人類輸的不只是圍棋 華爾街在機器面前也節節敗退

這是來自Coalition數據分析公司的數據，統計對象包括了美銀美林，巴克萊，法巴銀行，花旗，瑞信，德銀，高盛，滙豐，摩根大通，摩根士丹利，法國興業銀行和瑞銀12家投行。

削減的員工，與「機器人」脫不開干係。

有著223年歷史的美國紐約梅隆銀行，在過去的十五個月里投放了超過220名「機器人軍團」，以提高工作效率，降低運營成本。該行預計每年可節省30萬美元。

全球最大資產管理公司貝萊德CEO認為，貝萊德的阿拉丁等解決方案業務營收佔比將在未來五年從當前的7%躍升至30%。阿拉丁是貝萊德自行研發的風險管理與交易系統，基於大量可靠的歷史數據，採用演算法來預測股票、債券等資產的未來走勢。

而縱觀投行乃至對沖基金的招聘趨勢，傳統的金融人才形勢更加嚴峻。被動投資顯著跑贏主動投資，量化人才比選股經理更受歡迎。

上月貝萊德宣布，裁員40名主動型基金員工，包括7名投資組合經理，以量化投資策略取而代之。60億美元的資產未來將採用計算機與數學模型進行投資的量化投資策略。

Institutional Investor旗下Alpha富豪榜顯示，25位高收入對沖基金經理去年合計斬獲94億美元，幾乎只有三年前一半，比2008年金融危機低谷期還低；去年上榜門檻1.3億美元是2011年以來最低。

更令金融界憂傷的是，在量化人才的爭奪戰中，最為富有的資金管理者也變成了弱勢群體。

所有的企業，從投行、對沖基金，到科技公司，乃至其他500強企業，數據科學家都是絕對的香餑餑。數據科學家們可以從社交媒體上的圖片發掘消費需求，也可以為金融市場建模來作出最佳投資判斷。

全球最大上市對沖基金公司Man Group的CEO對華爾街日報表示，谷歌正從世界各地搜羅數據科學家。「谷歌比我更有錢，我沒辦法和谷歌搶人。」