那麼，人工智慧會取代投資銀行家嗎？並非像人們想像的那種科幻電影裡那麼徹底。但它會取代部分工作，縮減某些團隊規模，縮短初級員工的繁重工作時間，並改變各個層面「優秀」的定義。
出乎意料的是，這或許也會讓一些銀行家更有價值。.
我知道——這聽起來好像我想兩頭都佔。某種程度上來說，我的確是這麼想的。因為現實就是這麼複雜。.
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從實際角度看待人工智慧可以取代和不能取代的任務。.
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儘管人工智慧發展迅速，但為什麼法律工作仍然難以完全自動化？.
「人工智慧會取代投資銀行家嗎？」這個問題的簡短答案是📌
人工智慧不太可能完全取代投資銀行家，因為銀行業不僅僅是產出產品——它還要贏得信任、應對模糊的情況，並在每個人都有不同的動機和選擇性記憶的情況下完成交易。
但人工智慧絕對會：
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自動化大部分分析、起草和流程工作
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縮短提案和執行的時間線
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減少某些工作層級所需的人力。
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價值重心轉向關係能力、判斷力與分配能力
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迫使銀行重新思考分析師到助理的「學徒制」模式
所以，如果你問的是“人工智慧會取代投資銀行家嗎？”，好像這個問題只有“是”或“否”兩個選項，那麼直接的答案是：人工智慧取代的是某些工作，而不是整個人類。 🧠🤖
快速認清現實：這並非「將來某一天」——它已經體現在勞動市場的數學模型中了🔢
簡單來說：高階主管不是在爭論是否重要，而是在圍繞人工智慧制定預算。
-
世界經濟論壇的雇主調查顯示， 86% 的預計到 2030 年，人工智慧和資訊處理技術將改變他們的業務，同一項調查也強調了結構轉型帶來的大規模就業更替（創造就業 + 取代就業機會）。 [1]
-
如果，生成式人工智慧可以顯著提高每小時的產出（這是一個很大的“如果”，但這正是關鍵所在）。 [2]
翻譯：即使「銀行家」不會消失，營運模式也不會保持不變。
投資銀行家的工作內容（人們容易忽略的部分）🧾📈
如果投資銀行只是電子表格和投影片，那這場對話早就結束了。但實際上，這份工作更像是五份工作疊在一起，裝在一件風衣裡：
-
業務拓展（尋找並贏得工作機會）
、人際關係建立、定位、時機掌握、政治手腕。一點心理輔導，一點策略，一點棋藝♟️ -
執行（促成交易）
需要協調律師、會計師、內部委員會、客戶領導、交易對手…以及不斷出現的「小」危機。 -
估值與敘事：
不僅僅是數字——而是一個經得起推敲的故事。為什麼是這筆交易？為什麼是現在？為什麼是這個價格？ -
流程管理：
時間表、資料室、盡職調查請求、利害關係人管理。這基本上就是專業的貓咪管理🐈 -
風險管理與聲譽判斷：
不該做什麼與該做什麼同樣重要，有時甚至更重要。
人工智慧可以幫助解決所有這五個問題。但要替換掉所有五個問題就比較困難了。.
投資銀行中好的AI需要具備哪些條件🤝🤖
銀行業中「優秀的」人工智慧並非指能產生最優美段落的人工智慧，而是指像一位可靠的初級同事那樣行事的人工智慧，它：
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不會產生幻覺（或至少能清楚地表明不確定狀態）
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它解釋了其假設，而沒有變成一場哲學講座。
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在合規限制範圍內工作，並且不抱怨。
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使用統一的模板和版本控制（銀行業對隨機性極為敏感）
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了解背景－產業動態、交易結構規範、顧客敏感點
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保留審計追蹤記錄，以便日後有人可以對輸出結果進行辯護😬
此外，金融業已在後端處理和合規等領域採用人工智慧（包括世代人工智慧），同時也明確指出了不透明性、隱私、網路安全和偏見等風險。這種矛盾正是整個遊戲的精髓所在。 [3]
隱藏的要求是信任。一個模型可以很智能，但如果它在壓力下不可靠，就會變成累贅。就像一輛煞車不靈敏的跑車——開起來很爽，但過不了多久就不好開了。.
