關鍵數字：高盛內部預測，AI全面導入後，初階銀行員與資深員工的比例可能從現行的3:1大幅縮減，部分分析師甚至認為這數字還會更低。華爾街正在進行一場豪賭——用今日的效率，換明日的思考力。
這不是科幻小說的情節，而是高盛旗艦級AI專案負責人邱契曼（Chris Churchman）在自家Podcast上發出的真實警告。他直言，當銀行將推理能力外包給演算法，導致認知退化，「這相當危險」。一個天天幫客戶管錢的金融機構，現在連自家員工的大腦都快要管不住了。
📊 數據總覽：AI滲透華爾街的關鍵數字
先來看幾組數字，你會明白這股浪潮有多猛烈。根據麥肯錫去年發布的全球銀行業報告，生成式AI每年可為銀行業帶來2000億至3400億美元的額外獲利，相當於全球銀行業營收的4.7%至9.1%。這塊肥肉，沒有人會放過。
這些數字說明了什麼？華爾街正在用一種近乎貪婪的速度擁抱AI，但邱契曼卻用了一個很重的詞來形容這種做法——「與魔鬼的交易」。聽起來很聳動，但仔細想想，他說得還真貼切。
推理能力外包的代價：從「導航」到「思考」的全面退化
邱契曼在Podcast中用了一個很生活化的例子：現代人因為手機導航太方便，逐漸喪失了認路和記憶地圖的能力。同樣的邏輯，當AI接管了所有繁重的思考任務，銀行從業人員的分析能力也會跟著萎縮。
他說了一句值得所有金融業者刻在牆上的話：「你仍需要針對問題進行推理，並組織成論點，但我們現在卻正在把推理這件事委託出去。」
這不是危言聳聽。華爾街的「師徒制」一直是培養頂尖金融人才的關鍵——資深交易員帶著菜鳥看盤、解讀市場情緒、在混亂中做出決策。這些經驗無法被寫成SOP，更無法被餵進語言模型裡。但現在，越來越多的例行工作被AI取代，年輕銀行家失去了「從做中學」的機會。
話說回來，華爾街會在乎這件事嗎？當然在乎，畢竟沒有人想養出一群只會按按鈕、卻看不懂市場為什麼波動的「高薪操作員」。但華爾街同時也在乎獲利，而AI帶來的成本節省和效率提升，實在太誘人了。
編輯觀點：從產業面來看，邱契曼的警告其實點出了一個更深層的矛盾——金融業的核心競爭力從來都不是「算得快」，而是「看得準」。AI可以在一秒內跑完一百萬種市場情境，但它無法告訴你，聯準會主席在某次記者會上語氣中透露的那一絲猶豫，代表什麼意思。這種「讀空氣」的能力，正是華爾街師徒制用無數個熬夜加班、被電、覆盤、再被電的循環磨出來的。如果年輕銀行家連最基本的數據整理和報告撰寫都被AI取代，他們要如何建立對市場的「手感」？說句不中聽的，這不只是人才培育的問題，這是整個金融產業在掏空自己的未來。
不只是人才問題，還是獲利結構問題
CNBC去年曾報導，華爾街各大機構正密集研議利用AI來降低初階員工的數量。從財報角度來看，這完全合理——初階銀行員年薪加獎金動輒數百萬台幣，如果能用AI取代其中三成的人力，對營運成本的挹注是立即且明顯的。
但問題在於，當這批菜鳥被AI「幫」掉了成長的機會，十年後誰來當合夥人？誰來做出那些無法被演算法複製的判斷？
邱契曼的立場很明確：他不是反對AI，而是呼籲在效率與人才之間找到平衡。高盛Marquee平台本身就是一個數位轉型的成功案例，他深知AI的價值，但也比誰都清楚它的限制。
有趣的是，華爾街對AI的態度其實充滿了矛盾。一方面，各大機構積極布局AI人才，相關職缺年增率高達67%；另一方面，像邱契曼這樣的高階主管卻開始踩煞車，提醒內部不要衝過頭。這種「既愛又怕」的糾結，恐怕會是未來三年華爾街最精彩的內部戲碼。
