在人工智能技術應用不斷深化的背景下，金融業(yè)對科技人才的渴求愈加強烈。近期陸續(xù)發(fā)布的上市銀行2024年年報顯示，5家國有大型商業(yè)銀行2024年金融科技投入已超1100億元，截至2024年12月末，五大行的金融科技人員數(shù)量已超10萬人。

回溯歷史不難發(fā)現(xiàn)，信息技術與金融業(yè)的雙向奔赴由來已久，只不過隨著人工智能技術日益飛入尋常百姓家，二者之間的融合才逐步走進大眾視野。以銀行業(yè)為例，從最初的“一把算盤一支筆”到后來的“鼠標+記賬機”，從前些年的“純互聯(lián)網(wǎng)銀行”到如今的“人工智能+金融服務”，技術賦能讓金融服務的模式、渠道、效率、精準度都發(fā)生了質的飛躍，金融機構不僅成了技術的受益者，更成了技術的使用者、推動者。

深化信息技術在金融業(yè)的運用，國家有要求、市場有需求、金融業(yè)有動力。中央金融工作會議明確提出，做好“數(shù)字金融”等“五篇大文章”。近期，國務院辦公廳印發(fā)《關于做好金融“五篇大文章”的指導意見》，關于數(shù)字金融，要求加快推進金融機構數(shù)字化轉型，增強數(shù)字化經(jīng)營服務能力。去年至今，各家金融機構已摩拳擦掌，積極部署、應用大模型技術，目前已有多家商業(yè)銀行完成了DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，并將其應用于智能客服、財務分析、財富管理等多個金融業(yè)務場景。

科技人員如何在金融服務變革中發(fā)揮作用？回答這一問題，要弄懂數(shù)字金融的3個底層邏輯。第一層是數(shù)字基底。人工智能技術以大模型為代表，大模型有3個支撐要素，即數(shù)據(jù)、算力、算法。第二層是智能中樞?？梢詫⑵浜唵卫斫鉃榛诖竽Ｐ偷姆治隼斫饽芰?，在復雜金融場景下實現(xiàn)自主任務規(guī)劃、步驟拆解、分步執(zhí)行、最終輸出反饋等。第三層是應用場景，這也是金融消費者感受最為直觀的部分。以上環(huán)節(jié)都需要大量的、專業(yè)的科技人才提供智力支持。

當前，多家金融機構已逐年增加科技人員占比，搶先布局未來數(shù)字化轉型的競技賽道。其中，有的機構圍繞算力、算法和數(shù)據(jù)，建立了專職隊伍，加快大模型技術創(chuàng)新應用，月均生成代碼超133萬行；有的機構組建了數(shù)據(jù)分析師隊伍，開展跨專業(yè)分析師隊伍培訓；還有的機構加強科技風險管理，設立金融科技風險官，完善配套管理流程，統(tǒng)籌協(xié)調科技創(chuàng)新與風險防范。

接下來，金融業(yè)要重點處理好兩個問題，一是如何留住、用好科技人才，二是如何讓科技人才更懂金融業(yè)務、成長為復合型人才。一方面，從人才引入的角度看，受制于個人職業(yè)發(fā)展前景、薪酬待遇等因素，目前具有信息科技背景的畢業(yè)生更青睞科研機構、互聯(lián)網(wǎng)機構、創(chuàng)業(yè)企業(yè)等，如何吸引、留住科技人才是金融業(yè)亟待解決的問題。另一方面，從科技與業(yè)務結合的角度看，金融業(yè)的科技人員不能只懂技術，因為技術畢竟要服務于金融業(yè)務，如何有規(guī)劃、有步驟地培養(yǎng)“科技+金融”復合型人才，這既考驗金融業(yè)的人力資源管理水平，也折射出各家機構的長遠發(fā)展眼光。

（來源：經(jīng)濟日報）