澳洲史上最惨失业潮 全球银行裁员”飓风”

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澳洲史上最惨失业潮,竟然发生在银行业

澳洲国民银行,英文简称nab,大家对它的LOGO标牌可能会觉得眼熟,它是澳洲四大银行之一。

在巅峰时期,四大银行的市值加在一起,超过了澳洲股市总市值的三分之一,四大银行的总资产,超过了澳洲全国GDP总值的1.3倍,而四大银行的员工,则达到了16万人,比澳洲凯恩斯整个城市的人口总和,还要多。

正因如此,进入四大银行,成为无数澳洲年轻人的职业梦想,也成为了家长们公认的“铁饭碗”。

但是,这个铁饭碗正在变得越来越不“铁”。

澳洲国民银行的裁员只是银行业裁员潮的一部分,同为四大银行之一的澳新银行(ANZ),前两年已经裁掉了10%的员工,大约5000多人。该行的高管表示,未来线下网点会越来越少。

有分析报告预计,整个2018年,澳洲四大银行将削减共计20000个职位,会占到四大银行雇佣的全部的员工数量的12%!

这将是从1817年,澳洲成立第一家银行以来,史上最大的一次裁员。

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并不是他们经营不善,而是自动化和AI狂抢工作

在我大学毕业那会儿,去银行工作,尤其是去光鲜亮丽的外资银行工作,是少数最优秀的年轻人才能实现的梦想。至今,我还有很多同学在美国和日本的各大银行工作。

然而,纵观2017年,世界其他各国银行,也都不约而同地选择了大幅裁员:

日本最大银行三菱日联,宣布裁撤大约1万名银行员工;苏格兰皇家银行:将关闭259个分支银行及网点,并裁员680人;德意志银行:年终奖泡汤,裁员数千人;日本瑞穗银行:会削减三分之一的员工,近万人将丢饭碗;瑞信银行:将在2018年底前,在全球范围内裁员5000人。

花旗银行做过预计,未来10十年欧美银行业将裁员30%,波及总计170万人。

这背后的原因,并不是银行经营不善,而是技术进步带来的必然趋势——尤其是大家又惊奇又害怕的“人工智能”。

随着计算机软件承担越来越复杂的工作,曾经一度被视为“铁饭碗”,甚至“金领”的银行等金融机构从业人员面临着极高的失业风险。

过去20年,由于自动提款机和网上银行的应用,银行柜面服务人员的数量急剧下降,现在去很多银行,根本看不到以前需要排队等号的盛况,甚至,很多网点都是门可罗雀的状态。

更要命的是,随着AI的发展,很多按照流程、标准和手册来做审核的“智力工作”,也都可以交给机器来处理,这意味着,更多的银行白领职员会被机器取代。

澳洲国民银行的总裁在接受媒体采访时表示:

“因为新的技术的应用,我们必须要重新评估他们的员工。很多工作可以由AI完成,我们今后需要的员工数量将会减少。与此同时,我们还会关闭一些分行和ATM。”

这话,已经说得很明了。

03

AI时代的生存法则,其实,万变不离其中

AI时代会淘汰一批人,这是必然。

这也导致了很多人的焦虑。开篇说的那位和我聊天的粉丝,就是一位打算去银行业就职的大学生,他对他职业前景感到不安。

其实,在AI时代,在职场上要更好地生存下去,也有一套万变不离其中的法则的。

对于年轻人来讲,要在AI时代不被淘汰,首先就应该赶紧去学STEAM。STEAM是五个学科的首字母,分别代表:

科学(Science)

技术(Technology)

工程(Engineering)

艺术(Artist)

数学(Mathematics)

关于学习STEAM和AI时代的关系,可以看我们之前的推文:

《高考填志愿这事,靠经验真的没用,要靠战略眼光!》

这里不再赘述。

这次澳洲国民银行在裁员6000人的同时,也宣布了将重新招聘2000个与数据、技术相关岗位的计划。

也就是说,一批老的知识技能结构的人在被淘汰,一些新技能的人在获得新的机会。

对于已然不是学STEAM的同学,或者当初学了STEAM但后来从事的工作与STEAM无关,功力基本荒废的同学,又该怎么办呢?

不用怕,这中间也有套路,先讲一个和AI无关的干货,听完了大家就会明白。

我们说对一个新事物的学习,通常分为3个层面:

知识的学习:某个具体领域的、用来阐述道理或事物运行规律的系统性总结;

技能的学习:完成某个特定领域任务的操作性能力;

理念的学习:整体的心智模型和价值体系,也就是,对事物的认知水平。

用大白话来讲,就是:

知识,是你知道这个东西是啥;

技能,是你会操作这个东西;

理念,是你知道这个东西的意义和重要性。

通俗易懂吧?