人工智慧首先衝擊的領域：銀行業「工業」部分🏭🧠
最早的失業發生在以下工作：
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高音量
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模板驅動
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人為錯誤較多
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機械檢查簡便
所以，沒錯，很多經典的分析師痛點都正處於衝擊波的中心。.
可能自動化（或大幅壓縮）的任務
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撰寫初稿簡報文案與市場概況✍️
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根據結構化輸入建構競爭分析表
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總結文件、筆錄和研究筆記
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格式化幻燈片並執行品牌規則（告別凌晨兩點的對齊大戰）🎯
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根據提供的盡職調查報告創建CIM章節草案
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快速產生多種估值方案
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撰寫電子郵件、狀態更新、會議議程（那些光鮮亮麗的工作…）
轉折
即使人工智慧「完成」了這項任務，人類仍然：
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檢查一下
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更正
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在內部捍衛它
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對外展示
所以工作重心從創作轉移到了審核、監督和評判。聽起來容易一點…直到你最終簽字確認為止😵💫
一個非常典型的場景：晚上11點17分，客戶要求在第二天早上之前提交“更精煉的股權故事”，而且有人需要三個三個版本。一套強大的AI系統可以在幾分鐘內完成初稿撰寫和幻燈片框架搭建——然後，助理/副總裁就可以著手真正的工作了：修正那些技術上正確但商業上存在問題的。
人工智慧的弱點在於：促成交易的人性因素🧩💬
殘酷的真相是：投資銀行的許多價值都與社交和情境有關。不是虛假的社交，而是情境性的社交。.
人工智慧在以下方面有更多困難：
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客戶心理：恐懼、自尊、內在政治、董事會動態
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談判中的微妙之處：言下之意與言外之意
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時機把握：何時推進，何時暫停
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基於聲譽的信任： “我以前看過這部電影，別那樣做。”
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在各種限制條件（稅收、治理、監管摩擦）下進行創意架構構建
-
問責制：客戶希望由真人來提供建議並承擔責任。
模型可以提供一個框架。但它無法坐在一位既憤怒又恐懼的CEO對面，冷靜地引導談話回到理性的選擇。這是一種非常人性化的技能。不是魔法－－而是人的能力。.
比較表：頂尖的「人工智慧+銀行」解決方案（及其服務對象）📊✨
這裡提供一個更實際的觀點——不是「最佳人工智慧工具」的銷售文案，而是「最佳使用模式」。.
| 工具/設定 | 觀眾 | 價格 | 為什麼有效 |
|---|---|---|---|
| 分析師助理（負責競品分析和選秀） | 分析師、助理 | $-$$ | 加快初稿撰寫速度並減少低級錯誤。但仍需檢查（始終如此）。. |
| 帶有品牌護欄的場地產生器 | 報道團隊 | $$ | 能快速將粗略的提綱轉換成可用的頁面……不過格式有時會有點奇怪。 |
| 盡職調查總結器 + 問答機器人 | 交易團隊 | $$-$$$ | 大幅縮短閱讀時間，但前提是資料存取乾淨且經過授權。 |
| 內部知識檢索（政策、先例） | 每個人 | $$ | 找到「上次我們是怎麼做的？」的答案——節省大量時間📚 |
| 關係智能（訊號、帳戶映射） | 老年人，起源 | $$-$$$ | 有助於把握時機和角度；但不能取代實際的關係。 |
| 審批流程 + 合規性檢查器 | 風險、法律、銀行家 | $$$ | 避免犯下會成為頭條新聞的錯誤。但諷刺的是，它也會減慢速度…😬 |
是的，定價很模糊。這是故意的。銀行業採購自成一套體系。.
人工智慧會取代投資銀行家嗎？這取決於資歷👔🧑💻
接下來，話題就變得精彩了。.
