分析師們的失業(yè)焦慮不難理解,AI的挑戰(zhàn)正在實實在在地發(fā)生。其超強的數據收集整合、文字組織、邏輯推理能力,正全面提升搜、讀、算、寫、用等各投研環(huán)節(jié)效率。會聊天、能答疑,在一問一答的對話中讀懂投資者的心思,基于用戶畫像給予針對性的投資建議;善思考、會算數,能從浩如煙海的數據、K線圖中找到投資最優(yōu)解,提供專業(yè)全面的市場分析;會寫方案、能做視頻,是不知疲倦的投資好幫手……面對如此全能的“武功高手”,包括證券分析師在內的部分從業(yè)者難免會心生憂慮,甚至產生“生存危機”。
更深的危機感還來自AI強大的迭代能力。從一名普通分析師成長為業(yè)內知名專家,可能得付出數十年孜孜不倦的深耕積累,經年累月保持知識的更新和勤勞的鉆研,才能由量變引發(fā)質變。但對人工智能而言,知識迭代的時間坐標是以月乃至以日計算的,發(fā)展越往后,迭代時間越短,甚至一日千里,能力呈幾何級增長。一些機械性、重復性的工作,如數據統計、信息匯總等可被AI輕易取代;一些有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性的智力活動,如金融分析、設計開發(fā)等,未來AI也是可能勝任的。
面對AI的威脅,掩耳盜鈴式的忽視不可取,心存偏見的排斥拒絕更可能會被淘汰。不過,甘拜下風、如臨大敵,倒也大可不必。當前AI所依賴的數據基礎尚不牢靠,提供的內容還無法保證沒有差錯,出現誤判偏差、說胡話的反饋不在少數,需要人工進行干預和修正。并且,還存在造假、詐騙等風險,AI的普及應用仍面臨規(guī)范化與倫理問題,數據隱私保護、算法可解釋性標準等都有待建立,加強人工智能規(guī)范管理和安全監(jiān)管,防止技術濫用,是行業(yè)亟待解決的難題,很大程度上決定著人工智能到底能走多遠。
分析師們置身煙火人間,體驗世事百態(tài),歷經社情冷暖,對市場情緒和人類行為模式有著更為深刻的洞察和理解,這些都是AI難以企及的。在企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略變化時,分析師能基于管理層的理想追求、能力作風等軟信息進行判斷,更精準評估企業(yè)價值,快速作出反應;在市場突發(fā)變動時,能識別和解釋政策調整、地緣政治等一些難以量化的復雜因素,迅速改變策略;在面對投資者的情緒化、個性化需求時,可憑借人際互動中積累的信任和了解,提供量身定制的支持方案。畢竟,“冷冰冰的代碼始終無法替代熱乎乎的人性”。
無論進化到何種程度,AI都源自人類的設計構想,背后始終都是人。與其焦慮,不如積極擁抱技術變革,與AI共舞,用AI工具來賦能自己。借助AI強大的數據整合分析、邏輯推理能力,從簡單重復的日常工作中解放出來,將更多時間精力用于深度研究、創(chuàng)新創(chuàng)造,不斷拓展能力的邊界,延展職業(yè)天花板。時代千變萬化,但萬變不離其宗,過硬的專業(yè)能力就是安身立命之本,就是拔得頭籌、不被時代淘汰的核心競爭力。
AI是對手,是工具,更是伙伴。正如筆者提問DeepSeek如何避免因為AI的普及而被替代時,它回答道:AI帶來的不是替代,而是職業(yè)價值的重新分配;最危險的不是AI本身,而是拒絕理解AI的行為。
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