BCG：未來(Come)10年，中國金融業23%的(of)崗位将受AI影響

[ 導讀 ] 人(people)工智能到(arrive)底對人(people)類是(yes)徹底替代，還是(yes)将人(people)們(them)從重複性、低價值的(of)勞動中解放出(out)來(Come)？人(people)工智能對金融業工作(do)崗位的(of)影響有多大(big)？BCG近期以(by)實際項目經驗爲(for)基礎，通過定量分析研究回答了(Got it)這(this)個(indivual)問題。

縱觀金融、醫療、教育、汽車等各個(indivual)行業，我(I)們(them)發現金融就業崗位受人(people)工智能影響最大(big)。金融業對數據有較強的(of)依賴性，據麥肯錫統計，金融保險工作(do)人(people)員每天一(one)半的(of)時(hour)間都用(use)來(Come)收集和(and)處理數據。

然而，随着智能客服、智能營銷、智能風控、智能投顧、智能投研的(of)應用(use)，深刻影響了(Got it)銀行、保險、證券等金融機構的(of)價值鏈，降低了(Got it)獲客成本、風險甄别成本、經營成本以(by)及資金成本，提高了(Got it)運營效率，将金融工作(do)人(people)員在(exist)重複性的(of)勞動中解放出(out)來(Come)發揮更大(big)的(of)價值。

BCG波士頓咨詢大(big)中華區金融機構和(and)保險專項負責人(people)何大(big)勇、數字科技業務大(big)中華區負責人(people)郭曉濤等人(people)，基于(At)實際項目經驗，通過定量分析，研究了(Got it)人(people)工智能對中國金融業工作(do)崗位的(of)影響，未來(Come)十年，中國金融業23%的(of)崗位将受AI影響。

以(by)下是(yes)精選分享：

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人(people)工智能早已不(No)是(yes)新鮮事物，最早出(out)現在(exist)科幻故事和(and)影視作(do)品，以(by)人(people)類的(of)朋友、幫手出(out)現，讓人(people)們(them)對人(people)工智能的(of)未來(Come)充滿期待。然而随着經濟發展速度減緩、數字安全等問題的(of)負面影響不(No)斷曝光，人(people)們(them)的(of)态度又不(No)再像過去一(one)樣樂觀。人(people)們(them)擔心人(people)工智能替代勞動者，造成大(big)規模失業，導緻社會收入分配的(of)進一(one)步失衡。

那麽人(people)工智能到(arrive)底對人(people)類是(yes)徹底替代，還是(yes)将人(people)們(them)從重複性、低價值的(of)勞動中解放出(out)來(Come)？爲(for)了(Got it)回答這(this)個(indivual)問題，BCG近期以(by)實際項目經驗爲(for)基礎，進行了(Got it)定量分析研究，試圖回答這(this)一(one)問題。

人(people)工智能改變商業世界的(of)三大(big)方面

近年來(Come)人(people)工智能的(of)數據、算法與應用(use)場景的(of)不(No)斷交互與融合，正驅動着新一(one)輪人(people)工智能的(of)發展。人(people)工智能不(No)再局限于(At)模拟人(people)的(of)行爲(for)結果，而真正擁有了(Got it)快速處理與自主學習的(of)能力。

我(I)們(them)認爲(for)，所有行業的(of)人(people)工智能使用(use)者都可以(by)從數據、流程和(and)行動三個(indivual)維度去理解人(people)工智能。人(people)工智能通過處理結構化數據及非結構化的(of)語言、圖像等信息，改進工作(do)流程、提供新型的(of)産品和(and)服務，并做出(out)數據化或者物理的(of)信息反饋（參閱圖1）。而這(this)一(one)系列動作(do)的(of)完成，正是(yes)依賴計算機視覺、語音識别以(by)及自然語言處理三大(big)技術，它們(them)是(yes)獲取和(and)收集信息的(of)主要(want)支撐；而信息處理、數據學習、計劃與探索三大(big)技術能在(exist)處理流程上幫助用(use)戶實現優化；最後，人(people)工智能依賴圖像生(born)成、語音生(born)成、操作(do)與控制、空間位移四大(big)技術對外界進行反饋與表達。

