2025年初，Deepseek、Manus等大模型備受關注，人工智慧的快速發展為金融行業發展帶來新變數，國內外各金融機構加速探索人工智慧大模型在業務、運營等各個領域的應用情況。2024年8月27日，渣打銀行釋出名為How a ‘Skills Passport’ could shape the future of employment《“技能護照”如何塑造就業未來》的文章，其中包括渣打銀行長期在一個基於AI的平臺上幫助員工學習新技能、發揮非職能類技能並獲得跨職能經驗，以全面提高員工技能水平。本節將主要透過渣打銀行的“AI人才市場平臺”和高盛的“Louisa AI平臺”等人工智慧工具，探討經營機構在人工智慧時代下如何進一步挖掘員工價值。
案例一：渣打銀行——基於AI的內部人才市場平臺
How a ‘Skills Passport’ could shape the future of employment《“技能護照”如何塑造就業未來》（簡稱“文章”）中主要參考了世界經濟論壇（World Economic Forum）2023年5月釋出的Future of Jobs Report 2023《未來就業報告（2023）》和IBM2019年9月釋出的The enterprise guide to closing the skills gap《企業補足技能缺口指南》，其核心觀點是：技術進步已經將工作技能的“平均半衰期”從10到15年縮減到了5年，“人才爭奪戰”將逐漸發展為“技能爭奪戰”，將顯著影響業務增長和客戶體驗，而“建立學習文化和改善人才發展體系”是未來幾年培養人才技能的可靠途徑。
基於這種觀點，渣打銀行（Standard Chartered Bank）2021年宣佈與Gloat建立長期合作關係，Gloat將為其員工提供一個基於AI的人才市場平臺，為內部員工匹配一系列的技能學習和專案機會，以此瞭解員工的各項技能、豐富員工經驗，最終增強整體服務客戶的能力。
該平臺並不是傳統人力資源管理的平臺，而是基於人工智慧模型瞭解員工及其技能，匹配渣打銀行內部的各類專案的豐富需求；HR和專案管理人基於相同的模型按需訪問到合適的候選人，並分配到新專案中。此外，員工在看到專案時，也可以基於自己的經驗提出增加、減弱某項技能需求的建議。
挖掘內部人才價值：通常來說，滿足金融機構新興技能需求的主要方式是外部招聘，需要重複“有新興需求 → 招聘人才 → 面試合格候選人 → 錄用和入職 ” 的過程，在人員更迭、團隊磨合的過程中耗費大量資源。在降本增效策略和行業技術創新步伐加快的影響下，金融機構有必要嘗試從內部解決這一問題。一方面，對於員工來說，內部的工作變動可以幫助員工擴充套件、強化他們的技能，讓他們在相對熟悉的環境中繼續職業生涯；另一方面，內部崗位調整的流程相對簡化，在一定程度上節省招聘、培訓上的資源。
從管理角度提高敏捷性：敏捷化是金融機構數字化轉型的關鍵內容，雖然許多管理人員都意識到敏捷的重要性，但大多數管理人員並不知道如何有效推進機構的敏捷化，或者缺乏推進敏捷化的必要資訊。從發揮人才價值的角度來看，造成這種現象的主要原因是管理人員只瞭解員工的專業能力水平，缺乏對員工技能的全面瞭解，也缺乏合適的工具瞭解員工技能情況，無法靈活調整人才配置以滿足不斷變化的專案情況和優先事項。在提高內部運營效率的過程中，該平臺可以有效幫助管理人員快速瞭解適配人選，適應快節奏的變化。
增強員工歸屬感：傳統的僵化層次結構是資訊孤島問題的根源，將組織結構敏捷化也是金融機構數字化轉型的重點工作之一。從員工角度來看，在傳統結構下，員工的主要資訊來源是例會、上級領導和專案組同事，其技能和知識被困在自己的業務範圍，在一定程度上限制了員工的其他技能潛力。該平臺打破這種障礙，員工可以與整個組織的同事分享其技能，實現跨職能協作，齊心協力實現更高的績效目標。此外，許多員工長期認為當前的工作內容是他們職業生涯的唯一方向，而平臺則可以擴大視野，使員工能夠橫向流動到更加符合他們技能和理想的崗位，為業務發展注入新動力。
