BCG：未來10年，中國(guó)金融業23%的崗位影地將(jiāng)受AI影響

[ 導讀 ] 人工智能(néng)到底對(duì)人類是徹底替代，還(hái)中還是將(jiāng)人們從重複性、低價值的勞動中解新河放出來？人工智能(néng)對(duì)金工答融業工作崗位的影響有多大？BCG近期以實際項目喝務經(jīng)驗為基礎，通過(guò)外說定量分析研究回答了這(zhè)個問秒資題。

縱觀金融、醫療、教育、汽車等各個行業，我們發(fā)現金融就(j河家iù)業崗位受人工智能(néng)影響最大。金融業對(duì)數據有較強的依賴性，據麥肯錫統計，知費金融保險工作人員每天一半的時(shí)間都(校公dōu)用來收集和處理數據。

然而，随著(zhe)智能(néng)客服、智能(néng)海線營銷、智能(néng)風控、智能(néng)投顧、智能(néng)投研的應用，深得什刻影響了銀行、保險、證券等金融機構的價值鍊，降低了獲客成(ché熱又ng)本、風險甄别成(chéng)本、經(jī站聽ng)營成(chéng)本以及資金成(chéng)本，提高了多作運營效率，將(jiāng)金融工作人做師員在重複性的勞動中解放出來發(fā)揮更大的價河雪值。

BCG波士頓咨詢大中華區金融機一道構和保險專項負責人何大勇、數字科技業務大中華區負責人郭曉濤等人，基議窗于實際項目經(jīng)驗，通過(guò)定量分析，研究了人工智能(néng)冷醫對(duì)中國(guó)金融業工作崗位的影響，未來十年，中國(g也南uó)金融業23%的崗位將(jiāng)受AI影響。

以下是精選分享：

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人工智能(néng)早已不是新志劇鮮事(shì)物，最早出現在科幻故事(shì)和影視作品，以人湖討類的朋友、幫手出現，讓人們對(duì)人工智能(néng)的睡兒未來充滿期待。然而随著(zhe)經(jīng)濟發(fā)制下展速度減緩、數字安全等問題的負面(miàn)影響不斷曝光，人們的态度一笑又不再像過(guò)去一樣(yàng)樂觀。人們擔心人工智能(néng)替代勞動者，造店樂成(chéng)大規模失業，導緻社會是厭(huì)收入分配的進(jìn)一步失雪我衡。

那麼(me)人工智能(néng)到底對(duì)人們下類是徹底替代，還(hái)是將(jiāng)人一也們從重複性、低價值的勞動中解放出來？為了回答這(zhè)個問題，BCG近員用期以實際項目經(jīng)驗為基礎，進(jìn)行了定量分析研究，試圖回答這(和機zhè)一問題。

人工智能(néng)改變商業世界的三大方面(miàn)

近年來人工智能(néng)的數據、算法與應用場景的計算不斷交互與融合，正驅動著(zhe)新一輪人工機答智能(néng)的發(fā)展。人工智能(néng)不再局限于模拟人的行為結果，而真正擁有了快速處理與自上很主學(xué)習的能(néng)力。

我們認為，所有行業的人工智能(néng)使用者都(dōu)可以從數據、流程和行動三個兒理維度去理解人工智能(néng)。人工智能(néng)通過(guò)處理結構化數據及非結構化的語言、圖像等年日信息，改進(jìn)工作流程、提供新型的産品和服務，并做出數據化或者物理的信電影息反饋（參閱圖1）。而這(zhè)南朋一系列動作的完成(chéng)，正是依賴計算機視覺、語音識别以及自然語言處市話理三大技術，它們是獲取和收集信物見息的主要支撐；而信息處理、數據學(xué)習、計劃與探索三讀紅大技術能(néng)在處理流程上幫助用戶實現優化；最後(hòu)件讀，人工智能(néng)依賴圖像生成(chéng)、語音生成(chéng)呢樹、操作與控制、空間位移四大技術對(duì)外界進(jìn)行冷議反饋與表達。

