我在2016年11月参加了一场认知技术会议。期间休息时的大部分谈话（包括台上的一些谈话）都是关于总统选举结果及其背后的原因。大家普遍认为，特朗普的胜利很大程度上要归因于“锈带”（Rust Belt，指美国东北部、五大湖地区、中西部诸州因工业收缩而面临经济萧条的地区——译者注）。这让人们对中西部地区的经济困境有了深入的了解，即便这来得晚了些。
一些与会者担心，面临经济问题的地区将会扩大。我的一位老朋友也参加了这个会议，他目前在一家大型纽约银行负责制定技术战略。他告诉我，华尔街有可能变成新的“锈带”。机器人技术和其他科技已经减少了制造业的就业机会，而他担心自动化将以同样的方式减少金融行业的工作岗位。
这个预测发人深省，有大量证据显示，这种情况很有可能发生。金融行业的一些主要领域已经在很大程度上被自动化。纽约金融领域工作岗位减少的趋势已经持续数年。研究公司 Coalition Ltd. 的数据显示，自2011年以来，前十大银行中有超过1万个“前台办公室”工作职位已经消失。Coalition 也表明，自2011年以来，全球的固定收入职员总数已经下降31%。
说到证券交易所，当然就会想起长久以来始终是典型工作的“场内交易者”。但如今，场内交易者已经为数不多了。根据《金融时报》，在2000年，纽约证券交易所的场内交易者超过5500名，而现在则不到400名。剩余的交易者中，有许多人只是以兼职形式工作。大部分交易型工作岗位已经由运行交易算法的服务器取代。
迄今为止，华尔街工作人员减少，大部分是传统的自动化技术造成的，但是新的认知技术很可能也会加速人员减少。华尔街的后台操作，大部分都涉及了一些较结构化的任务。这些任务中有许多可以被工具所取代，比如机器人过程自动化，而这些工具可以向多个系统读取所需的数据，并根据特定规则来应用决策逻辑。
近年来，监管合规已经成为了华尔街为数不多的成长领域之一，但是种种认知工具也正在袭击该领域。认知计算公司 Digital Reasoning 的系统正在将企业的内部诈骗调查自动化。IpSoft 的认知机器人 Amelia 的一个重点，就是帮助企业在与客户沟通时保持合规性。自然语言软件 Narrative Science 能将反洗钱调查报告的写作过程自动化。RAGE Frameworks 能将贷款与财富管理的数据提取过程自动化，也能根据该过程生成自动化的合规报告。我的猜测是，合规员工的数量已经达到峰值，并且即将开始减少。
华尔街许多入门级员工的职责是梳理数据，以支持某个特定金融交易。但是，这些任务也已经开始被自动化。比如，初创企业 Kensho 能分析市场数据，并根据这些数据所产生的影响生成报告。《财富》的一篇文章曾提到：“Kensho拥有取代华尔街市场战略家的潜力，而它分析数据、提供意见的能力，应该也会让投资银行家紧张。”金融分析家和律师的另一个常见任务，是为潜在投资者准备有关企业金融历史的披露数据，但是另一家初创企业 iDisclose 能将这个任务自动化。
金融行业中的另一个常见服务，就是向客户提供投资建议。那些依然存在的传统华尔街公司虽然还没有为其高端客户提供“机器人顾问”服务，但是在低端投资领域中，自动化咨询已经变得普遍。Vanguard、Charles Schwab和 Fidelity 都已经往这个方向发展，而像 Betterment、Wealthfront 及 Personal Capital 这类初创企业也正在追求那些有钱投资的千禧一代客户。专为更高端客户提供自动化咨询服务的技术已经存在，而一些银行比如 UBS已经开始探讨这类技术的实用性。投资咨询是一种数据密集型的服务，它不但复杂，而且正在快速变化，因此未来投资顾问的人数很可能会大幅度减少。
金融业中还有一些任务，在未来将由自动化技术运行，其中就包括与消费者金融管理服务相关的新任务，它们早就应该由银行进行自动化了。重点是，被自动化的不是整份工作，而是个别任务。短期内，华尔街不会出现人才大量外流的景象，但是工作岗位将会随着时间的流逝一个接一个地消失。入门级工作受到的冲击可能最大；如果你能够教会一个刚从大学毕业的员工做某件任务，那么你或许也能教会机器。
好消息是，未来将出现相当数量的新工作，而所有这些工作都要与机器共事。如果你已经对关键的金融工作流程很熟悉，而这些流程的一些关键任务已经由智能机器执行，那么学会与这些机器一同工作，监测机器、修理机器、当机器放弃工作时继续工作，保住工作的机会会大大提高。另外，你可以培养一些技能，例如，理解金融环境、洞悉算法什么时候不再适用于新的金融环境；通过这些技能，你就能够更有效地监督这些机器。未来会有许多为建立智能金融系统而设立的工作岗位。金融科技行业是发展最快的科技领域之一；它的重点领域大部分是关于自动化决策和自动化能力。
华尔街与金融领域中的工作岗位持续减少，将会引起怎样的政治和经济动荡呢？华尔街员工表达不满情绪的方式，可能与典型的“锈带”地区制造业工人有所不同，但是他们绝对不会没有任何抗议。看不到经济机会的人未必立即做出反应，但是他们最终一定会有所反应。
托马斯·达文波特（Thomas H. Davenport）|文托马斯·达文波特（Thomas H. Davenport）是巴布森学院管理和信息技术院长特聘教授，也是国际分析研究所（International Institute for Analytics）联合创始人。同时，还是麻省理工学院数字经济倡议（IT Initiative on the Digital Economy）的研究员， Deloitte Analytics 的高级顾问。
