華爾街投行員工飯碗不保 挑戰來自於機器人

雖然目前交易過程的自動化程度已經很高了，但是華爾街投行的業務一直被認為無法被自動化技術取代。然而，現在一切都不同了。

智通財經獲悉，摩根大通近期透露，公司去年曾利用人工智慧之一的機器學習技術推出一款預測性推薦系統，辨別應該發行或出售股票的客戶。 摩根大通首席營運總監Matt Zames在一封題為「重新定義財經服務行業」的股東公開信中表示：「我們用機器學習技術向投行提供預測性推薦。去年推出的『新機遇引擎』（Emerging Opportunities Engine），可以通過對財務現狀、市場行情和歷史數據的自動化分析，辨別出最適合發行新股的客戶。」鑒於「新機遇引擎」已經在股票市場取得初步成功，摩根大通打算將它推廣應用到其他領域，比如債券市場。

另外，摩根大通設計的金融合同解析軟體COIN上線已經超過半年，原先律師和貸款人員每年消耗360000小時才能完成的工作，如今COIN只需幾秒。不僅錯誤率大大降低，而且能夠實現全年無休。

摩根大通行政總裁戴蒙表示，2016年，摩根大通在金融服務的技術上花費了高達95億美元。他還表示：摩通在技術上的投資，無論是數字化，大數據還是機器學習，原因都是直截了當的：以更好、更快、更便宜的產品和服務惠及客戶，減少錯誤，提高效率。

上周二，貝萊德宣布，將對其主動型基金業務進行重組，包括裁員、價格變化和把重點放在計算機模型，或將至少開除7位基金經理，並用量化投資策略取而代之。

而高盛的首席財務總監Marty Chavez在1月份召開的一次會議上表示，高盛正集中精力實現投行工作的自動化。他稱，高盛將首次公開募股（IPO）的過程細分成了146個步驟，其中有很多步驟可以自動化完成。