人工智能(néng)深度學(xué)習的發(fā)展與大數據的推廣應用掀動我起(qǐ)了人工智能(néng妹物)的第三次浪潮，驅動了多項應用層技術的突破與成(chén聽長g)熟，使得人工智能(néng)在三個方面(miàn)實質性地改變著(zhe)算離商業世界：推動自動化水平達到新高度、支持智能(néng)分析與決策、催生新商業模式與新産業。

（1）自動化水平新高度：感知類技術（計低票算機視覺、語音識别、自然語言處理等）的友大不斷成(chéng)熟，推動産暗白業自動化水平達到新的高度。

人工智能(néng)發(fā)展所帶來的高度鐵爸自動化在商業世界的代表性用例有客服聊天機器人、機器自動身份識空老别等。客服聊天機器人能(néng)夠遵循客戶旅程的标準路徑哥醫，借助機器學(xué)習算法觀察對(duì)話并她工理解對(duì)話意圖，在遇到困難時(shí)將(jiāng)問題日月發(fā)送給人工處理，并對(坐計duì)人工答複加以學(xué)習，從而起(qǐ)到提升客戶服務質量現還并降低服務成(chéng)本的作用。而機器自動身份識别則是利用自動聲音識别或面(mi人在àn)部自動識别對(duì)用戶進(jìn)行身份驗證，通過(guò)分析用看笑戶聲音、眼部、面(miàn)部特征跳線來驗證身份，取代原來的安全問題或密碼，這(zhè)一做法比詢問驗證畫睡問題的方法快得多，而且由于客戶無需記住密碼能(néng)夠大大改善客戶體驗。

(2)智能(néng)分析與決策：數據分玩要析的不斷突破，能(néng)大幅提高智能我中(néng)分析決策水平，從而件裡創造或提升商業價值。

數據分析包括趨勢分析、根本原因分析、數據挖掘、預測話房、建議和個性化等，人工智能(n爸討éng)較之商業智能(néng)和傳統分析，雨慢既延伸了分析的廣度，也提高了分信空析的深度。以往的商業智能(néng)和傳統分析往往停留在趨勢分析、人輛原因挖掘、數據挖掘與預測層面(miàn)，而人工智能(né鐘又ng)可以通過(guò)不斷學(x鐘子ué)習和完善，提高建議的相關性和影分特異性，實現“個性化分析”，在風險管理、營銷、服務等領域提供真正智能(néng)化的筆湖分析和決策。如人工智能(néng)可以實現基于社交網絡的信用評分，優化現有分關請數、或為無信用記錄的人生成(chéng)分數；通過(guò)自然語舊現言生成(chéng)分析報告，分析與評估财務數據；開(kāi)展動态行用欺詐模式檢測，從實時(shí)複雜交易模式中發(fā)現欺詐；根據客戶行為和研窗姐究提供個性化的健康建議；根據客戶和産品他歌DNA，開(kāi)展個性化營銷，提供獨一無二的個性化産品等月了等。

(3)新商業模式和新産業：智能(néng)技術及智能(néng)頻爸思維在産業界的不斷滲透，推動了新産品和新商業模式的出現，使腦就得原有産業形态被(bèi)改變。

今日頭條作為新媒體時(shí)代新商業模式的代表，成(ché話線ng)功實踐了“以人工智能(néng)挖掘光紅用戶”這(zhè)一命題。這(zhè費照)個2012年成(chéng)立的新媒體平台通過(新器guò)人工智能(néng)提供精準内容分發(fā)，實現了人工智能(nén笑國g)内容學(xué)習、内容創造和用戶分析，至今已村友積累了數千萬日活躍用戶。今日頭條用機器什都學(xué)習和數據挖掘分析新聞主題和内容，通過(guò)開(kāi水相)發(fā)自動寫作技術來創造熱點新聞（例如奧林匹克運動會(h場海uì)這(zhè)類熱點時(shí)期的話題通不），并自動分發(fā)個性化的内容給每一唱影位用戶、持續跟蹤分析用戶的行為和習慣（包老員括點擊數據、喜歡/不喜歡、訂閱等），實現了智能(néng)用戶分析。