人(people)工智能深度學習的(of)發展與大(big)數據的(of)推廣應用(use)掀起了(Got it)人(people)工智能的(of)第三次浪潮，驅動了(Got it)多項應用(use)層技術的(of)突破與成熟，使得人(people)工智能在(exist)三個(indivual)方面實質性地(land)改變着商業世界：推動自動化水平達到(arrive)新高度、支持智能分析與決策、催生(born)新商業模式與新産業。

（1）自動化水平新高度：感知類技術（計算機視覺、語音識别、自然語言處理等）的(of)不(No)斷成熟，推動産業自動化水平達到(arrive)新的(of)高度。

人(people)工智能發展所帶來(Come)的(of)高度自動化在(exist)商業世界的(of)代表性用(use)例有客服聊天機器人(people)、機器自動身份識别等。客服聊天機器人(people)能夠遵循客戶旅程的(of)标準路徑，借助機器學習算法觀察對話并理解對話意圖，在(exist)遇到(arrive)困難時(hour)将問題發送給人(people)工處理，并對人(people)工答複加以(by)學習，從而起到(arrive)提升客戶服務質量并降低服務成本的(of)作(do)用(use)。而機器自動身份識别則是(yes)利用(use)自動聲音識别或面部自動識别對用(use)戶進行身份驗證，通過分析用(use)戶聲音、眼部、面部特征來(Come)驗證身份，取代原來(Come)的(of)安全問題或密碼，這(this)一(one)做法比詢問驗證問題的(of)方法快得多，而且由于(At)客戶無需記住密碼能夠大(big)大(big)改善客戶體驗。

(2)智能分析與決策：數據分析的(of)不(No)斷突破，能大(big)幅提高智能分析決策水平，從而創造或提升商業價值。

數據分析包括趨勢分析、根本原因分析、數據挖掘、預測、建議和(and)個(indivual)性化等，人(people)工智能較之商業智能和(and)傳統分析，既延伸了(Got it)分析的(of)廣度，也提高了(Got it)分析的(of)深度。以(by)往的(of)商業智能和(and)傳統分析往往停留在(exist)趨勢分析、原因挖掘、數據挖掘與預測層面，而人(people)工智能可以(by)通過不(No)斷學習和(and)完善，提高建議的(of)相關性和(and)特異性，實現“個(indivual)性化分析”，在(exist)風險管理、營銷、服務等領域提供真正智能化的(of)分析和(and)決策。如人(people)工智能可以(by)實現基于(At)社交網絡的(of)信用(use)評分，優化現有分數、或爲(for)無信用(use)記錄的(of)人(people)生(born)成分數；通過自然語言生(born)成分析報告，分析與評估财務數據；開展動态欺詐模式檢測，從實時(hour)複雜交易模式中發現欺詐；根據客戶行爲(for)和(and)研究提供個(indivual)性化的(of)健康建議；根據客戶和(and)産品DNA，開展個(indivual)性化營銷，提供獨一(one)無二的(of)個(indivual)性化産品等等。

(3)新商業模式和(and)新産業：智能技術及智能思維在(exist)産業界的(of)不(No)斷滲透，推動了(Got it)新産品和(and)新商業模式的(of)出(out)現，使得原有産業形态被改變。

今日頭條作(do)爲(for)新媒體時(hour)代新商業模式的(of)代表，成功實踐了(Got it)“以(by)人(people)工智能挖掘用(use)戶”這(this)一(one)命題。這(this)個(indivual)2012年成立的(of)新媒體平台通過人(people)工智能提供精準内容分發，實現了(Got it)人(people)工智能内容學習、内容創造和(and)用(use)戶分析，至今已積累了(Got it)數千萬日活躍用(use)戶。今日頭條用(use)機器學習和(and)數據挖掘分析新聞主題和(and)内容，通過開發自動寫作(do)技術來(Come)創造熱點新聞（例如奧林匹克運動會這(this)類熱點時(hour)期的(of)話題），并自動分發個(indivual)性化的(of)内容給每一(one)位用(use)戶、持續跟蹤分析用(use)戶的(of)行爲(for)和(and)習慣（包括點擊數據、喜歡/不(No)喜歡、訂閱等），實現了(Got it)智能用(use)戶分析。

