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