人工智能(néng)在金融業價值鍊各環節的應用

伴随著(zhe)人工智能(néng)技術相美的發(fā)展，人工智能(néng)的應用已廣泛我少滲透到金融行業中，且日漸成(chéng)熟，并推動姐街銀行、保險、資本市場三大金融行業的深刻變革。為了确定不同的人從子工智能(néng)技術在金融行業農司的應用場景，我們與多位行業專家攜手合作，基理讀于銀行、保險、資本市場的細分價值鍊研究，分析人工作藍智能(néng)如何在金融領域實現推動自動化、智能(néng)分析與決筆短策、發(fā)掘新模式與新業态，并就(jiù)人工智能(雨相néng)在各個行業中較為重要的幾類應用司畫展開(kāi)示例說(shuō)明。

（1）在銀行業的應用

經(jīng)過(guò)大量的案例研究與專家訪談，著的我們發(fā)現人工智能(néng)技術在銀行業的應用較之保險與資本市場更為成(chén南美g)熟。近年來國(guó)内外多家銀行紛紛試水人工智能(néng)，人工做體智能(néng)應用已貫穿于龐大的銀市微行業業務體系中，覆蓋公司業務與零售業務從産品開(kāi)發(fā)、營銷與好劇銷售、風險管控與審核，到客戶管理與服務的完整流程（參閱圖4）。

如圖4所示，在銀行業務價值鍊的四大核心環節中，人工智能(néng)帶來了客戶畫花唱像建立與潛客預測以及語音和圖像識别身份兩(熱物liǎng)大創新模式；在産品與解決方案設計、客戶需求管理、智能(néng)投顧、反欺詐、資要信産組合風險預警等方面(miàn)為銀行樹唱提供了智能(néng)分析與決文林策；在信用評分、資料審核、報告離事生成(chéng)、客服等環節，人工智能(néng雜司)更是將(jiāng)自動化水平推向(xiàng)西藍了新高度。

（2）在保險業的應用

我們發(fā)現人工智能(néng)在保險業價值鍊的玩相各個環節存在豐富的潛在應用。國(guó)内外領先保險空農集團已開(kāi)展人工智能(n動場éng)布局，以覆蓋保險業業務體系中産險、壽險各條線的歌你前中後(hòu)台流程。人工智能(néng)不僅可為前端營銷街身、承保、核保、理賠等核心流程提供多樣(yàng)化支持，也滲透到了後藍件(hòu)端資産管理等環節中（參閱圖5）。

如圖5所示，在保險業務價值鍊的六大有化核心環節中，人工智能(néng)帶來了智能(néng)識别客戶滿意度這(zhè)一創新模式；在保險産品設計、交票裡叉銷售和追加銷售、客戶流失預測、預審批建議、反欺詐鐵湖檢測、索賠預測、資産組合管理、再保險建議等方面(miàn)提供到山了智能(néng)分析與決策；在用戶行為亮唱評估以及财物狀态檢測、承保自動化、客戶請求流轉、遠程理賠查勘等環裡的節實現了自動化水平的新高度。

（3）在資本市場業務的應用

通過(guò)案例資料研究及行業專家訪談，我制物們看到人工智能(néng)在資本市開文場同樣(yàng)具備廣闊的前景。國(guó)内外領先證券公司已開(kāi)始探索人工智能(néng)在從證券匠就發(fā)行、投資決策支持、銷售與交易到數據分析與報告等各個環節的潛在應用（學紅參閱圖6）。

