金九银十，银行等金融机构开始了新一轮招聘，大模型人才正成为新的“标配”。

界面新闻记者查询发现，中国工商银行软件开发中心上海研发部正在招聘大模型方向的数据工程专家，招商银行总行信息技术部正在招聘基础大模型研发方向、大模型应用研究方向的人才，蚂蚁集团新发布的招聘职位中，大模型方向的算法专家赫然在列……

过去两年，大模型发展迅猛，不仅给金融科技带来了新的延伸，也在一定程度上重塑着金融新业态。面临技术的新一轮“洗礼”，国内机构纷纷下场布局大模型。
蚂蚁集团去年发布了智能业务助手“支小助”，目前“支小助”已经升级到2.0版本，并落地销售、理赔、财务写作，营销创意等多个场景；招联2023年11月发布消费金融行业首个130亿参数大模型“招联智鹿”，今年7月升级推出“招联智鹿二代”……

从全球竞争来看，多家国内金融机构在大模型方面已夺得先机。根据《麻省理工科技评论》发布的全球金融机构大模型领域专利创新排行榜，在全球金融机构大模型专利创新领域，中国申请量达1909件，占比超75%。从专利申请量看，有12家国内金融机构进入全球TOP20，其中蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、马上消费金融、微众银行、中国农业银行位居全球TOP10。

要继续驰骋于这个新的竞技场，人才配备成为了关键。

金融机构纷纷加入“抢人”大战

2022年11月，ChatGPT横空出世，市场情绪瞬间点燃。灵敏的金融机构迅速反应过来，开始加入这场AI争夺战，并对大模型人才热情敞开怀抱。

“从2023年初起，我们就成立了工作专班投入大模型研究，包括人才招聘，目前我们对于大模型人才是持续招聘的状态。”在接受界面新闻记者采访时，众邦银行首席信息官李耀如是说。

其他金融机构也纷纷加入“抢人”大战，苏商银行相关负责人向界面新闻记者表示，“苏商银行已在智能客服、智能营销、智能风控、智能研发、智能办公等多个领域探索加强AI大模型应用，并启动了专项人才招聘计划，目前招聘计划实施较为顺利。”

除上述工商银行、招商银行外，平安银行也在寻求大模型算法资深工程师等高端人才，岗位要求相当严苛。要求“C9院校，硕士及以上学历，博士更优”“有6年工作经验，3年以上人工智能领域相关技术研究、开发经验”“对国内外主流大模型以及开源技术有深入了解”“有相关大模型开源项目、有人工智能顶会论文发表者优先”。

上述苏商银行相关负责人指出，大模型在国内发展时间较短，人才需求增长迅速。今年以来，银行等金融机构加大AI大模型的场景应用和生态建设。

该负责人称，基于行业特点，目前金融行业对数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理（NLP）专家、大模型（如GPT类模型）研究与应用人才、AI策略和架构师、数据工程师等人才需求较大。

界面新闻记者观察到，目前各金融机构更青睐有经验人士。在招商银行校园招聘栏目上以“大模型”作为关键字进行搜索，暂无具体招聘岗位，信息技术岗目前集中在数据开发、Java开发、前端开发等。社会招聘栏目上，则有基础大模型研发方向以及大模型应用研发方向的智能科学研发岗在列，同时还有聚焦互联网软件及大模型的行业研究岗。

以大模型应用研发方向的智能科学研发岗为例，岗位要求主要是机器学习、深度学习、NLP算法基础等技能门槛，岗位职责对于金融领域则有更多着墨，包括实现金融领域下游任务场景（chatbot、风控、辅助文案等）的落地应用；负责金融领域大模型微调与提示词工程等。

李耀表示，目前银行尤其是中小银行，对于大模型的投入主要在应用层面，也就是能在金融领域落地的大模型应用，这对人才资质有了更高要求。 “多数情况下，我们更青睐的是计算机专业相关并且有一段时间金融行业经验积累的人才。”

复合型人才短缺

由于金融业本身的特殊性，适配的大模型人才显得尤其稀缺。

苏商银行股份有限公司副行长黄进强调：“大模型的人才非常难得，既要懂业务，同时还要懂大模型的技术，还要有工程化交付的能力，这些都要求极强的学习能力。”

大模型的职业门槛本身就相对较高，根据智联招聘联合北大国发院发布的报告，2024年上半年，大模型、自动驾驶相关岗位招聘需求增加，自然语言处理岗位量翻倍。自然语言处理岗位中，要求硕博学历的占比为35.8%，比去年同期提高5.5个百分点；深度学习岗位中，要求硕博学历的占比为45.5%。

金融机构的对应职位要求更是严苛，比如上述平安银行的招聘需求，对于学历、项目经验、学术具有要求。

由蚂蚁集团、上海财经大学和国家金融科技测评中心联合发布的《大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书》指出，金融业务与大模型的深度结合对人才提出了许多要求。