趨勢預測：2026到2028年，華爾街將迎來「思考力斷層」
如果目前的AI導入速度不變，我預測接下來會發生三件事：
第一，2027年之前，華爾街將出現第一波「思考力斷層」——資深交易員退休後，發現中階主管無法獨立做出複雜判斷，因為他們從入行以來就把推理工作外包給了AI。這不是能力問題，這是訓練路徑的問題。
第二，師徒制將以全新形態復活。有遠見的機構會開始設計「人機協作訓練計畫」——讓AI負責繁重的數據處理，但所有的決策邏輯和市場解讀，必須由資深員工帶著新人一步步拆解。換句話說，AI變成助教，但教授還是人。
第三，「AI素養」將成為華爾街新的人才篩選標準。未來的面試官不會只問你「會不會用Bloomberg」，而是會問「你怎麼判斷AI給你的建議是對的」。這種批判性思考能力，將比任何證照都珍貴。
數據告訴我們什麼？
回到最核心的問題：AI到底會不會讓華爾街的人才變笨？
數據告訴我們，AI導入對獲利的提升是確定且巨大的——每年2000億美元起跳的額外利潤，沒有任何一家銀行會放棄。但數據同時也告訴我們，華爾街的「師徒制」文化正面臨前所未有的壓力，初階員工的訓練週期正在被壓縮，而這群人將在5到10年內成為產業的中堅力量。
所以真正的問題不是「要不要用AI」，而是「怎麼用AI才不會把人才養成廢柴」。邱契曼給的答案很務實：把AI當成輔助工具，而不是決策代理人。對年輕銀行家來說，我的建議更直接——不要讓AI幫你做你本來就該學會的事。就算Excel可以自動產出報表，你還是該自己手算一次，去感受那些數字之間的關係。因為有一天，當市場崩盤、模型失靈的時候，能救你的不是AI，是你自己的判斷力。
華爾街這盤棋還在走，誰能同時馴服AI又養出頂尖人才，誰就是下一個十年的贏家。至於那些只想著省錢的機構——祝他們好運，因為魔鬼的交易，從來都不便宜。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
華爾街為何急著導入AI？會不會導致大規模裁員？
會，但不會是一夕之間。華爾街導入AI的核心驅動力是每年2000億至3400億美元的額外獲利空間。初階銀行員的需求確實會減少，但更可能的發展是「人機協作」——AI處理數據，人類負責決策與客戶關係。裁員會以自然流失和職能轉換為主，而非一次性大規模資遣。
什麼是華爾街的「師徒制」？為什麼AI會威脅它？
師徒制是華爾街傳承判斷力與市場直覺的核心機制——菜鳥跟著資深前輩從建模型、寫報告、做交易中學習，透過大量實作和糾正累積經驗。AI取代了這些繁重的例行訓練工作，等於拿走了年輕人「從做中學」的機會，導致他們無法建立對市場的敏銳度。
邱契曼是誰？他的警告有代表性嗎？
邱契曼是高盛機構客戶數位平台Marquee的負責人，主導高盛旗艦級AI專案的推動。他不是反AI的保守派，而是實際在推動數位轉型的高階主管，所以他對AI「認知退化」風險的警告，代表的是內部第一線的實際觀察，而非外部學者的理論憂慮。
如果AI真的讓人才思考力退化，華爾街該怎麼補救？
最可行的做法是重新設計訓練制度——保留一定比例的「手動作業」作為新人必修課，確保他們經歷過完整的思考與推理過程。同時將師徒制升級為「人機協作訓練」，讓AI分擔數據處理工作，但資深員工必須帶著新人做決策覆盤，把「判斷過程」而不是「結果」當成訓練重點。
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