏著金融從業者深深的焦慮。在北京某券商工作的資料分析師張強，就深刻體會到了這種焦慮。以前，他為了完成一份市場分析報告，需要沒日沒夜地收集和分析資料，常常忙得焦頭爛額。現在倒好，AI模型分分鐘就能生成一份全面且精準的報告，還能指出他之前忽略的風險因子，這讓他不禁懷疑人生，自己多年積累的經驗和技能難道就這樣“一文不值”了？
銀行理財顧問蘇娜也在朋友圈大倒苦水，客戶直言她的方案和AI差不多，關鍵人家AI還能24小時線上秒回，這讓她情何以堪。和訊網的實測更是讓大家的擔憂變成了現實，DeepSeek針對常見理財問題給出的規劃指南，細緻全面，連長期目標都考慮得妥妥當當，這讓理財顧問們壓力山大。
在證券行業，分析師們也感受到了AI的強大壓力。AI在資訊整合方面的能力簡直“逆天”，生成的行研報告質量頗高，甚至超越了初級分析師的水平。有基金經理發出靈魂拷問：“當機器都能寫出這麼厲害的研報，我們還能靠什麼讓客戶買單？”
花旗的研報更是給金融從業者們潑了一盆冷水，報告指出銀行業約54%的工作崗位有較高的“自動化潛力”，保險和資本市場行業也分別有48%和40%的就業崗位面臨“自動化危機”。這一組組資料，就像一把把利刃，刺痛著金融從業者的心。
哪些崗位易被AI替代？
那麼，哪些金融崗位會成為AI“開刀”的首選目標呢？DeepSeek給出了答案，銀行櫃員、保險核保員、基礎風控人員、交易執行崗等，這些崗位因為工作內容重複性高、規則明確，很容易被AI取代。
從行業整體來看，後臺的行政和運營崗位，中臺的風險管理、產品開發等崗位，以及運營部門，都面臨著較大的裁員風險。畢竟，那些重複性的工作，AI做起來又快又準，還不會喊累，誰不喜歡呢？
金融人如何破局求生？
面對AI的“步步緊逼”，金融從業者們難道只能坐以待斃嗎？當然不是！咱們可以從以下幾個方面尋找破局之道：
提升專業技能，向高階領域邁進
在金融行業，還是有一些崗位是AI難以替代的，比如頂級對沖基金Two Sigma的投資組合經理，需要具備深厚的統計學知識和豐富的交易經驗，在演算法調優、策略制定等高階領域發揮著關鍵作用。金融從業者們可以朝著這個方向努力，提升自己的專業技能，考取CFA、FRM等專業證書，讓自己在金融市場中更具競爭力。
打造差異化優勢，提供定製化服務
既然AI能快速生成標準化的方案，那咱們就反其道而行之，打造差異化優勢，提供定製化服務。就像中金公司新能源團隊，透過產業鏈動態定價模型獲得超額收益。咱們也可以深入瞭解客戶的個性化需求，為他們量身定製金融解決方案，從執行者向決策者轉變，提升自己的價值。
加強人機協作，實現優勢互補
AI雖然強大，但也不是完美無缺的，它存在資料安全、模型可解釋性等問題。金融從業者可以把AI當成得力助手，利用它快速處理資料，為自己的決策提供支援，同時發揮自己的專業判斷力和人際交往能力，實現人機協作的優勢互補。就像貝萊德集團的阿拉丁系統，不僅沒有取代基金經理，還讓他們的決策效率大幅提升。
關注行業動態，提前佈局新興領域
金融科技發展日新月異，Web3.0、數字貨幣、智慧合約等新興領域不斷湧現。金融從業者要保持敏銳的洞察力，提前佈局這些領域，學習相關知識，拓寬自己的職業發展道路。說不定，未來的機遇就在這些新興領域裡呢！
AI的發展給金融行業帶來了巨大沖擊，但同時也帶來了新的機遇。金融從業者們不要害怕，要積極擁抱變革，提升自己的能力，與AI攜手共進。在這個充滿挑戰和機遇的時代，只有不斷學習、不斷創新，才能在金融浪潮中穩立潮頭，不被時代淘汰。就像DeepSeek說的那樣，時代的潮水不會淹沒真正的領航者，只要我們升級自己的“導航系統”，就能在金融的海洋裡繼續乘風破浪 ！
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