提供更多平等競爭的機會：平臺使用的AI模型可以在內部構建公平的競爭環境，根據員工的能力和經驗推薦給有需求的專案，以此發現以前可能忽視的人才。AI還會為剛學習新技能的員工提供難度較低的內部專案以獲得實踐經驗，為員工提供“體驗式學習”。平臺提供了更加平等、多元的學習和實踐機會，可以有效提高工作效率和崗位保留率，能夠吸引更多的人才加入機構。
案例分析
從有限的資訊來看，渣打銀行建設該平臺的核心目的是從人才角度進行降本增效，一是在平臺的幫助下，在內部實現更高效的人才供需匹配關係；二是全面瞭解員工的技能情況，打破原有業務結構，釋放員工可能隱藏的生產力；三是為員工建設一個可持續的技能提升環境，形成更加包容、靈活的人才團隊文化，吸引和保留更多優秀人才；四是平臺需求的技能體現出銀行未來的發展需求，讓員工看到內部的發展機會。
案例二：高盛集團——Louisa AI平臺
2023年4月，高盛禁止內部使用ChatGPT之後便緊接著宣佈將內部的Louisa AI產品從集團中分拆，成為一家基於AI的社交平臺公司。此前，Louisa AI已在高盛內部運營兩年半，是內部員工熟知的人際關係（network）平臺。在高盛集團眾多應用於開發、交易環節的AI工具中，Louisa顯得十分特別，它將AI技術應用於挖掘員工人際關係存在的價值，創始人Rohan Doctor將其形容為“AI版本的LinkedIn”。
Louisa AI平臺的誕生純屬偶然，Rohan在2018年訪問倫敦辦事處時，一位負責為銀行客戶構建產品的同事向他抱怨找不到合適的客戶投資“有利可圖但複雜”的衍生品交易，這讓他意識到即使是在全球頂尖金融機構中專職交易撮合的崗位上，個人受到精力和物理因素限制，在實際生活中能夠接觸的人員非常有限。更巧合的是，不久後他在一次酒吧閒談中卻促成了一項千萬美元的合作，兩次經歷讓他認識到這個行業中一定有很多潛在的交易機會因為人脈的侷限性而錯失，決定藉助高盛內部鼓勵員工創業的“東風”創立了Louisa，嘗試從員工的人脈中挖掘更多交易機會。
Louisa AI平臺基於公開資訊並“利用公司人際網路”來提醒“人工智慧驅動的潛在交易機會”。Louisa AI平臺執行的基礎邏輯是透過AI快速學習每個員工能夠提供的專業知識和人際關係情況；透過對市場資訊的即時跟蹤快速判斷潛在交易機會；將資訊同步至相關人員，並展示人員之間、人員和事件之間存在的關係。具體來看，在獲得員工同意之後，Louisa嵌入到公司CRM系統、電子郵件服務和其他通訊工具（如國際上常見的Slack、Teams、Symphony）中來學習該員工的人際關係情況，結合系統驅動和使用者提供的資料，呈現出比以往任何時候都更豐富、更完整的與業務相關的組織人員、團隊、工作、大學、校友、社群和客戶的資料。平臺每週還會從250個資訊源中學習約數百萬篇新聞文章，結合員工的人際關係網和專業能力主動提醒可能存在的交易機會。例如，在Louisa AI曾幫助美國的一名專案融資員工透過遠在倫敦辦事處的一名合規人員人際關係，為東南亞一家需要融資的半導體公司籌集到60億美元資金。
案例分析
從有限的平臺披露資訊來看，高盛Louisa AI的核心目的是基於人際關係撮合可能達成的交易。在AI技術的加持下，平臺作為“中間人”可以在不披露雙方過量資訊的情況下解決交易中經常出現的“意向匹配”問題，甚至挖掘出看似完全不可能的交易機會，更加智慧、安全、高效。
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