今年的“金九银十”招聘季即将进入尾声。

今年，从各金融机构发布的招聘公告来看，整体招聘人数小幅缩减，但在众多领域中，人工智能、大模型等领域的招聘人数却有所增加。金融机构加码布局AI，已经是行业趋势。

金融机构积极布局大模型

人才成为“硬通货”

随着人工智能技术的迅速发展，金融行业对大模型人才的需求显著上升。尽管在今年秋招季，各大金融机构的整体招聘人数有所减少，但对于具备大模型开发与应用能力的高端人才的需求，呈现出逆势增长态势。

近年来，金融机构通过引入大模型技术，进一步提升了数据分析、风险控制、客户服务等多方面的业务能力。为了应对未来数字金融可能加剧的竞争，拥有大模型相关技术背景的候选人，尤其是熟悉自然语言处理、深度学习及算法优化的专业人士，正成为市场中的“抢手货”。

10月18日，记者看到，工商银行、交通银行等国有大行，以及平安银行、招商银行、兴业银行等股份制银行，纷纷发布了招聘大模型人才的公告。

各大银行官网显示，大模型岗位通常要求应聘者具备较长的工作年限和丰富的工作经验，因此多通过社会招聘的方式，校园招聘占比较少。此外，股份制银行的大模型人才招聘数量略高于国有大行。

券商、保险公司等非银金融机构也同样在招聘大模型人才。中金公司9月6日发布了一则“算法工程师”岗位的招聘公告，要求应聘者参与投资研究领域的大模型技术研发与应用落地。该岗位要求应聘者具备扎实的代码基础，对自然语言处理（NLP）算法及主流语言模型有深入理解，并在预训练、领域微调、模型压缩、长文处理等相关领域有深入研究或实践经验。

平安保险也陆续发布了多个大模型相关的招聘岗位，包括AI专家、AI产品经理、算法工程师等。部分岗位要求应聘者熟悉GPT模型架构，深入了解国内外主流大模型，有大模型相关或NLP研究论文发表者优先。

与此同时，蚂蚁集团等互联网金融科技公司对大模型人才的需求更加广泛。仅在9月11日至10月17日期间，蚂蚁集团就发布了46个与大模型相关的招聘公告，其中大模型算法岗位的招聘人数最多。

业内人士：全球已有多个金融大模型落地，国内仍存在诸多短板

中诚信国际数字化管理部负责人王晓宇在接受记者采访时表示，金融大模型最近两年来发展迅猛，从最初的对话系统，如今已经扩展到金融咨询、债券分析、财富管理、政策研究、投资分析、银行保险、风险控制等多个细分领域。

全球众多金融机构已经实施了相关案例，例如摩根士丹利利用GPT-4技术为服务财富管理部门提供服务；摩根大通运用AI技术预测货币政策，并计划推出IndexGPT选股服务；Two Sigma借助ChatGPT进行投资分析；苏黎世保险运用ChatGPT处理理赔和数据挖掘。在国内，微众银行也提出了金融风控大模型指南等。

在金融行业大模型方面，也有不少金融机构发布了专业大模型，彭博发布了拥有500亿参数的金融版ChatGPT；Broadridge推出了服务于债券市场的BondGPT。在国内，东方财富已经在其Choice平台中嵌入了妙想大模型等。

王晓宇提到，中国在人工智能大模型规模已经稳居世界第二，且正在不断缩小与美国的差距。但目前国内大模型还存在几个短板。

一是数据质量方面存在差距。用于训练大模型用的中文语料和英文语料对比，不仅污染更严重，而且高质量的语料数量层面也要小于英文语料，影响模型训练效果。

二是软件生态方面有待提高。目前主流的训练和推理部署软件多为国外生产，相关的开发规范也多以OpenAI等国外机构为标准。

三是AI硬件方面存在差距。由于受到外部制裁的影响，我国在训练大模型所需的显卡集群数量明显少于国外，这限制了模型训练的规模和速度。

尽管存在这些挑战，但我国的金融科技企业和研究机构正在积极探索解决方案，以推动大模型技术在金融领域的应用和发展。

数据要素价值凸显

金融行业求职者需要扩充“技能包”

在中国信息通信研究院发布的《2024大模型典型示范应用案例集》中，已有多项金融领域的大模型产品陆续落地，囊括了资产管理、合规风控、智能证券、AI资讯等多个细分市场。

该案例集还显示，国内大模型行业正在形成一种新的共识，即只有面向市场，以场景为导向，AI只有在“场景”下才能真正发挥多重价值。当前，中国大模型厂商正在朝着“行业大模型”发力，一大批公司在用大模型改造和优化已有业务流程时初见成效，并找到了新的商业机会。

这一趋势反映了金融行业加速拥抱智能化、数字化转型的战略布局。

记者观察到，在多则校招公告中，都提到“具有金融和计算机双重跨界学科背景者优先”，凸显了金融机构在当下背景下对人才选择的偏好。

根据猎聘2024年第一至第三季度的数据，除了会计学、金融学、财务管理等与金融行业密切相关的专业外，工商管理、计算机科学与技术、土木工程、人力资源管理、市场营销、软件工程等专业的毕业生在投递金融行业职位的求职者中也占有较高比例。

王晓宇认为，随着大模型技术的迅速发展，技术适应能力和沟通能力，会是金融机构在筛选求职者时更加关注的部分。从业者如果具备一定的编程思维和能力，能与AI清晰地传达和接收信息，就能在竞争激烈的环境中脱颖而出，为金融行业的未来发展贡献力量。

2024年1月，国家数据局等17部门近日联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，旨在充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，计划选取金融服务在内的12个领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。

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