从基础理论角度来看，将金融业务与大模型相结合需要具备跨学科的综合能力，包括金融学基础、计算机、软件工程、人工智能等学科能力。面向金融业务的大模型人才需要既能够理解和运用各类前沿技术工具和方法，也能够利用金融领域知识将技术与具体业务紧密结合，为金融机构提供创新和可持续的解决方案。

从工程应用角度，则需要具备扎实的实践和创新能力，大模型相关技术迭代迅速，代表新的研究范式，承袭过去的技术，但更需要新的训练框架、方法和交互方式。其本质上是工程问题，实践能力助力技术落地赋能业务增效，创新能力则对在金融大模型领域保持竞争优势至关重要。

李耀强调，金融需要的大模型人才既要懂金融，也要懂技术，但目前这类复合型人才在市场上并没有那么充裕。

招联首席信息官王耀南也向界面新闻记者表示，对银行、消费金融公司等金融机构而言，目前算法、架构和应用工程三个方向的大模型人才较为稀缺，尤其是有经验的人才，包括算法负责模型的预训练、数据处理和微调推断优化等，架构负责模型的技术架构设计。

“而应用工程人才侧重于将大模型技术应用于实际的金融产品中，该岗位需要具备复合型能力，同时兼备业务能力和大模型技术，是最为稀缺的。”王耀南进一步指出。

人才难觅，金融机构深感当前高阶的人才招聘难度较大。

此外，部分金融机构正尝试与高校共同打造人才储备池。今年3月，蚂蚁集团与上海财经大学签署校企合作协议，双方将在人工智能、大模型等前沿科技的高端人才培养、科研攻关等方面深层次合作，全面提升金融专业人才培养水平。

王耀南也向界面新闻记者分享道，2021年底，招联与中山大学联合成立“中山大学-招联数字金融联合研究中心”，围绕人工智能、大数据、区块链、机器学习和反欺诈等数字金融科技领域关键技术，开展科学研究及产学研合作。

2024年8月，招联发布“招联智鹿二代”大模型，该模型是基于llama3研发的80亿参数大模型，在消费金融行业的中文对话领域实现了性能、效率等方面的大幅跃升。“中山大学-招联数字金融联合研究中心”于2024年展开了订单式专项硕士培养计划，探索以“产教融合”为途径的专业学位研究生培养新模式。

加剧失业焦虑？

在裁员风波频出的当下，大模型的逐渐普及让行业焦虑更添一重。大模型人才的引进会对数据、编程等相关岗位带来威胁吗？大模型发展的背后是否蕴藏着裁员风险？

中国证监会原主席肖钢曾对此作出相关表述，他强调，中国金融业应用大模型不是替代人，主要定位是赋能人，依靠大模型的巨大的泛化能力，帮助员工提升效能、提升效率。“要用机器替代人，这不是我们的定位，也不符合我们的国情。”

在李耀看来，一定的岗位替代会有，在大模型进场后，一些中低端工作会出现“洗牌式”的变化，但也不用过多焦虑。“因为大模型的完全进场需要一个过程，目前这方面的应用还不成熟，人力也并不充裕。”

王耀南对此持类似看法，他认为大模型技术的引进还不会对数据、编程等相关岗位带来威胁。“当前大模型技术发展日新月异，但是在实际的产品化落地过程中，需要铺垫很多细致的数据工程和系统工程，可以说，有多少人工，才能有多少智能。”

受访专家均指出，大模型等AI工具对于各行各业带来的挑战都一样存在，作为业内人士，应该做的就是学会驾驭新事物。

“员工应该有意识地主动学习如何更好地利用大模型、利用AI提升自己的技能，而不是守着原来的技能。”李耀称。

“大模型应用将优化部分单纯重复型操作类工作岗位，但技术的快速发展本身就是技术工作者要面对的老问题，比如前端工程师，每隔几年便会面临技术升级换代的挑战。大模型时代，对于愿意适应变化、学习新技能的员工来说，这将是一个充满机遇的新时期。”王耀南表示。

值得指出的是，各大金融机构正加大力度对现有员工进行大模型培训。

“在外部人才难寻的背景下，招联目前主要通过内部培养机制来提升员工能力，例如通过参与行业会议、加强同业交流、学术报告研读等方式，了解最新的大模型技术和趋势。”王耀南介绍。

李耀提及，为帮助内部员工适应AI的发展，众邦银行会组织AI竞赛类活动，激励员工在工作中更多地尝试使用AI。培训方面，也会通过外部机构对员工进行定期的AI、大模型培训。

上述苏商银行相关负责人也向界面新闻记者表示，基于垂直领域应用场景，苏商银行已针对金融知识图谱、信贷和风控、信贷业务全流程、内部管理全流程等领域，定期举办培训和分享讨论会，积极学习同业经验和最新的前沿技术。

一场围绕大模型的行业竞争正在上演。