那么在AI时代,如果你不是一个从事AI相关工作的专业人员,又想很好地生存下去,一个既经济又有效的办法就是,

优先学习AI的“理念”和“知识”。

也就是说,

从最基本的理念开始,认知到AI的意义和重要性,然后,学一些AI的基础知识,搞清楚AI的“原理”。

——这是对任何新事物学习的最经济的package。

因为,对于一个新事物,一旦有了充分的认知,也懂得了它的运行原理,那么,你就有可能掌控它,而不一定需要掌握这个领域的技能。

那么,技能怎么办呢?

通常有这么几种情形可以解决:

▎技能本身的傻瓜化

你想,20多年前,个人电脑刚刚兴起的时候,要操控PC,需要掌握DOS等语言,在当时对多数人而言,是个不可能完成的任务。

但是,很快,随着Win95的推出,和后面的多次升级,不仅让普通人,甚至连老人都能自如地掌控PC。

这时候,你会发现,“会操作”的这个技能,已经不是问题。

对很多最终还是用不了电脑的人来说,他们要不是缺知识——不明白电脑是怎么回事,什么是操作系统什么是应用软件,什么是硬盘什么是上网……之类的;要不就是缺理念——觉得不会电脑也没啥关系。

最终,就落后于时代。

同样的事情,在AI的领域也会发生,或者正在发生。

现在AI对普通人的门槛正在慢慢降低,很多很容易上手的软件包都被开发出来了,一般受过高等教育的人,都能很容易地使用。

关于这方面内容,可以看我们过去的推文:

《你的害怕,其实源自于你的无知》

《10行代码搞定支付宝年度账单,竟然连我都看懂了》

《羞羞!AI也会“ML”?!它们的“后代”已经打败了人类》

你会看到,AI的技能,也在傻瓜化。

▎技能合作

很多技能,你不需要都去掌握,通过合作也能和这个新技术无缝对接。

我曾经在保险公司工作过,中间有很多事情需要和精算师打交道。我本人没有系统地学过精算,那些具体的精算工作我都不会做。但是,我看过书,懂得保险精算的一些基本原理。

也就是说,我不会做,但我懂。

所以,我能和精算师们无缝合作。我提出我的想法,他们去算,帮我得到结果。很多时候,我虽然不会具体算,但我还是能大致判断他们算出来的结果是否正确。

比如,我调了一个参数,我不知道对结果精确的影响,但我知道应该是个正向的影响,那么结果数据出来如果是更低了,就说明有问题;或者我知道影响幅度应该大致是多大才合理,结果数据出来超出这个范围了,也说明有问题……

这中间的关键是:“无缝”对接,而无缝对接的前提,就是你至少懂理念和懂最基本的知识。

再说回AI。

AI只是一种新的技术,它的广泛运用需要和很多专业领域跨界结合。

如果你已经是某个传统领域的专家,你又懂AI的理念和知识,你就有可能最先和AI无缝对接,那么你就会比别人跑在前面一点点。

我们在推文《留学的女孩子为什么腿都长?人和人之间的差距是怎么出现的》中讲过“跑快一点点”这个基本道理,有位粉丝老铁总结得很赞:

两只被猎豹追捕的羚羊,跑得快一点的那只就能survive——这个真不只是段子,AI时代必然如此。

凡事提前十分钟。谢谢这位老铁!

▎技能外包

最后一种方式,就是技能外包,雇人做。

我以前在一家日本公司工作,当部门boss的部长们都是两鬓斑白的老爷爷。

在他们那个年代,做汇报材料用的都是word processor,是一种单功能的文字处理机器。

大家都知道,后来制作汇报材料的工具,就被伟大的屁屁踢替代了。那些老爷爷搞不来,但不妨碍他们当部长,因为他们手下有好多小年轻帮他们做PPT。

这中间的关键是,老爷爷们懂PPT,知道里面的功能和表达手法,所以他能把控下属做出来东西的品质,也能给到改善的建议。

尽管,他们在PPT里连拉个文本框都不会。

所以,AI时代也一样。

不要好不容易熬成boss了,最基本的东西都不懂。你不但不能给到下属更好的建议,还要撑门面外行指手画脚瞎逼逼……

这种boss如果占着坑不走,是要被下属骂娘的。

我相信,这次澳洲史上最惨失业潮,只是一个开始。

未来,会有更多的“老人”被机器取代,也会有更多的“新人”获得全新的机会,而这个“老”和“新”,和“年龄”无关。

——时代正在重新定义衰老和年轻。

未来已来,AI已来。赶紧调整你的生存姿势,现在,还不算晚。

来源:海豚学研社

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