分析師與初級員工😵💫
許多初級工作包括：
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起草
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格式化
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正在更新
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在略作調整後重建相同模型
人工智慧對此進行了高度壓縮。這意味著：
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同樣的產量可能需要更少的初級員工。
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留下的初級球員將被要求更快地達到更高的水平。
-
「從痛苦中學習」的模式遭到破壞
這其中存在一個真正的風險：如果人工智慧取代了繁瑣的工作，初級員工也可能失去累積直覺所需的重複練習機會。這就像只透過點外賣來學習烹飪一樣——你或許能應付，但你永遠成不了廚師。.
助理和副總裁🧠
這些職位可能會變得更有價值，因為：
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將客戶需求轉化為可交付成果
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出貨前找出問題所在
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管理利害關係人和時間安排
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解讀歧義並做出決定
人工智慧使它們速度更快，而不是使它們過時。.
醫學博士與造雨者☔
如果你真正透過人際關係和信任來創造收益，人工智慧並不會取代你。它甚至可能會拉大你與人工智慧之間的差距：
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能夠發起和提供諮詢的銀行家
-
主要負責流程監理的銀行家
雖然殘酷，但是……是的。.
銀行家新技能組合（又稱：如何避免被邊緣化）🧰🚀
如果人工智慧能幫你擺脫重複性生產工作，那麼剩下的就是人們願意付費的服務了。.
變得更有價值的技能
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客戶敘事建構：化繁為簡，引人入勝🎤
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商業判斷：什麼重要，什麼不重要，什麼有風險
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行業模式識別：了解數字背後的“原因”
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談判與影響力：內部與外部
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流程領導力：確保交易在複雜環境中順利進行
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人工智慧監督：提示、驗證、壓力測試輸出
沒錯，「精通人工智慧」確實成為了一種能力——但不是那種讓人感到尷尬的能力。更確切地說：你能否負責任地、快速地使用它，並且不會讓團隊難堪。.
那些令人不舒服的事情：風險、合規和責任⚠️🏛️
銀行業不是沙盒，而是問責機制。.
兩個非常不吸引人的現實推動了普及速度：
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模型風險治理並非可有可無。
銀行監理機構對模型風險管理有長期的期望：驗證、文件記錄和治理。 （生成式人工智慧並不會神奇地獲得豁免——恰恰相反，它提高了控制標準。）[4] -
溝通和記錄保存問題很快就會變得棘手。
根據美國證券交易委員會 (SEC) 和美國金融業監管局 (FINRA) 的記錄保存規定，經紀交易商有明確的義務保留與業務相關的溝通記錄（包括電子溝通記錄）。當人們開始將交易背景資訊貼到工具中、產生草稿或與內部機器人「聊天」時，這一點就顯得尤為重要。 [5]
因此，人工智慧的應用往往表現為：“人工智慧無所不在……但前提是它必須被圈起來。”
未來展望：更少的層級、更快的周期、更高的專業化程度🔄💼
現實的結果並非銀行家的滅絕，而是銀行家的轉型：
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由人工智慧系統支援的精實交易團隊
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更多由產業、產品和執行人才組成的“團隊”
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更快地迭代方案和模型
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更重視分銷管道（誰能投放訂單，誰能帶來買家，誰能調動資金）
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兩者之間存在分歧：
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高信任度諮詢工作（人工參與度高）
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大批量生產工作（人工智慧密集）
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此外，預計會有更多精品公司憑藉自身實力脫穎而出。如果人工智慧能夠賦予小型團隊媲美大型公司的生產能力，那麼真正的競爭優勢將體現在人脈關係、判斷力和專業領域知識上🥊
人工智慧會取代投資銀行家嗎？精簡版🧾✅
人工智慧會取代投資銀行家嗎？不會完全取代。但它會取代銀行家們花費時間從事的很大一部分工作，尤其是一些基礎性的生產性工作。
哪些內容能真正奏效：
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人際關係
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判斷
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談判
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問責制
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駕馭人類系統（董事會、個人主義、政治…沒錯）
變化內容：
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團隊規模
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訓練路徑
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速度預期
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「增加價值」的定義
最終獲勝的銀行家，是那些能夠巧妙地編輯現實的人——他們利用人工智慧來提升效率，同時又對最終的決定保持高度負責。這聽起來略帶詩意，但也無可厚非。就像使用電動工具一樣：它能讓你更快，但並不能讓你更聰明。.