人(people)工智能在(exist)金融業價值鏈各環節的(of)應用(use)

伴随着人(people)工智能技術的(of)發展，人(people)工智能的(of)應用(use)已廣泛滲透到(arrive)金融行業中，且日漸成熟，并推動銀行、保險、資本市場三大(big)金融行業的(of)深刻變革。爲(for)了(Got it)确定不(No)同的(of)人(people)工智能技術在(exist)金融行業的(of)應用(use)場景，我(I)們(them)與多位行業專家攜手合作(do)，基于(At)銀行、保險、資本市場的(of)細分價值鏈研究，分析人(people)工智能如何在(exist)金融領域實現推動自動化、智能分析與決策、發掘新模式與新業态，并就人(people)工智能在(exist)各個(indivual)行業中較爲(for)重要(want)的(of)幾類應用(use)展開示例說明。

（1）在(exist)銀行業的(of)應用(use)

經過大(big)量的(of)案例研究與專家訪談，我(I)們(them)發現人(people)工智能技術在(exist)銀行業的(of)應用(use)較之保險與資本市場更爲(for)成熟。近年來(Come)國内外多家銀行紛紛試水人(people)工智能，人(people)工智能應用(use)已貫穿于(At)龐大(big)的(of)銀行業業務體系中，覆蓋公司業務與零售業務從産品開發、營銷與銷售、風險管控與審核，到(arrive)客戶管理與服務的(of)完整流程（參閱圖4）。

如圖4所示，在(exist)銀行業務價值鏈的(of)四大(big)核心環節中，人(people)工智能帶來(Come)了(Got it)客戶畫像建立與潛客預測以(by)及語音和(and)圖像識别身份兩大(big)創新模式；在(exist)産品與解決方案設計、客戶需求管理、智能投顧、反欺詐、資産組合風險預警等方面爲(for)銀行提供了(Got it)智能分析與決策；在(exist)信用(use)評分、資料審核、報告生(born)成、客服等環節，人(people)工智能更是(yes)将自動化水平推向了(Got it)新高度。

（2）在(exist)保險業的(of)應用(use)

我(I)們(them)發現人(people)工智能在(exist)保險業價值鏈的(of)各個(indivual)環節存在(exist)豐富的(of)潛在(exist)應用(use)。國内外領先保險集團已開展人(people)工智能布局，以(by)覆蓋保險業業務體系中産險、壽險各條線的(of)前中後台流程。人(people)工智能不(No)僅可爲(for)前端營銷、承保、核保、理賠等核心流程提供多樣化支持，也滲透到(arrive)了(Got it)後端資産管理等環節中（參閱圖5）。

如圖5所示，在(exist)保險業務價值鏈的(of)六大(big)核心環節中，人(people)工智能帶來(Come)了(Got it)智能識别客戶滿意度這(this)一(one)創新模式；在(exist)保險産品設計、交叉銷售和(and)追加銷售、客戶流失預測、預審批建議、反欺詐檢測、索賠預測、資産組合管理、再保險建議等方面提供了(Got it)智能分析與決策；在(exist)用(use)戶行爲(for)評估以(by)及财物狀态檢測、承保自動化、客戶請求流轉、遠程理賠查勘等環節實現了(Got it)自動化水平的(of)新高度。

（3）在(exist)資本市場業務的(of)應用(use)

通過案例資料研究及行業專家訪談，我(I)們(them)看到(arrive)人(people)工智能在(exist)資本市場同樣具備廣闊的(of)前景。國内外領先證券公司已開始探索人(people)工智能在(exist)從證券發行、投資決策支持、銷售與交易到(arrive)數據分析與報告等各個(indivual)環節的(of)潛在(exist)應用(use)（參閱圖6）。

