JPMorgan Chase CEO Jamie Dimon在上海参加小摩中国峰会时谈到，随着AI加速进入银行业务，小摩未来可能招聘更多AI专业人才，同时在某些类别减少传统Banker的招聘。

对很多金融留学生来说，进华尔街的路线一直很清楚：学金融、练建模、刷Technical Questions，再争取一段实习，现在，华尔街正在修改人才标准。

最近，JPMorgan Chase CEO Jamie Dimon在上海参加小摩中国峰会时谈到，随着AI加速进入银行业务，小摩未来可能招聘更多AI专业人才，同时在某些类别减少传统Banker的招聘。他还直言，AI长期来看可能减少一部分工作，也会让留下来的人更高效。

这句话很容易让金融留学生焦虑：以后银行是不是不招人了？读Finance还有没有用？但Dimon说的是“某些类别”，而不是所有岗位；他还提到，小摩可以通过培训、内部转岗和自然流失等方式逐步消化变化。

01 少招的不是banker，是重复执行的能力

银行里有大量工作建立在信息搜集、数据核对、材料整理、初步分析和标准化流程之上。过去，这些任务需要团队投入大量时间；现在，AI正在进入营销、风险管理、反欺诈和文档处理等场景。Dimon把目前的应用称为还只是“冰山一角”。

更准确的理解不是“AI要取代整个投行团队”，而是企业会重新计算每一类工作的价值：哪些步骤可以自动完成，哪些必须由人判断，哪些岗位需要保留。

越是规则明确、流程稳定、产出固定的任务，越容易先被AI压缩人力需求。这是根据小摩公开应用方向做出的趋势判断，并不代表某个岗位已经取消。客户沟通、复杂交易判断和风险决策，仍需要理解业务与责任边界的人完成。

同样是金融背景，只能照模板执行的人，与能够用数据和AI优化流程、复核并解释结果的人，价值差距可能继续拉开。

02 银行要的“AI人才”不只是算法工程师

很多金融学生看到“多招AI人才”，第一反应是：那是Computer Science学生的机会，和我没关系。

事实上，金融机构里的AI工作并不只有训练模型，还涉及数据分析、量化研究、模型验证、模型风险、自动化流程和科技产品。

小摩的风险与合规学生项目则涉及模型开发、模型验证、风险建模和预测，强调公司金融与风险评估、分析能力、编程和统计能力。

银行需要的不只是“最会写代码的人”，而是能把金融问题转化为数据问题，再把结果解释给业务团队的人。金融、经济、商业分析专业的学生不必盲目转码，更现实的方向是在专业基础上补齐数据与AI能力。

03 很多金融留学生不是不会AI，而是不会把AI用于工作

不少学生的简历仍停留在传统模板：学过公司金融，会Excel、DCF和三张表，也在技能栏里加上了ChatGPT。

问题是，“用过AI工具”本身已经很难构成竞争力。

招聘方更关心的是：你能不能识别真实业务问题，用Python或其他工具处理数据，判断AI输出是否可靠，并向不懂技术的同事解释结果？

小摩在2025年年报中表示，AI将影响公司几乎所有职能、应用和流程；公司也会随着技术和生产效率的变化，继续培训、转岗和重新配置人才。

AI能力正在从少数技术岗的加分项，逐渐变成更多金融岗位的工作方式。如果简历只强调“完成了多少份报告”，却讲不清如何提高分析质量或支持决策，就很难证明未来价值。

04 Finance学生现在最应该补的不简单是一个AI标签

第一，补齐Python、SQL、数据清洗和可视化等基础能力。目标不是和CS学生比算法，而是能够独立处理金融场景中的数据问题。

第二，做一个能讲清业务价值的项目，比如整理公开财报数据、比较企业指标或分析风险变量。重点不是项目名字里有没有“AI”，而是问题、方法、结果和局限是否清楚；不能虚构准确率或效率提升。

第三，重新检查简历表达。少写“熟练使用ChatGPT”，多写你解决了什么问题、负责了哪一步、如何验证结果，以及产出怎样支持了判断。AI工具只是方法，不是成果本身。

第四，扩大岗位搜索范围。除了Investment Banking、Asset Management等传统方向，还可以关注Data & Analytics、Quantitative Research、Model Risk、Technology Product等金融与技术交叉岗位。但具体岗位是否开放、面向哪个年级以及是否支持国际学生，仍需逐一查看当期职位页面，不能由公司整体趋势直接推断。

最后，不要因为补AI就放弃金融基本功。

技术可以帮助你处理信息，却不能替你建立行业判断、理解客户需求和承担决策责任。更有竞争力的人，知道什么时候该用AI，也知道什么时候不能相信它。

Dimon的表态不是在宣布金融专业“失去前途”，而是在提醒准备进入金融行业的人：岗位名称也许没变，岗位里的工作已经开始变化。

真正危险的，不是学金融，而是你的能力仍停留在旧版Banker模板里。

当银行开始用AI重写工作流程，留学生也需要重新回答一个更现实的问题：如果重复执行不再稀缺，你还能为团队提供什么只有你能完成的判断、连接和价值？