有份銀行的工作，就是捧上了“金飯碗”？
銀行是最“多金”的地方，不少人認為，如果能夠在銀行工作的話，相當於是捧上“金飯碗”。在外界看來，銀行職員可以朝九晚五，而且工作環境也不錯，工資呢，應該也是可觀的，方方面面來看，簡直是一個“完美”的工作。
80年代時國營大工廠的採購員，90年代的外企白領，2000年代的銀行業務經理，這些都是令人豔羨的好工作，不僅薪水高，而且這些行業裡的機會，讓很多人挖掘到了第一桶金。
六大銀行員工再漲薪 人均年薪超26萬？
微博「新浪財經」發佈稱：“六大銀行人均年薪超26萬元”，具體的報道如下：
2019年，六家國有銀行共實現淨利潤約1.12萬億元，平均日賺30.59億元。2019年，六大行員工人均薪酬較去年有所提高，員工創利能力也在不斷攀升。總體來看，各家銀行員工的平均薪酬均超過26萬。其中，交通銀行領跑，人均薪酬達37.5萬元，人均創利88萬元。
在銀行員工年齡結構上，郵儲銀行更加年輕，40歲及以下員工佔比達到69.16%。同時，六大國有銀行中，擁有本科及以上學歷的員工佔比均超50%。值得注意的是，在近年來銀行向數字化轉型發力的過程中，員工的職能結構也在悄然發生改變。
你在銀行工作嗎？拿到26萬+年薪了嗎？拖後腿了嗎？
消息一出，評論區炸開了鍋，很多“現役”銀行從業者紛紛出來解釋情況。
“我和馬雲平均下來，我也有好幾百億了”！
這位兄弟的小學數學，學得真棒，但答案需要更正一下，據2020年4月8日，福布斯發佈的《第34期全球億萬富豪榜》，馬雲的身家是388億美元，摺合2716億人民幣，如果你跟馬雲平均的話，是1358億人民幣的身家。
“我在四大行工作，去年到手6.8萬元，如有謊言，天打雷劈”！
更有小姐姐不惜發起毒誓，說基層員工的工資並不高，主要是被高層工資拉高了平均數，小編也在廣州市的四大行的多個網點進行了調研。得出的結果是，銀行一線的正式員工，年薪一般在10-12萬，確實跟26萬相差一倍有多。
“請把我的20萬還給我”！
某些二線城市的四大行職員，直接高呼“請把我的20萬還給我”！所謂不患貧患不均，這次統計數據的公佈，再一次刺激了很多銀行從業員的神經。
AI技術會對銀行從業員的飯碗造成衝擊嗎？
信貸員和數據分析員，原來銀行最為風光的崗位，現在也可能面臨失業的風險。
阿里巴巴旗下的網商銀行，一年服務上千萬家小微企業（2018年是1227萬），使用的全是基於大數據和人工智能技術的零人工干預的放貸流程，可以做到3分鐘內完成申請，貸款10秒鐘內到賬，整個銀行沒有一個信貸員。
高盛用軟件工程師替代數據分析員，大約1個軟件工程師能代替4個數據分析員。現在這個趨勢還在蔓延，有研究估算，從2020年到2025年的5年內，華爾街大約有10%的數據分析崗位要消失掉。
牛津大學的Frey和Osborne兩名學者做了一項研究，他們將不同行業可能被人工智能替代的概率算了出來。根據他們的數據排名，金融行業的人工智能替代概率平均高達69%。除了信貸員以外，金融行業裡有不少工作，比如預算分析師、承保人、稽查員，這些職業被人工智能取代的概率都超過了90%。
資料閱讀、記憶、複述、數據分析、總結——這些原來都是高門檻的人類技能，但在人工智能的衝擊之下，這些技能會迅速貶值，相關職業的技能護城河會被轉瞬沖垮。銀行的工作，其實也是一項“可編碼”的工作，櫃員、理財經理、信貸審核員這些職業，工作內容都是看材料、查報表、打電話、審核信息、按照模型評估風險這些高度“程序化”和“流程化”的工作，人工智能對他們的衝擊，比我們想象的大得多。
銀行金字塔式的人才需求，決定了收入的不均衡
銀行在各個細分崗位中，人工智能替代概率的差距也非常大：大約有60%的職位人工智能替代概率極高，超過90%；但是也有25%的職位，人工智能替代概率很低，不到30%。
實際上，像銀行這樣的金融業，各種細分職業呈現的是一種“金字塔”的形狀：大部分基層到中層崗位都是可編碼型的，而處於金字塔頂尖的少部分職位反而更加“不可替代” ，行業的財富會更加向這部分職位傾斜。
比如說行長，他們的工作大部分是“找資源，協調關係，平衡利益”——這些頂層的職位，不是“數據驅動”，而是“以人為本”的，而這些技能，恰恰是最不可編碼，也無法程序化的，是行長們是職業生涯中，日積月累形成的人脈和能力。
因為這種金字塔的人才結構，一個行長150萬年薪，7個普通職員8萬年薪，平均下來就是26萬左右一年，確實是合理的薪酬結構。
總 結
今天，我們從微博「新浪財經」發佈的“六大銀行人均年薪超26萬元”話題出發，分析了銀行業現有的薪酬結構，人工智能取代銀行某些崗位的可能性，以及銀行金字塔式的人才結構，造成的收入不均的現象。
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