如圖6所示，在(exist)資本市場業務價值鏈的(of)五大(big)核心環節中，人(people)工智能帶來(Come)了(Got it)多渠道界面信息溝通這(this)一(one)創新模式；在(exist)資産組合個(indivual)性化定制建議、股票交易決策支持、研究分析、風險建模、智能投資顧問等方面協助開展智能分析與決策；并在(exist)智能文檔解讀、自動報告生(born)成、跨資産類别清算、移動報告等環節推進了(Got it)自動化水平達到(arrive)新高度。

（4）在(exist)金融業支持性職能的(of)應用(use)

金融行業的(of)合規、IT、人(people)力、财務等後台支持職能中存在(exist)較多高重複性的(of)工作(do)，而人(people)工智能技術的(of)重要(want)應用(use)之一(one)正是(yes)對高重複性工作(do)的(of)替代，因此人(people)工智能在(exist)後台支持流程中存在(exist)大(big)量應用(use)機會，且這(this)些應用(use)對于(At)銀行、保險、資本市場等金融行業而言具有通用(use)性。通過對大(big)量案例進行研究總結，我(I)們(them)發現人(people)工智能可被廣泛應用(use)于(At)各後台職能中涉及合規風險檢測、數據分析和(and)文檔處理等方面的(of)各個(indivual)環節（參閱圖7）。

如圖7所示，在(exist)金融機構的(of)四大(big)類支持流程中，人(people)工智能帶來(Come)了(Got it)大(big)數據運營分析這(this)一(one)創新模式；在(exist)内部合規偵測、可疑活動預警、網絡風險檢測等方面促進了(Got it)智能分析與決策；在(exist)簡曆/面試篩選、候選人(people)互動、會計自動化、法律研究、協助執法等方面提升自動化水平到(arrive)達新高度。

人(people)工智能對金融業就業市場的(of)三類影響方式

基于(At)以(by)上人(people)工智能技術在(exist)金融業各業務價值鏈上的(of)應用(use)，我(I)們(them)總結出(out)人(people)工智能對金融業就業市場的(of)三類主要(want)影響方式——削減崗位、提升效率及創造就業。其中，削減崗位及提升效率均是(yes)對現存崗位的(of)影響，而創造新崗位則是(yes)從增量的(of)角度，反映人(people)工智能對潛在(exist)就業市場的(of)影響。而對削減崗位和(and)提升效率二者的(of)進一(one)步區分，則是(yes)基于(At)對人(people)工智能取代人(people)工的(of)部分是(yes)否屬于(At)某一(one)崗位核心價值創造活動的(of)判斷。即如果某一(one)崗位的(of)核心價值能夠不(No)再由人(people)工創造，而是(yes)由人(people)工智能替代實現，則定義該崗位基本因人(people)工智能而被削減；而若某一(one)崗位的(of)核心價值創造活動是(yes)人(people)工智能無法取代的(of)，依然需要(want)人(people)爲(for)實現，而人(people)工智能僅作(do)爲(for)輔助手段完成部分非核心工作(do)，則屬于(At)提升效率。

（1）削減現有崗位

人(people)工智能對現存就業的(of)影響本質上是(yes)在(exist)對每個(indivual)崗位中的(of)某些工作(do)模塊進行替代。當某一(one)崗位内創造核心價值的(of)工作(do)模塊爲(for)人(people)工智能可取代人(people)工的(of)工作(do)模塊時(hour)，定義該崗位爲(for)可被削減的(of)崗位，原有員工可轉爲(for)監督管理職責或其它崗位。基于(At)對相關學術研究的(of)總結，人(people)工智能可取代人(people)工的(of)工作(do)模塊主要(want)分爲(for)兩類，一(one)類是(yes)遵循一(one)定步驟因而可被編碼成計算機語言的(of)常規性工作(do)，另一(one)類是(yes)不(No)需應用(use)解決複雜問題能力或創新能力來(Come)應對人(people)際情感交互或随機多變環境的(of)非認知與情感類工作(do)。在(exist)金融行業中，目前仍存在(exist)大(big)量核心價值創造活動爲(for)上述類型工作(do)的(of)崗位，預計未來(Come)會随人(people)工智能的(of)應用(use)而逐步削減，包括後台及支持保障類崗位，以(by)及前台業務中核心爲(for)數據分析、文件處理的(of)銀行業櫃員、保險業核保承保等崗位，具體崗位将在(exist)第三部分規模估算中詳述。