參考
[1]世界經濟論壇 -
《2025年未來就業報告》（摘要） [2]麥肯錫全球研究院 -
生成式人工智慧的經濟潛力：下一個生產力前沿[3]國際清算銀行 -
智慧金融體系：人工智慧如何改變金融（BIS工作文件第1194號，PDF） [4]聯準會 -
局(V LR -帳簿和記錄（包括美國證券交易委員會《交易法》第17a-4條規定的電子通訊保存）
常問問題
人工智慧會完全取代投資銀行家嗎？
並非一蹴可幾，徹底推翻重來。投資銀行業務不僅僅是產出——它關乎信任、判斷、政治，以及如何在壓力下讓真人說出「是」。人工智慧將取代部分工作，縮短時間，並精簡一些層級，尤其是在初級生產環節。但客戶仍然希望由真人來提供建議（並承擔後果）。 🤝
哪些投資銀行業務任務最有可能率先自動化？
首先處理的是「工業級」工作：數量龐大、模板化、易於機械檢查。例如，初稿推廣文案、市場概覽、競品分析表、文件/筆錄摘要、投影片格式設定、CIM 章節草稿、情境模擬以及沒完沒了的狀態更新。關鍵在於，你並不會停止工作──而是從創作轉向審核、修正，並在內容出現商業錯誤時進行辯護。.
人工智慧會取代投資銀行家擔任分析師嗎？
人工智慧大大簡化了傳統分析師的繁瑣工作：起草、格式化、更新和重建同一個模型，並進行細微調整。這意味著完成相同的工作所需的初級分析師人數可能更少，但對留下的員工的要求也會更高。風險在於訓練：如果基礎工作消失了，培養直覺的重複性工作也會跟著消失。僅僅「安排」工作是無法變得敏銳的。 😅
隨著人工智慧的普及，助理、副總裁和總經理的命運將會如何？
助理和副總裁的價值可能會提升，因為他們能將複雜的客戶需求轉化為可交付成果，並在產品發布前發現問題。他們還能管理時間節點、利害關係人和應對不確定性——這些都是人工智慧仍然難以勝任的領域。對董事總經理而言，基於關係和信任的開發模式依然重要。真正能帶來收益的人和主要負責流程監督的人之間的差距正在擴大。 ☔
為什麼人工智慧在銀行業務中負責完成交易的環節會遇到困難？
因為最困難的部分在於情境和人為因素。人工智慧可以提供框架建議，但客戶心理、董事會政治、談判技巧和時機掌握等因素並非易於取得的資料集。基於聲譽的信任也難以捉摸：「我以前見過這種情況」既包含經驗，也包含責任感。當CEO既憤怒又恐懼時，需要有人來掌控局面，而不僅僅是生成文本。.
銀行如何在投資銀行業務中安全有效地運用人工智慧？
一套「好的」系統就像是可靠的初級隊友：它能指出不確定性，解釋假設，在合規約束範圍內運行，並保持模板的一致性。同樣重要的是，它需要審計追踪，以便日後有人能夠為輸出結果辯護。實際應用往往看起來像是“人工智慧無所不在……但又被圍了起來”，因為隱私、網路安全、不透明性和偏見風險並不會隨著交易的完成而消失。 ⚠️
GenAI在銀行業應用方面最大的合規性和記錄保存風險是什麼？
有兩個現實因素拖慢了進程。首先，模型風險治理並非可有可無——監管機構要求進行驗證、記錄和控制，而 GenAI 可能會提高標準，而不是降低標準。其次，溝通和記錄保存至關重要：當人們將交易背景資訊貼在工具中或在聊天中產生草稿時，在經紀交易商監管制度下，可能會造成記錄保存和監管方面的難題。.