如圖6所示，在資本市場業務價值鍊的五大核心環節中，人工智樹鐵能(néng)帶來了多渠道(dào)界面(miàn腦熱)信息溝通這(zhè)一創新模式；在資産組合個性化定制建議、股票交易決策支持、銀理研究分析、風險建模、智能(néng)投資顧問等唱員方面(miàn)協助開(kāi)展智能(néng)著資分析與決策；并在智能(néng)文檔解讀、自動報告生成(chéng)女唱、跨資産類别清算、移動報告等環節推進(jìn)了自動化水平達到新高度間靜。

（4）在金融業支持性職能(néng)的應用

金融行業的合規、IT、人力、财務等後(要木hòu)台支持職能(néng)中存在較多高重複性的工作，而人月黑工智能(néng)技術的重要應用之一正是對(duì)高重複性工作的見對替代，因此人工智能(néng)可錢在後(hòu)台支持流程中存在大量應用機電人會(huì)，且這(zhè)些應用對(duì)于銀行、保險、資本市近舞場等金融行業而言具有通用性。通過(媽鐵guò)對(duì)大量案例進(jìn)行研數木究總結，我們發(fā)現人工智能(néng)可被(bèi)廣泛應用于各後(hòu)台要化職能(néng)中涉及合規風險檢測、數據分析和文檔處理等方面(mià離地n)的各個環節（參閱圖7）。

如圖7所示，在金融機構的四大類支持流程中火兒，人工智能(néng)帶來了大數據運營分析這(zhè)一創新模式；在内部畫上合規偵測、可疑活動預警、網絡風險檢測等方面(miàn)促進(jìn)了智件用能(néng)分析與決策；在簡曆/房看面(miàn)試篩選、候選人互動、會(huì)計自動化、法律研究、協村志助執法等方面(miàn)提升自動化水平煙器到達新高度。

人工智能(néng)對(duì)金融業就(jiù)業市事的場的三類影響方式

基于以上人工智能(néng)技子呢術在金融業各業務價值鍊上的應用，我們總結出人工智能(néng)對(duì到為)金融業就(jiù)業市場的三類主要村校影響方式——削減崗位、提升效率及創造就(jiù)業。其中，削減崗位及提升效率均是對(duì讀空)現存崗位的影響，而創造新崗位則是從增量的角度，反映人工很黃智能(néng)對(duì)潛在就(jiù)業市場的影響。而對(duì)削減崗位和提升效率二者的我家進(jìn)一步區分，則是基于對(duì)人工智能(néng)取代人工的部分是放西否屬于某一崗位核心價值創造活動的判斷。即如果某一崗位的核心價值了去能(néng)夠不再由人工創造，而是由人工智能(né學湖ng)替代實現，則定義該崗位基本因人工智能(n唱們éng)而被(bèi)削減；而若某一崗位的核心價值創造活動是人工智能(né作西ng)無法取代的，依然需要人為實現，而人工智能(néng)僅作為輔助手兒購段完成(chéng)部分非核心工作，則屬于提升效率。

（1）削減現有崗位

人工智能(néng)對(duì)現存就(jiù)業的影響本質上是在對(du請舞ì)每個崗位中的某些工作模塊進(jìn)行替代。當某一崗位内創造核心價值的工作模塊為人工智能(néng)可取代人工的工作模塊時是綠(shí)，定義該崗位為可被(bèi)削減的崗位，原有員工可轉為監督管理職服費責或其它崗位。基于對(duì)相關學(xué)術研究的總結，人工智能(néng)可取代人工的工作模塊主要分為兩(liǎng)理睡類，一類是遵循一定步驟因而可被匠事(bèi)編碼成(chéng)計算機語言的常規他短性工作，另一類是不需應用解決複雜問題能(néng)力或創新能(海呢néng)力來應對(duì)人際情感交互員亮或随機多變環境的非認知與情感類工作。在金融行業中，目前仍存在大量核心價值創造活動為上述類型工作討窗的崗位，預計未來會(huì)随人工智能(néng)的應用而逐步削減，包括動術後(hòu)台及支持保障類崗位，以及前台業務購輛中核心為數據分析、文件處理的銀行業櫃員、保險業核保承保等崗視畫位，具體崗位將(jiāng)在第三部分規低路模估算中詳述。

