美国运通大赚却大裁员，对金融牛马有什么启示

文/债市邦

周五，美国运通发布了一份相当漂亮的财报。

三季度营收200.6亿美元，同比增长9%；净利润37.1亿美元，同比增长28%；持卡人消费额增长8%，公司还上调了全年盈利指引。

按理说，这应该是一份让员工和股东都挺高兴的成绩单。

但就在公布财报的同时，美国运通宣布了一项令人意外的决定：

裁员约3500人，涉及全球约5%的岗位。

以前我们听到大公司裁员，往往是因为业绩不行、收入下滑，不得不勒紧裤腰带过日子。

可美国运通这次完全不一样。

业务在增长，利润在增长，客户消费依然强劲，公司却主动决定减少员工。

公司明明很赚钱，为什么反而不需要那么多人了？

答案，很大程度上藏在AI里面。

美国运通CEO在财报电话会上明确表示，公司正在利用AI提高生产效率、实现流程自动化，并通过精简组织层级、加快决策速度，让整个公司变得更加高效。

AI对企业的价值，正在从帮助员工提高效率，逐渐延伸到改变企业究竟需要多少员工。

过去一家金融机构想要扩大业务规模，基本就得增加人手。

客户多了，需要更多客服；交易多了，需要更多运营人员；业务复杂了，还得增加风控、合规、财务等后台岗位。

但AI正在打破这套逻辑。

智能客服能够处理大量标准化咨询，AI可以辅助完成数据分析、风险识别、材料审核，过去需要十个人干的活，以后可能三五个人配合AI就能完成。

企业收入可以继续增长，但员工人数不一定需要同步增加。

更让人有些不舒服的是，这一次站在风口浪尖上的，恰恰是过去那些收入最高、学历最好、最让人羡慕的白领岗位。

比如投行分析师、律所初级律师、咨询公司的顾问，还有金融机构里大量从事研究、风控、财务和运营工作的人员。

这些人过去一直是名校毕业生争相进入的行业，收入不菲，工作体面。

但仔细想想，他们每天到底在干些什么？

搜集信息、整理数据、搭建模型、分析案例、撰写报告、制作PPT，再根据领导的意见反复修改。

是不是听着特别熟悉？

金融牛马应该深有体会。

比如很多投行民工加班到凌晨，表面上是在做非常高端的金融工作，实际上大部分时间都花在查数据、调格式、改材料上。

偏偏这些工作，正是如今AI Agent最擅长的。

站在企业老板的角度，只要它能替代部分员工的工作，减少用人的小算盘就打起来了。

而这件事，也让我想到中美职场对于AI的一种有趣差异。

在美国，围绕AI的讨论已经越来越多地转向就业替代，尤其是那些原本收入不菲的中高端白领岗位。

但在中国，大家似乎还更多停留在另外一种兴奋中。

今天学会一个新的AI工具，明天搭建一套自动化工作流，后天再搞一个能自动搜集新闻、分析数据、撰写报告的Agent。

尤其是金融行业，最近各种Agent工具的出现，简直让金融民工们看到了翻身解放的希望。

以前每天打开Wind、Excel、Word和PPT，几个软件来回折腾，光是复制粘贴、调整格式就得耗费大半天。

现在只要把数据源、分析逻辑和输出格式设置好，很多工作都可以交给Agent自动完成。

一个熟练使用AI的金融民工，过去需要一天才能完成的分析报告，现在可能半小时就能搞定。

面对那些还在手搓PPT、逐字修改报告的同事，简直就是降维打击。

阿邦也越来越强烈地感受到，这一轮AI进步对知识工作的改变，远比过去几次办公软件升级来得猛烈。

所以，很多人还在兴奋地研究，怎么利用AI减少加班、提升效率，甚至让自己在单位里脱颖而出。

但我们似乎没有继续往下想一层。

如果有一天，所有人都会用Agent了呢？

今天你靠AI一个人干了三个人的活，领导觉得你特别能干。

可等到明年，整个部门所有人都学会了AI，每个人都能干三个人的活。

那领导接下来会怎么想？

原来一个部门十个人，每天加班加点才能完成工作。现在有了AI，五个人就能干完，甚至效率还更高。

站在员工角度，当然希望十个人都留下来，大家以后少加点班，多陪陪家人。

但站在企业老板的角度，事情就没那么简单了。

既然五个人就能完成十个人的工作，为什么还要继续支付十个人的工资？

当然，中国金融机构特别是国有金融机构，人员调整没有海外企业那么灵活，AI带来的影响也不会简单体现为立刻裁员。

但不裁员，不代表岗位需求不会减少。

企业完全可以通过减少校园招聘、控制编制、退休自然减员、内部转岗等方式，慢慢消化AI带来的效率红利。

尤其是这几年，金融行业本来就面临降本增效的压力。

银行净息差持续收窄，证券基金行业竞争日益激烈，金融机构都在琢磨怎么控制成本、提高人均产出。

以前很多机构喊数字化转型，投入了不少钱，却迟迟看不到多少实际效果。

现在AI真的能干活了，管理层自然会重新算账。

更有意思的是，相比普通员工，那些主要负责上传下达、汇总材料、协调流程的中间管理层，可能同样需要思考自己的价值。

过去一家大型金融机构，需要层层管理人员把基层数据汇总上来，整理成材料，再逐级向上汇报。

可当AI能够自动归集数据、跟踪业务进展、生成经营分析报告，甚至辅助管理决策时，这些原本依赖人工完成的信息传递工作，还有多少必要保留原来的组织层级？

美国运通这次明确提出要精简管理层级，或许已经给出了一个方向。

当然，金融行业始终需要有人理解客户、承担责任、作出判断，AI也可能创造新的业务和岗位。

但对于那些主要靠信息加工、材料汇总和流程传递创造价值的岗位来说，压力已经摆在眼前。

学会使用AI，能够让你在短期竞争中领先同事，却未必能够保证你的岗位长期存在。

因为当AI逐渐普及，真正稀缺的就不再是写报告、做PPT和处理数据的能力，而是发现问题、理解业务、作出判断，以及最终对结果负责的能力。

过去金融行业不少高薪岗位，之所以能拿到不错的收入，很大程度上是因为信息处理和专业知识具有一定门槛。

但这个门槛正在被ai给推平。

从长期看，这对整个社会当然可能是好事。生产效率提高了，服务成本下降了，经济也有机会创造更多价值。

但对于依靠出售知识和劳动时间获得收入的金融白领来说，未必都是好消息。

美国运通这次一边赚钱、一边裁员，恰好把这个矛盾摆在了我们面前。

过去我们总以为，科技进步能够让人从繁重的劳动中解放出来。

现在看来，技术确实能够减少工作所需的劳动时间。

只不过，减少的是每个人的工作时间，还是完成工作所需要的人数，决定权恐怕并不完全掌握在员工手里。

这几年，金融民工们最大的愿望，无非是早点下班，少写几篇报告，少改几版PPT。

如今AI真的来了，梦想似乎终于有机会实现。

但愿我们最后等来的，是不用天天加班。

而不是不用来上班。