人工智慧正在改變投資銀行業，如何才能維持自身價值？
記住「要用馬力，而不是智慧」。利用人工智慧更快地起草、建構和迭代內容，然後把人力投入敘事、商業判斷、產業模式識別、談判和流程管理。 「精通人工智慧」意味著負責任地監督它：合理引導、壓力測試輸出，並找出技術上正確但商業上錯誤的地方。最終的贏家將成為現實的優秀編輯。 🧠🤖
常問問題
人工智慧會完全取代投資銀行家嗎？
並非一蹴可幾，徹底推翻重來。投資銀行業務不僅僅是產出——它關乎信任、判斷、政治，以及如何在壓力下讓真人說出「是」。人工智慧將取代部分工作，縮短時間，並精簡一些層級，尤其是在初級生產環節。但客戶仍然希望由真人來提供建議（並承擔後果）。 🤝
哪些投資銀行業務任務最有可能率先自動化？
首先處理的是「工業級」工作：數量龐大、模板化、易於機械檢查。例如，初稿推廣文案、市場概覽、競品分析表、文件/筆錄摘要、投影片格式設定、CIM 章節草稿、情境模擬以及沒完沒了的狀態更新。關鍵在於，你並不會停止工作──而是從創作轉向審核、修正，並在內容出現商業錯誤時進行辯護。.
人工智慧會取代投資銀行家擔任分析師嗎？
人工智慧大大簡化了傳統分析師的繁瑣工作：起草、格式化、更新和重建同一個模型，並進行細微調整。這意味著完成相同的工作所需的初級分析師人數可能更少，但對留下的員工的要求也會更高。風險在於訓練：如果基礎工作消失了，培養直覺的重複性工作也會跟著消失。僅僅「安排」工作是無法變得敏銳的。 😅
隨著人工智慧的普及，助理、副總裁和總經理的命運將會如何？
助理和副總裁的價值可能會提升，因為他們能將複雜的客戶需求轉化為可交付成果，並在產品發布前發現問題。他們還能管理時間節點、利害關係人和應對不確定性——這些都是人工智慧仍然難以勝任的領域。對董事總經理而言，基於關係和信任的開發模式依然重要。真正能帶來收益的人和主要負責流程監督的人之間的差距正在擴大。 ☔
為什麼人工智慧在銀行業務中負責完成交易的環節會遇到困難？
因為最困難的部分在於情境和人為因素。人工智慧可以提供框架建議，但客戶心理、董事會政治、談判技巧和時機掌握等因素並非易於取得的資料集。基於聲譽的信任也難以捉摸：「我以前見過這種情況」既包含經驗，也包含責任感。當CEO既憤怒又恐懼時，需要有人來掌控局面，而不僅僅是生成文本。.
銀行如何在投資銀行業務中安全有效地運用人工智慧？
一套「好的」系統就像是可靠的初級隊友：它能指出不確定性，解釋假設，在合規約束範圍內運行，並保持模板的一致性。同樣重要的是，它需要審計追踪，以便日後有人能夠為輸出結果辯護。實際應用往往看起來像是“人工智慧無所不在……但又被圍了起來”，因為隱私、網路安全、不透明性和偏見風險並不會隨著交易的完成而消失。 ⚠️
GenAI在銀行業應用方面最大的合規性和記錄保存風險是什麼？
有兩個現實因素拖慢了進程。首先，模型風險治理並非可有可無——監管機構要求進行驗證、記錄和控制，而 GenAI 可能會提高標準，而不是降低標準。其次，溝通和記錄保存至關重要：當人們將交易背景資訊貼在工具中或在聊天中產生草稿時，在經紀交易商監管制度下，可能會造成記錄保存和監管方面的難題。.
