不會(huì)碼代碼的金融人不如人工智能 | 除了轉(zhuǎn)專業(yè)，金融留學(xué)生的出路在哪里？

之前，我們的人工智能還類似于大數(shù)據(jù)算法，而如今，人工智能已不需要學(xué)習(xí)人類的經(jīng)驗(yàn)，能無師自通地自己學(xué)習(xí)，并且去打敗曾經(jīng)打敗人類的機(jī)器人。

人工智能時(shí)代的來臨,對(duì)很多傳統(tǒng)領(lǐng)域都產(chǎn)生了非常深刻的影響,每生產(chǎn)一個(gè)有價(jià)值的機(jī)器人,就可能導(dǎo)致一個(gè)人甚至一個(gè)群體失業(yè).李開復(fù)曾說：“10—15年之后，也許50%的人類都要面臨工作被部分或全部取代。”

1.從目前留學(xué)生的專業(yè)選擇來看

更多的留學(xué)生扎堆在金融，工科，會(huì)計(jì)等領(lǐng)域,而這些，恰恰正是被取代率非常高的工作領(lǐng)域,例如，曾經(jīng)是很多留學(xué)生的就職理想地——華爾街，也迎來了巨大的危機(jī)...

在量化金融分析師金融領(lǐng)域內(nèi)，越來越多的分析工作將被機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等取代，人工智能可以快速消化大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并以人腦無法企及的速度找到有效模式。36萬小時(shí)的人力工作，人工智能只需幾秒就能完成，人類在人工智能面前都是樹懶。

今年華爾街的12家有名投行中，固收、股票和投行的雇傭人數(shù)下滑3%，減少了1900人。這已是華爾街員工連續(xù)第五年減少，自2012年以來，華爾街累計(jì)裁減了12700名員工。

2.面對(duì)這一波浪潮，留學(xué)生該何去何從？

如果想要擁抱這個(gè)時(shí)代的變化，我們?cè)谥暗奈恼掠薪o大家一些選擇專業(yè)的建議：現(xiàn)在高薪體面的工作，多年后或被取代|迎接人工智能的浪潮，留學(xué)生該如何選專業(yè)？而已經(jīng)選擇了金融領(lǐng)域?qū)I(yè)，又沒有機(jī)會(huì)改變專業(yè)的留學(xué)生要怎么規(guī)劃自己的未來呢？

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目前金融機(jī)構(gòu)主流的AI應(yīng)用有四種：

-投資銀行和賣方研究嘗試自動(dòng)報(bào)告生成

-金融智能搜索

-公募、私募基金通過人工智能輔助量化交易

-財(cái)富管理公司在探索智能投顧方向

金融領(lǐng)域目前缺乏足夠的大數(shù)據(jù)和量化金融分析師人工智能人才儲(chǔ)備，求職方向在上訴四個(gè)領(lǐng)域的同學(xué)們，可以考慮學(xué)習(xí)技術(shù)。

那么，如何實(shí)現(xiàn)科技金融的職業(yè)轉(zhuǎn)型？

1.成為懂AI的PM或商業(yè)人才。

商業(yè)和產(chǎn)品的Sense以及人脈是需要在行業(yè)中浸淫多年才能得到的，還需要懂得技術(shù)的邊界，并且技術(shù)壁壘遠(yuǎn)沒有想象得那么高。

2.輔修有關(guān)科技、編程語言的第二專業(yè)，成為不被時(shí)代淘汰的復(fù)合型人才。

做到對(duì)于科技大環(huán)境有所了解，至少當(dāng)IT出身的同事和你交流時(shí)，能順暢地使用專業(yè)術(shù)語。

3.其實(shí)，很多公司的科學(xué)家都在攻克AI底層，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)比較成熟，而之所以沒有廣泛使用，是在應(yīng)用上沒有將底層技術(shù)的商業(yè)價(jià)值體現(xiàn)出來。

AI行業(yè)并不缺少單純的技術(shù)大牛，缺少的是具有創(chuàng)造力和洞察力的AQF商業(yè)人才，從而發(fā)揮出技術(shù)的商用價(jià)值，反而對(duì)編程的要求不太高。

4.密切關(guān)注想金融領(lǐng)域其部門變化和職位動(dòng)態(tài)，仔細(xì)查看究竟需要哪類新型金融技術(shù)人才，然后迅速針對(duì)性系統(tǒng)性地提升自己。