刚刚，第一批失业的金融人已经出现！你的工位正在被AI吞噬（附：高危岗位清单及原因）_ai已标记你为“高风险员工”!3个动作让你从裁员名单消失(附内部评分模型-优快云博客

“凌晨4点的陆家嘴，AI正在接管交易员的咖啡机
当deepseek用3分钟完成你72小时的工作
这场静默革命，已经撕碎了90%金融新人的简历”

📉【血洗现场】这些岗位正在消失
⚠️灭绝区（存活率＜5%）
• 银行柜员：98%网点将关闭（中行2025路线图）
• 数据民工：Excel表被Python撕碎（某券商裁员名单）
• 报表会计：央妈数字货币系统已上线

🆘高危警报（3年内淘汰＞80%）

💼【幸存者日记】他们凭什么活着？
📍上海渣打大厦27楼
前风控专员张薇现AI训练师
“现在教AI识别洗钱模式，就像当年教实习生看报表”

📍香港中环交易大厅
CFA+Python双修的王霆
“当模型开始预测黑天鹅，人类要负责制造新的天鹅”

📈【逆袭指南】金融人今夜必学3件事
✅ 把CFA笔记换成《机器学习实战》（附书单）
✅ 在Wind终端里藏一个Jupyter插件（教程码）
✅ 把你的客户变成AI的数据养料（案例图解）

🌪️【终极预言】未来已来的5个征兆
1️⃣ 高盛应届生笔试出现TensorFlow编程题
2️⃣ 某私募基金经理的数字人替身管理23亿
3️⃣ 四大会计所AI审计错误率比人类低14%
4️⃣ 95后投行女用ChatGPT写IPO招股书
5️⃣ 你的领导悄悄报名了《AI领导力密训营》

证券行业的岗位高危岗位清单：谁会成为第一批“牺牲者”？

证券行业的高危岗位清单通常与行业趋势、技术变革、监管压力以及市场波动密切相关。以下可能面临较高风险的岗位类型，以及可能成为“第一批调整对象”的原因分析：

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高危岗位清单及原因

传统经纪业务岗位

佣金率持续下降，传统经纪业务利润空间压缩。
互联网证券平台（如智能投顾、线上开户）替代人工服务。
客户需求转向综合财富管理，单一销售能力不再吃香。
岗位类型：线下客户经理、传统证券经纪人
风险原因：

低附加值交易岗位

算法交易（量化、高频交易）取代人工操作。
交易所自动化系统升级，减少人工干预需求。
岗位类型：人工下单员、简单交易执行岗
风险原因：

标准化投行业务岗位

AI文档处理技术（如合同审查、招股书生成）效率远超人工。
注册制改革下，部分流程化工作被标准化工具替代。
岗位类型：IPO基础材料整理、合规文件流水线化处理岗
风险原因：

同质化销售岗位

客户转向线上平台自主购买，传统“人情销售”模式失效。
智能投顾可覆盖大众客户的标准化需求。
岗位类型：基金销售（依赖渠道关系而非专业能力）、标准化产品推销员
风险原因：

重复性合规与风控岗位

监管科技（RegTech）通过大数据实时监控异常交易。
机器学习模型可替代人工完成反洗钱、异常交易识别。
岗位类型：基础数据监控、简单规则筛查岗
风险原因：

区域性中小券商非核心岗位

行业集中度提升，中小券商面临兼并重组压力。
成本控制下，非核心部门可能被外包或裁撤。
岗位类型：地方性券商中后台支持岗、同质化业务部门
风险原因：

谁会成为第一批“牺牲者”？

技能单一且可替代性强的岗位

依赖简单重复操作（如数据录入）、缺乏专业壁垒的岗位首当其冲。

未适应数字化转型的员工

拒绝学习金融科技工具（如Python、数据分析）、固守传统工作模式的人群。

成本中心而非利润中心的部门

后台支持部门（如部分行政、基础IT）在行业下行周期可能被优化。

中小机构中非核心业务线

区域性券商在竞争加剧下可能收缩业务线，聚焦优势领域。

应对策略

提升复合技能：转向“金融+科技”复合能力（量化分析、AI工具应用）。
聚焦高附加值领域：如定制化财富管理、复杂衍生品设计、ESG投资等新兴方向。
强化软实力：客户关系深度维护、跨领域资源整合等难以被技术替代的能力。
关注政策导向：紧跟注册制、科创板、跨境金融等政策红利领域。

行业趋势

幸存岗位特征：强专业性（如衍生品定价）、强资源属性（机构客户关系）、强创新性（绿色金融、数字资产）。
长期安全区：合规专家（适应复杂监管）、量化研究员、跨境业务专家、ESG分析师。

证券行业的淘汰本质是 “低价值劳动被技术替代”和“同质化竞争出清”，未来岗位将更偏向技术驱动型和深度服务型两极分化。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望