AI如何打破銀行業舊有的就業模式

肯亞的銀行業工作，乃至大多數非洲市場的銀行職位，因穩定的薪資、退休金計劃，以及對這個似乎重要到不可能萎縮的行業的信心，一直享有一定的社會地位。 

然而，人工智慧（AI）的迅速普及正威脅著改寫這一承諾。以渣打銀行肯亞（StanChart）為例，數字在高管開口之前便已說明了一切。

2013年，渣打銀行擁有逾2,200名員工。彼時，該銀行運營著龐大的分行網絡、規模可觀的營運團隊、多個中層管理職位，以及數千名以人工方式處理大多數流程的員工——從客戶入職、文件處理到合規審查與對帳。

到2025年底，其員工人數史無前例地降低到1,000人以下。

渣打銀行的這些轉變預示著非洲銀行業勞動力價值的重新定價。過去足以支撐數千個初級及中級職位的工作，如今正由成本更低、所需人力更少的系統來完成。

今年5月，該銀行母公司釋出信號，表明長達十年的裁員並非暫時之舉，而是其新戰略重點的一部分。5月19日，這家英國銀行在香港舉行的投資者活動上表示，計劃在2030年前將支援部門員工人數削減逾15%。 

這些員工分佈於人力資源、合規、採購、營運及行政等部門。該銀行公開表示，AI將協助取代其中許多職能，因為其加速推進將「帶來更快的執行效率和清晰的財務成果」。

該銀行正朝著其所謂的「簡單、互聯、高效」營運模式邁進，在這一模式下，每項任務均分配給自動化、AI輔助工作流程或人工來處理。 

到2027年，該銀行預計90%的關鍵技術管控將由AI持續監控，80%的管控措施將完全編碼為可執行規則。營運流程亦在加速自動化，AI文件處理的目標準確率從85%提升至95%，虛擬助手預計可在無需人工介入的情況下解決多達60%的內部查詢。

該銀行已部署逾300個AI應用場景，其中包括43個高影響力生成式AI應用，並為約85,000名員工提供了Microsoft Copilot培訓。早期效率提升已初見成效，包括數位資產監控中誤報率降低了40%、透過集中化系統使監控人力成本降低了88%（每年節省約1,000萬美元），以及與監管變更實施相關的人工工作量降低了30%。 

AI正在衝擊就業

數位銀行業的第一波浪潮淘汰了部分分行，而AI如今正將矛頭指向僅存的少數分行，乃至銀行總部。 

本質上，第一個時代以客戶端為主。過去15年，銀行致力於說服客戶放棄到訪分行，轉而使用網路銀行或行動銀行、ATM及代理銀行業務。這消除了對實體互動的需求，使大多數交易轉移到銀行大廳之外進行。

轉型的第一階段僅影響了前線員工，例如出納員。隨著分行規模縮小，現金處理量也隨之下降。

但渣打銀行所預示的自動化下一階段影響更為深遠，因為它針對的是銀行內部的機構骨幹。

人力資源、合規、客服中心及客戶入職等銀行職能在非洲各市場僱用了數以千計的員工，正是因為銀行業依然是非洲大陸行政管理最為複雜的行業之一。該行業必須應對分散的身份識別系統、跨境法規、大量紙質文件要求、反洗錢義務，以及跨多個市場的多樣化支付基礎設施。

歷史上，龐大的員工隊伍負責解決大多數低效問題，但AI如今威脅以更低廉的成本取而代之。這正是渣打銀行此次公告的重要意義所在。該銀行主張，許多支援職能不再需要大量勞動力。

例如，大型語言模型（LLM）可以持續審閱文件而無需支付加班費，並能比人工分析師更快地標記可疑交易。自動化合規系統可以即時處理大量監管資訊，而客戶服務聊天機器人可以同時處理數千個查詢。

過去需要整層樓初級員工才能完成的工作，如今只需由少數專家監督的軟體基礎設施即可實現。

中產階級的工作

銀行加速採用AI對非洲經濟體的危害，不僅僅是失業問題，更是中層專業工作的侵蝕。

歷史上，銀行業一直是非洲城市中產階級最重要的推動引擎之一。它建立了結構化的應屆生招募管道、管理培訓計劃、以退休金為保障的職業生涯，以及相對穩定的白領就業機會。

非洲著名的政商精英在職業生涯早期大多有過銀行從業經歷。AI所威脅要消除的，恰恰正是創造了這些晉升通道的職位類型。

這些工作重複性強到足以自動化，但技術含量又高到足以在歷史上支撐城市中等收入生活。這帶來了更大的社會風險。

若銀行在持續獲取豐厚利潤的同時大幅減少僱用人數，該行業可能不再是主要的就業來源。銀行業或許會走上科技業的老路，變得高生產力、高利潤，卻只僱用少量專業人才。

這一轉型或許已經悄然展開。縱觀肯亞銀行業，招聘正集中於網路安全、數據工程、AI及專業關係管理領域，而非傳統營運崗位。KCB集團和Equity集團等部分銀行仍在持續擴大整體員工規模，但招聘的結構組成正在發生改變。