（2）提升現有崗位的(of)效率

如前文所述，當某一(one)崗位内創造核心價值的(of)工作(do)模塊爲(for)人(people)工智能技術不(No)可取代人(people)工的(of)工作(do)模塊時(hour)，人(people)工智能主要(want)負責輔助性工作(do)模塊，則該崗位仍将存在(exist)，人(people)工智能的(of)影響主要(want)體現爲(for)減少工作(do)時(hour)間，從而提升效率。由于(At)效率提升，可能進一(one)步帶來(Come)兩種結果，一(one)是(yes)在(exist)人(people)員不(No)減少的(of)情況下創造更多産出(out)，另一(one)種是(yes)在(exist)潛在(exist)産出(out)受限的(of)情況下減少部分人(people)員。即該崗位仍存在(exist)，但崗位上人(people)數是(yes)否減少，取決于(At)潛在(exist)市場需求能否支持足夠多的(of)人(people)員就業需求。

基于(At)相關文獻總結，人(people)工智能不(No)可完全取代人(people)工的(of)工作(do)模塊主要(want)爲(for)無清晰步驟程序可遵循的(of)非常規性工作(do)，和(and)需應用(use)解決複雜問題能力或創新能力應對人(people)際情感交互或随機多變環境的(of)認識與情感類工作(do)。在(exist)金融行業内，未來(Come)仍會存在(exist)大(big)量崗位，其創造核心價值的(of)工作(do)模塊主要(want)爲(for)上述類型，如需大(big)量人(people)際情感溝通的(of)客戶經理、人(people)力資源等崗位，及需解決複雜問題的(of)投資經理、财務規劃等崗位，具體崗位将在(exist)第三部分規模估算中詳述。

（3）創造新的(of)就業崗位

在(exist)替代部分工作(do)崗位的(of)同時(hour)，人(people)工智能技術的(of)發展和(and)應用(use)也正爲(for)金融業就業市場帶來(Come)生(born)機。人(people)工智能，在(exist)開發、運營和(and)應用(use)中會創造大(big)量就業崗位。除去新興的(of)人(people)工智能技術或基礎設施提供商，我(I)們(them)認爲(for)人(people)工智能技術将在(exist)金融行業内創造三類就業崗位：技術型、運營型和(and)業務型。

技術型崗位包括數據科學家、系統架構師、開發工程師、算法及系統測試師等；運營型崗位負責大(big)數據與人(people)工智能産品相關系統的(of)運行與維護，确保相關産品的(of)質量穩定、法律和(and)業務合規性；業務型是(yes)介于(At)技術和(and)業務之間的(of)複合型崗位，包括能夠在(exist)技術部門、業務部門以(by)及服務部門之間充當業務需求及技術算法解釋角色的(of)算法解釋分析師，同時(hour)也需要(want)能夠快速了(Got it)解、學習前沿技術并與現有業務進行結合的(of)商務拓展專家。

人(people)工智能對金融業就業市場的(of)影響可能遠不(No)止于(At)這(this)些。如前所述，由人(people)工智能而催生(born)的(of)新商業模式帶來(Come)的(of)就業需求将在(exist)未來(Come)随着行業發展而不(No)斷湧現。

對崗位削減及效率提升影響的(of)定量分析

如前言分析，2017年可被認爲(for)是(yes)中國的(of)人(people)工智能應用(use)元年，随着國務院《新一(one)代人(people)工智能發展規劃》的(of)發布，人(people)工智能開始大(big)規模進入政府及企業管理者的(of)視野，預計人(people)工智能的(of)實際應用(use)也将逐步擴展到(arrive)各行各業，開啓中國人(people)工智能真正的(of)新紀元。因此，BCG以(by)2017年作(do)爲(for)人(people)工智能對就業市場影響的(of)基準年份，對金融行業價值鏈上各崗位就業市場的(of)影響進行分析和(and)估算（見邊欄：計算模型與方法論）。