（2）提升現有崗位的效率

如前文所述，當某一崗位内創造核心價值的工作模塊為人工智能(n微唱éng)技術不可取代人工的工作模塊時(shí)，人工智能(北理néng)主要負責輔助性工作模塊，則該崗位仍將(ji南你āng)存在，人工智能(nén鐵厭g)的影響主要體現為減少工作時(shí)間，從而提升效率。由于效率提升，可能(néng)個如進(jìn)一步帶來兩(liǎng)種(zhǒng唱來)結果，一是在人員不減少的情況下創造更多産出，另一種(zhǒng)是在潛城地在産出受限的情況下減少部分人員。即該崗位仍存在鐵路，但崗位上人數是否減少，取決于潛在市場需求能(néng在坐)否支持足夠多的人員就(jiù)業需求。

基于相關文獻總結，人工智能(néng)不可完全取代人工的工作模塊主要為無清晰步驟程序可遵循的非常議少規性工作，和需應用解決複雜問題能(néng)力或創新能(n可兒éng)力應對(duì)人際情感交互或随機多變環境的認識與情術劇感類工作。在金融行業内，未來仍會(huì)存在大量崗位，其創造核上少心價值的工作模塊主要為上述類型，如需大量人際情愛看感溝通的客戶經(jīng)理、人力資源等崗位，及需解決複雜問林麗題的投資經(jīng)理、财務規劃等崗位，具放窗體崗位將(jiāng)在第三部分規模估算中詳述。

（3）創造新的就(jiù)業崗位

在替代部分工作崗位的同時(shí)，人工智能(néng)技術的發(fā)展和應花村用也正為金融業就(jiù)業市場帶來生機。人工智能(néng)，在開(kā男男i)發(fā)、運營和應用中會(huì)創造大量就動山(jiù)業崗位。除去新興的人工智能(néng)技術或關身基礎設施提供商，我們認為人工智能(néng)技術將(jiāng)在金融行業内創造三類就(jiù)業崗歌在位：技術型、運營型和業務型。

技術型崗位包括數據科學(xué)家、系統架構師、開(kāi路拿)發(fā)工程師、算法及系統鐵船測試師等；運營型崗位負責大數據與人工智能(néng)産品相關系統的運行數我與維護，确保相關産品的質量穩定新到、法律和業務合規性；業務型是介于技術和業務之間的複合型崗位，包括能(néng)夠在技術部門、業務部門廠討以及服務部門之間充當業務需求及技術算舞志法解釋角色的算法解釋分析師，同時(shí)也需要能(né吧玩ng)夠快速了解、學(xué)習前沿技術并與現有業務進(jìn)行結合動西的商務拓展專家。

人工智能(néng)對(duì)金融業就(jiù)業市場的影秒喝響可能(néng)遠不止于這(zhè)些。如前所述，由人工智在雨能(néng)而催生的新商業模式帶來的就(jiù)下到業需求將(jiāng)在未來随著(zhe)行業發用看(fā)展而不斷湧現。

對(duì)崗位削減及效率提升們要影響的定量分析

如前言分析，2017年可被(bèi)認為是中國(guó)的人工智能(néng)低公應用元年，随著(zhe)國(guó)務院《新一代人工智紙對能(néng)發(fā)展規劃》的發(fā)布，人工智能(néng)新劇開(kāi)始大規模進(jìn)入政府及企業管自民理者的視野，預計人工智能(néng)的實際應用也將(jiāng)逐拍在步擴展到各行各業，開(kāi)啟中國(guó)人工智能(nén上兒g)真正的新紀元。因此，BCG以2017年作為人工智能(néng)對(duì)請又就(jiù)業市場影響的基準年份，對(duì)金融行業價值鍊上各崗位謝家就(jiù)業市場的影響進(j了謝ìn)行分析和估算（見邊欄：計算模型與方法論）。

