全球金融業大裁員!幹掉一批同行後,它們來了

今年,為了扭虧,被投行業務嚴重拖累的德意志銀行終於決定裁員了:5月24日,德銀官方正式宣佈,為了進一步控制成本和提高盈利,計劃在

2019年前裁員人數增加7000人,員工總數將由目前的97000人大幅降至低於90000人,裁員將重點在今年進行。

裁員實屬無奈之舉,德銀髮布的2017年四季度財報顯示,四季度該行淨虧損21.86億歐元;營收同比下降19%至57.20億歐元。挑戰性的市場環境、投行收入下滑,以及美國稅改帶來的一次性開支都對德銀業績造成影響。數據顯示,德銀2017年全年淨虧損4.97億歐元,是該行連續第三年出現虧損。

無獨有偶,今年2月,澳洲國民銀行(NAB)宣佈在3年中裁掉6000名全職員工,佔其員工比例高達18%!也就是說,10個人中,就有接近2人被裁。實際上,澳洲四大行:國民銀行(NAB)、澳新銀行(ANZ)、聯邦銀行(Commonwealth)與西太平洋銀行(Westpac)都在裁員,2018年預計四大行將裁掉2萬名員工!

不僅僅是國外同行生活在水深火熱之中,國內券商投行也在重複“過冬”三部曲:降薪、裁人、招實習生

中信建投在今年年初開始調整了薪酬體制,降低所有保代固定津貼,保代的簽字費也將分期支付。

而5月中旬,網上流傳的一張申萬投行部員工的工資單也引發熱議。原來申萬宏源證券自去年底就

調整了薪酬制度,將薪酬分為基本薪酬和績效工資。績效工資佔全額工資的比例為20%-50%不等。

5月18日,方正證券在內部宣佈裁員,下發了《關於啟動組織效率提升項目的通知》,並提出將其作為年度戰略工作重點推進。除了方正證券,一些券商也提高了從業人員的考核指標,相當於變相減薪,若連續幾個月業績考核完不成,沒有明令裁員的券商也會降薪調整人員結構。

據統計,上半年已經有25家上市券商降薪,部分降幅超50%。

行業營收結構的改變

裁員浪潮下,折射的是營收結構的改變。以華泰證券為例:

從2017年的數據中可以看出,券商傳統業務:經紀、投行業務的收入在華泰證券中佔比均比行業平均要低,而自營、利息、資管成了華泰證券新的利潤增長點。

為什麼經紀業務和投行業務比例越來越低了?

據Wind數據顯示,上市券商整體經紀業務下滑明顯,比如,

中信證券經紀業務營收59.7億元,同比下降46.7%;華泰證券經紀業務營收52.75億元,同比下降49%。而行業平均佣金淨費率也同比下降20.60%,跌破萬五至0.427,經紀業務已經風光不再。

那麼投行業務呢?今年以來投行的IPO、債券承銷、併購重組、再融資業務這幾大主要業務全線受挫。比如IPO業務,申萬宏源投行子公司保薦代表人達90人,但自2018年以來公司IPO戰績為0。沒有收入,卻還要養一個近百人的團隊,巨大的財務壓力下,不裁他裁誰?

AI與Fintech

國內國外都在裁員,想在金融行業混,是時候思考崗位與飯碗了。華爾街從2016年起就開始持續性的大裁員,與此同時,更多的工作交付給了機器與算法:

美國紐約梅隆銀行,在過去的十多個月裡投放了超過220名“機器人軍團”;

2017年1月份日本保險公司宣佈對理賠部門進行裁員30%,理由是被量化計算程序替代...

2017年4月貝萊德宣佈,裁員40名主動型基金員工,轉而用人工智能算法代替;

金融服務諮詢公司Opimas報告顯示:

到2025年,全球金融機構將減員10%,近23萬人將受到影響,電腦將取代他們的工作。在這些被裁的崗位中,40%都將來自資產管理部門。

換而言之,傳統的業務已經不需要那麼多人來完成了,2000年頂峰時期,高盛擁有600名交易員,但時至如今,這裡只剩下兩名股票交易員。

如果能用程序搞定的工作,為什麼要交給成本更高的人呢?這些簡單重複性的工作,都被程序取代了。而更復雜的分析工作則被機器學習、深度學習等所取代,AI擁有強大的運算能力,能以人腦無法企及的速度總結、學習並找到有效模式。

聽上去人類似乎有些悲劇,但一方面金融行業員工被人工智能衝擊的飯碗不保,而另一方面金融公司逐漸向金融科技轉型,開始爭搶頂尖Fintech人才。

埃森哲數據顯示,2010年至2016年,全球金融科技投資總額從122億元增長到1531億元,增長接近12倍。2017年全球金融科技領域共發生649筆融資,融資額達到1397億元,其中國內融資額796億元,佔比57%,居全球首位。

如果說融資數據只能說明Fintech是門“選修課”,那麼CFA協會的舉動就讓無數學子不得不開始學習Fintech:

在第六屆CFA中國投資峰會上,CFA協會確認將在2019年CFA考試中新增一項科目——Fintech(金融科技)

。CFA一級、二級、三級中都會增添Fintech。

至此,一個幹金融的不懂代碼,你還好意思說出口嗎?

未來還能幹點啥?

那麼,未來在金融行業,你還能幹點啥呢?

方向一:智能投顧

Morgan Stanley計劃用算法武裝其1.6萬名理財顧問,提供交易建議、接管常規任務、定製戶提醒等,協助真人顧問更好為客戶提供理財方案。

國有“四大行”之一的工商銀行,也在2017年11月13日,正式公佈了其已然上線運行的智能投顧品牌“AI投”。

國內外智能投顧的興起,導致智能投顧模型開發人才需求旺盛,只要財富公司對智能投顧的探索不停,人才需求就一直存在。

方向二:智能資管

TAMP是Turnkey Asset Management Platform的縮寫,也就是“全託資產管理平臺”。TAMP在美國已經經歷了近三十年的發展,非常成熟。行業內資管做到一定規模的,都離不開TAMP,像Envestnet、SEI和AssetMark這樣的公司,他們的業務模式都是TAMP。

國內如量子金服已經推出旗下QuantDesk平臺,用智能資管打通資產管理的整個鏈條。未來智能資管將會是行業風口,國內智能資管平臺的開發人員奇缺。

方向三:量化投資

公募、私募基金在通過人工智能輔助量化交易,目前高級金融人才奇缺,國內外量化分析師更是存在巨大供需缺口。

方向四:數據和金融分析

瑞銀集團創新主管維羅尼卡·蘭格曾明確表示瑞銀目前正在為人工智能領域招聘更多人才。包括數據科學家、架構師和商業分析師。

從今以後,金融行業的求職大軍都註定了插上Fintech的翅膀才更有競爭力,無論在職還是應屆畢業生,都可以向這個方向努力,爭取做一個複合型人才。

整個行業都處在變革的節點,如果不跟上時代的步伐,那麼淘汰的終將是你。

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