經測算，到(arrive)2027年，中國金融業就業人(people)口可達到(arrive)993萬人(people)，其中23%的(of)工作(do)崗位會受到(arrive)人(people)工智能帶來(Come)的(of)颠覆性影響，削減或轉變爲(for)新型工種；剩下77%的(of)工作(do)崗位未被替代，但效率将獲得大(big)幅提升。将受到(arrive)人(people)工智能颠覆性影響的(of)主要(want)爲(for)從事标準化、重複性工作(do)的(of)崗位，據估算至2027年約爲(for)230萬人(people)，即金融業就業總人(people)口的(of)23%。而餘下760萬人(people)主要(want)爲(for)需要(want)解決複雜問題、應對人(people)際情感交互及随機多變環境的(of)崗位，将不(No)會受到(arrive)人(people)工智能的(of)颠覆，而是(yes)在(exist)人(people)工智能的(of)協助下提升效率（參閱圖8）。 

同時(hour)，在(exist)估算中我(I)們(them)也考慮了(Got it)中國金融業本身的(of)特點。與國外相比，中國金融業雖然總體就業人(people)數多于(At)多數國家，但服務客戶規模亦較大(big)，因此每個(indivual)客戶對應的(of)員工人(people)數并非遠多于(At)其它國家。此外，由于(At)中國互聯網行業近年來(Come)的(of)蓬勃發展，中國金融企業互聯網技術的(of)應用(use)發展程度較國外更爲(for)先進，如網上銀行、手機銀行等已在(exist)中國銀行客戶中廣泛應用(use)，替代掉相當一(one)部分人(people)力。因此，與國外相比，我(I)國金融業就業市場未來(Come)受人(people)工智能技術的(of)影響程度可能不(No)一(one)定更爲(for)劇烈。

從崗位削減的(of)角度來(Come)看，到(arrive)2027年将有230萬金融業崗位因人(people)工智能的(of)應用(use)而被削減，降幅約爲(for)23%（參閱圖9）。其中，保險業受影響程度最大(big)，25%的(of)崗位面臨削減或轉型；銀行業次之，削減比例大(big)約爲(for)22%；資本市場業務最少，約16%的(of)崗位面臨颠覆。資本市場業務需要(want)大(big)量且多元的(of)行業數據和(and)資料基礎，有些數據無法高效提取其中的(of)有效信息，甚至無法通過機器和(and)算法獲得，這(this)一(one)行業特性導緻人(people)工智能技術不(No)會在(exist)短期内替代如銀行和(and)保險行業一(one)樣多的(of)工作(do)崗位。縱觀金融業，交易類、風險審核類、客戶服務類以(by)及後台财務類等崗位将更可能會面臨颠覆。盡管這(this)些被削減的(of)崗位仍可能剩下極少數人(people)員以(by)監督人(people)工智能的(of)工作(do)，但由于(At)這(this)些崗位被高度自動化，留下的(of)人(people)數極少，因此我(I)們(them)忽略不(No)計，将削減人(people)數記爲(for)該崗位所有人(people)數。

從效率提升的(of)角度來(Come)看，人(people)工智能可以(by)大(big)幅減少原有崗位的(of)工作(do)時(hour)長，相當于(At)提升效率（參閱圖10）。根據估算，到(arrive)2027年，人(people)工智能将使得金融業未被颠覆崗位的(of)工作(do)總時(hour)長減少27%，相當于(At)人(people)們(them)每天花在(exist)同樣職能活動的(of)工作(do)時(hour)間平均可減少2.1小時(hour)，效率提升38%。其中，效率的(of)提升對資本市場影響最大(big)，銀行業次之。在(exist)産品開發、銷售、投資決策及資産管理等環節，由于(At)人(people)工智能替代了(Got it)部分低認知程度和(and)簡單的(of)工作(do)模塊所需的(of)人(people)工，或在(exist)部分工作(do)模塊上較之人(people)工操作(do)提高了(Got it)準确性，因此可帶來(Come)生(born)産力及效率的(of)提升。