人工智慧正在改變投資銀行業，如何才能維持自身價值？
記住「要用馬力，而不是智慧」。利用人工智慧更快地起草、建構和迭代內容，然後把人力投入敘事、商業判斷、產業模式識別、談判和流程管理。 「精通人工智慧」意味著負責任地監督它：合理引導、壓力測試輸出，並找出技術上正確但商業上錯誤的地方。最終的贏家將成為現實的優秀編輯。 🧠🤖
常問問題
人工智慧會完全取代投資銀行家嗎？
並非一蹴可幾，徹底推翻重來。投資銀行業務不僅僅是產出——它關乎信任、判斷、政治，以及如何在壓力下讓真人說出「是」。人工智慧將取代部分工作，縮短時間，並精簡一些層級，尤其是在初級生產環節。但客戶仍然希望由真人來提供建議（並承擔後果）。 🤝
哪些投資銀行業務任務最有可能率先自動化？
首先處理的是「工業級」工作：數量龐大、模板化、易於機械檢查。例如，初稿推廣文案、市場概覽、競品分析表、文件/筆錄摘要、投影片格式設定、CIM 章節草稿、情境模擬以及沒完沒了的狀態更新。關鍵在於，你並不會停止工作──而是從創作轉向審核、修正，並在內容出現商業錯誤時進行辯護。.
人工智慧會取代投資銀行家擔任分析師嗎？
人工智慧大大簡化了傳統分析師的繁瑣工作：起草、格式化、更新和重建同一個模型，並進行細微調整。這意味著完成相同的工作所需的初級分析師人數可能更少，但對留下的員工的要求也會更高。風險在於訓練：如果基礎工作消失了，培養直覺的重複性工作也會跟著消失。僅僅「安排」工作是無法變得敏銳的。 😅
隨著人工智慧的普及，助理、副總裁和總經理的命運將會如何？
助理和副總裁的價值可能會提升，因為他們能將複雜的客戶需求轉化為可交付成果，並在產品發布前發現問題。他們還能管理時間節點、利害關係人和應對不確定性——這些都是人工智慧仍然難以勝任的領域。對董事總經理而言，基於關係和信任的開發模式依然重要。真正能帶來收益的人和主要負責流程監督的人之間的差距正在擴大。 ☔
為什麼人工智慧在銀行業務中負責完成交易的環節會遇到困難？
因為最困難的部分在於情境和人為因素。人工智慧可以提供框架建議，但客戶心理、董事會政治、談判技巧和時機掌握等因素並非易於取得的資料集。基於聲譽的信任也難以捉摸：「我以前見過這種情況」既包含經驗，也包含責任感。當CEO既憤怒又恐懼時，需要有人來掌控局面，而不僅僅是生成文本。.
銀行如何在投資銀行業務中安全有效地運用人工智慧？
一套「好的」系統就像是可靠的初級隊友：它能指出不確定性，解釋假設，在合規約束範圍內運行，並保持模板的一致性。同樣重要的是，它需要審計追踪，以便日後有人能夠為輸出結果辯護。實際應用往往看起來像是“人工智慧無所不在……但又被圍了起來”，因為隱私、網路安全、不透明性和偏見風險並不會隨著交易的完成而消失。 ⚠️
GenAI在銀行業應用方面最大的合規性和記錄保存風險是什麼？
有兩個現實因素拖慢了進程。首先，模型風險治理並非可有可無——監管機構要求進行驗證、記錄和控制，而 GenAI 可能會提高標準，而不是降低標準。其次，溝通和記錄保存至關重要：當人們將交易背景資訊貼在工具中或在聊天中產生草稿時，在經紀交易商監管制度下，可能會造成記錄保存和監管方面的難題。.
人工智慧正在改變投資銀行業，如何才能維持自身價值？
記住「要用馬力，而不是智慧」。利用人工智慧更快地起草、建構和迭代內容，然後將人力投入敘事、商業判斷、產業模式識別、談判和流程管理。 「精通人工智慧」意味著負責任地監管它：提供恰當的提示，對輸出進行壓力測試，並找出技術上正確但商業上錯誤的地方。最終的贏家將成為現實的優秀編輯。.