經(jīng)測算，到2027年，中國(g志子uó)金融業就(jiù)業人口可達到993萬人，其中23%的工作崗位會我東(huì)受到人工智能(néng)帶來的颠覆性影響，削減或轉變為新型工種(zh女科ǒng)；剩下77%的工作崗位未被(bèi)替代，但效率將技筆(jiāng)獲得大幅提升。將(jiāng)受到人工智能(néng)颠覆性影響的好日主要為從事(shì)标準化、重複性工作的崗位，據估算至2027年一村約為230萬人，即金融業就(j報離iù)業總人口的23%。而餘下760萬話近人主要為需要解決複雜問題、應對(duì)人際情感交互及随機的雜多變環境的崗位，將(jiāng)不會(huì)受到人工智能讀鐘(néng)的颠覆，而是在人工智能(nén樂件g)的協助下提升效率（參閱圖8）。 

同時(shí)，在估算中我們也考慮了中國(g暗間uó)金融業本身的特點。與國(guó)外相比，中國(g樂有uó)金融業雖然總體就(jiù)業人數關為多于多數國(guó)家，但服務客戶規慢愛模亦較大，因此每個客戶對(duì)應的員工人數并非遠多于其它國紙工(guó)家。此外，由于中國(guó)互聯網行業近年來的蓬勃發(fā)展，中國地件(guó)金融企業互聯網技術的應用發嗎會(fā)展程度較國(guó)外更為先進(jìn)，如網上銀行、手機銀行等司笑已在中國(guó)銀行客戶中廣泛應用，替代掉相當一部分人力。因白道此，與國(guó)外相比，我國(guó)金融業就(jiù)業市場未來受人嗎錢工智能(néng)技術的影響程度可能(néng)國員不一定更為劇烈。

從崗位削減的角度來看，到2027年將(jiāng)制開有230萬金融業崗位因人工智能(néng)的應船歌用而被(bèi)削減，降幅約為23%（參閱圖9）。其中，保險業受影響程度最大，25%的崗位面(miàn)臨削減或轉友老型；銀行業次之，削減比例大約為22%；資制費本市場業務最少，約16%的崗位面(miàn)臨颠覆。資本市場業務需要大量且多元的行業數據了頻和資料基礎，有些數據無法高效提取其中匠票的有效信息，甚至無法通過(guò)機器和算法獲得，這(zhè)呢都一行業特性導緻人工智能(néng)技術不會(huì)在短期内線水替代如銀行和保險行業一樣(yàng)多的工作崗位。縱觀金融業，交易類、風險審核類、客戶服務類以及後(hòu)台财務黃煙類等崗位將(jiāng)更可能(néng輛快)會(huì)面(miàn)臨颠覆。盡管這(zhè)些被(bèi)削減的崗位仍可能(néng)剩下極少數人員以監文數督人工智能(néng)的工作，但由于這(海得zhè)些崗位被(bèi)高度自動化，留下的人數極少，因此我們忽略不計，將(喝雜jiāng)削減人數記為該崗位所海懂有人數。

從效率提升的角度來看，人工智能(néng)可以大幅減少原有崗位的工作時(s山都hí)長(cháng)，相當于提升效率（參閱圖10）。根據估算，到2027年，人工智能(néng)將(jiāng)使得金融業器愛未被(bèi)颠覆崗位的工作總時(shí)長(cháng)減少27亮公%，相當于人們每天花在同樣(yàng)職能(néng)活動的工作時花農(shí)間平均可減少2.1小時(shí)，效率提升38%。其中，效率的提升對(duì)資本市場影電廠響最大，銀行業次之。在産品開(kāi)發(fā間錢)、銷售、投資決策及資産管理等環節，由于人工智能(n車道éng)替代了部分低認知程度和簡單的工作模現什塊所需的人工，或在部分工作模塊上較之人工操作提高了準确性，因此可帶來拿吃生産力及效率的提升。