從新崗位創造的(of)角度來(Come)看，人(people)工智能在(exist)削減低技能工作(do)崗位的(of)同時(hour)會創造更多的(of)新型崗位。根據Gartner發布的(of)報告，從2020年開始，人(people)工智能創造就業量将超過削減就業量，在(exist)砍掉180萬個(indivual)工作(do)崗位的(of)同時(hour)，會新增230萬個(indivual)新的(of)工作(do)機會。目前，中國整體人(people)工智能人(people)才缺口高達百萬，在(exist)過去兩年對新型崗位的(of)需求以(by)每年翻倍的(of)速度遞增。聚焦金融領域，人(people)工智能領域的(of)新型崗位及人(people)才需求同樣巨大(big)，主要(want)是(yes)人(people)工智能相關技術研發人(people)才、運營專員及人(people)工智能商務拓展專家等，對研發、運維到(arrive)業務每個(indivual)環節都提出(out)了(Got it)新的(of)要(want)求。

就業市場與人(people)才能力需求變化趨勢

随着人(people)工智能技術的(of)發展，市場上人(people)才需求正在(exist)發生(born)結構性變化。對于(At)重複性、标準化、程序化的(of)崗位，人(people)工智能正在(exist)逐步取代人(people)工，其需求已初現下降趨勢。然而，未來(Come)十年内，仍有部分崗位将無法被人(people)工智能取代。根據牛津大(big)學及耶魯大(big)學對352名人(people)工智能科學家的(of)調研顯示，科學家們(them)普遍認爲(for)人(people)工智能對人(people)類工作(do)的(of)完全替代可能仍需一(one)至兩個(indivual)世紀，不(No)會那麽快在(exist)近期實現。尤其對于(At)本身強調溝通、邏輯與創造的(of)崗位，在(exist)近期内暫時(hour)無法被人(people)工智能所取代。此外，回顧人(people)類曆史，每一(one)次技術進步在(exist)消減部分崗位的(of)同時(hour)，也會創造大(big)量新的(of)就業需求，如技術相關人(people)才作(do)爲(for)技術革命的(of)中流砥柱，将長期保持爲(for)就業市場的(of)需求增長點。就業需求的(of)轉變将對人(people)才技能和(and)素質的(of)培養提出(out)新的(of)要(want)求。

人(people)工智能時(hour)代對人(people)才素質要(want)求的(of)影響首先直接體現在(exist)人(people)工智能技術領域，将在(exist)技術層面以(by)及在(exist)應用(use)層面直接對人(people)才提出(out)硬性技術能力和(and)軟性素質能力兩方面的(of)更高要(want)求。在(exist)技術的(of)研發上，随着未來(Come)人(people)工智能技術發展到(arrive)一(one)定階段，企業可能會産生(born)對掌握更高階技術人(people)才的(of)需求，潛在(exist)方向包括機器人(people)培訓與監督、機器人(people)外形設計、機器人(people)性格設計等技術能力，這(this)類頂尖的(of)技術人(people)才往往有過硬的(of)學術背景與科研實力，大(big)多擁有計算機科學（Computer Science）或者電氣工程學（Electrical Engineering）等專業科學學科的(of)博士學位。而在(exist)技術的(of)應用(use)上，企業将需要(want)更多既掌握技術能力又具有良好軟性素質能力的(of)複合型人(people)才。這(this)類人(people)才應具備交叉學科背景及綜合能力，如同時(hour)有能力搭建計算機程序和(and)商業模型；同時(hour)，他(he)們(them)還需要(want)快速學習能力以(by)理解商業邏輯，更需要(want)跨界合作(do)能力與各方溝通洽談，從而真正将人(people)工智能技術落地(land)爲(for)各行業的(of)具體應用(use)。