從新崗位創造的角度來看，人工智能(néng)在削減低技能(néng)東市工作崗位的同時(shí)會(huì)創造更雨水多的新型崗位。根據Gartner發(fā)布的報告，從2020年開(kāi)始，人工智能(n快銀éng)創造就(jiù)業量將(jiāng)超過(guò)削舊生減就(jiù)業量，在砍掉180萬個工作崗位的同時(空明shí)，會(huì)新增230萬個新的工作在好機會(huì)。目前，中國(guó)整體人工智能(n花在éng)人才缺口高達百萬，在過(guò)去兩(li快廠ǎng)年對(duì)新型崗位的需求以每年翻倍的速度遞老湖增。聚焦金融領域，人工智能(néng)領域件木的新型崗位及人才需求同樣(yàng)巨大，主要是人工智能(néng)雪愛相關技術研發(fā)人才、運營專員及人工智能(néng)商務拓展專家等，市信對(duì)研發(fā)、運維到業務每個環節都(dōu)提出了新弟自的要求。

就(jiù)業市場與人才能(néng)力需求變化趨勢

随著(zhe)人工智能(néng)技術的發(fā)展，市房分場上人才需求正在發(fā)生結構性變化。對(duì)于重複熱靜性、标準化、程序化的崗位，人工智能(néng)正在逐步取代人工，在火其需求已初現下降趨勢。然而，未來十年内，仍有部分崗位將(jiāng照微)無法被(bèi)人工智能(né個吃ng)取代。根據牛津大學(xué)及耶魯大學(xué)對(du業房ì)352名人工智能(néng)科學(xu拿書é)家的調研顯示，科學(xué)家們普遍認為人工智能短相(néng)對(duì)人類工作的完全替代可能(nén好要g)仍需一至兩(liǎng)個世紀市的，不會(huì)那麼(me)快在近期實現。尤其對(duì)于本身強調溝通、邏輯與創造的崗位不門，在近期内暫時(shí)無法被(bèi)人工智能(néng高少)所取代。此外，回顧人類曆史，每一廠作次技術進(jìn)步在消減部分崗位的同筆海時(shí)，也會(huì)創造大量新的就(jiù)業需求，如技術但船相關人才作為技術革命的中流砥柱，將區木(jiāng)長(cháng)期保持為就(jiù)業市場的紙海需求增長(cháng)點。就(jiù)業需求的轉變將(jiāng)對(duì雨花)人才技能(néng)和素質的培養提出新的要求。

人工智能(néng)時(shí)代對(duì)人船到才素質要求的影響首先直接體現在人工智能(néng)技術領域不樹，將(jiāng)在技術層面(miàn)以及在應用層面(miàn)直接對小弟(duì)人才提出硬性技術能(né為術ng)力和軟性素質能(néng)力兩(liǎng)方面(miàn)的更高國河要求。在技術的研發(fā)上，随著(zhe)未來人工智能(n訊南éng)技術發(fā)展到一定階段，企業可能(有她néng)會(huì)産生對(duì)掌握更高階技術人才件紅的需求，潛在方向(xiàng)包括機器人培訓與監督、機器人外個多形設計、機器人性格設計等技術能(n煙輛éng)力，這(zhè)類頂尖的技術人才往往有過(地兒guò)硬的學(xué)術背景煙照與科研實力，大多擁有計算機科學(xué)（Compu下舊ter Science）或者電氣工程學(xué)（Electrical E嗎鐘ngineering）等專業科學(xué)學(xué)科的博士學(xu房月é)位。而在技術的應用上，企業將(jiāng)需要更多既掌握飛算技術能(néng)力又具有良好(hǎo)軟性素質能(好我néng)力的複合型人才。這(zhè)類人才應具備交叉學(x時電ué)科背景及綜合能(néng)少西力，如同時(shí)有能(néng)力搭建計算機程序和商業模型；同時(是路shí)，他們還(hái)需要遠化快速學(xué)習能(néng)力以理解商業邏輯，更需要對女跨界合作能(néng)力與各方溝和離通洽談，從而真正將(jiāng)人工智能(紙車néng)技術落地為各行業的具體應用。