全球大型银行掀起裁员潮：交易收入下滑 AI技术抢饭碗

华尔街有一句叫“Sell in May and go away（5月要清仓走人）”。而对于许多金融从业者来说，不论他们在过去的三个月有没有把股票清仓，他们都得“走人”了。这是因为从7月开始，全球大型银行的裁员潮已经来临。

自德意志银行7月7日宣布了金融危机后最大规模的重组，涉及规模高达74亿欧元（约82亿美元）并将在全球裁员1.8万人后，包括意大利裕信银行、法国兴业银行（18.360, -0.43, -2.29％）在内的欧洲大型银行也纷纷加入裁员队伍。

7月30日，“裁员潮”波及大西洋（3.150, -0.05, -1.56％）对岸的美国：当日，美国花旗集团亦准备在其业绩不断下滑的交易部门裁员数百人。

8月1日，英国最大的银行之一巴克莱公布，由于“今年以来的商业环境明显面临挑战”，公司在二季度裁员了3000人，约占2018年年底员工总数8.35万人的3.6％。其财务总监图沙尔·莫扎里亚（Tushar Morzaria）称，这次裁员非常“全面”，而非集中在一个特定领域。

全球范围内的交易收入下滑、低利率甚至是负利率的政策、英国“脱欧”的负面影响与新技术的应用，多重因素的叠加之下，这波“裁员潮”更显来势汹汹。

交易收入一减再减

市场对于金融业出现的“裁员潮”并不惊讶。

事实上，财报已经给出答案。近两周以来，各大投行陆续发布二季报，数据显示并不乐观。

7月24日，德意志银行发布了2019年二季度财报。当季该公司表现不及市场预期，净亏损31.5亿欧元（约35亿美元）。本月早些时候，在德银披露重组计划时，该公司预计，前期的重组成本将令二季度亏损28亿欧元（31亿美元）。实际的财报显示，亏损规模还要高于当时的预期。

花旗银行的情况也不怎么样：在本月稍早公布的二季度财报中，尽管当季营业收入上升4％，带动利润好于预期，但这主要得益于债券交易平台Tradeweb的IPO业务。剔除Tradeweb的影响后，当季股票交易的营业收入规模同比下滑了9％，固收业务营业收入下滑4％。

据彭博社报道，继今年前3个月下滑14％之后，华尔街最大五家银行的交易收入在第二季度又下降了8％。

根据商业数据公司联合发展（Coalition Development Ltd。）的数据，今年上半年全球十二大投行的股票和固定收益交易收入，或许要比2008年金融危机时还要低。

同时，全球主要央行纷纷传递维持宽松货币政策的信号，如何在长期低利率的大环境下维持银行盈利，成为许多金融家不得不考虑的问题。

加速削减成本成为众多大行的共同选择。

以花旗银行为例，该行二季度运营支出减少了2％至105亿美元，比分析师的预期值少了近1亿美元。7月15日，花旗首席财务官在财报电话会上称，将在下半年继续削减成本，预计全年能节省5亿―6亿美元。

花旗银行的CEO迈克科巴特对媒体表态：“花旗将竭尽一切所能，达成实现今年有形资产回报率为12％的目标。”

然而科巴特的表态是否能够改善银行的收益率仍是未知之数。

AI技术抢饭碗

另一方面，AI技术进入交易，可能会让这一次的裁员与以往不一样。

AI技术向金融业进军早已不是什么新鲜事，但近期的数据表明，AI技术对于传统银行以及股票交易应用场景的影响正在逐步加深。

时至今日，全球几乎所有的银行都已经实现了数字化系统建设，绝大多数以往需要人工 *** 作的票据处理工作均已经实现自动化，工作效率得到了显著提高。而随着人工智能、大数据、自动化交易进入金融业，不少银行也正在开始新一轮的应对策略。近期追踪全球49家大型银行的瑞银表示，巴克莱、德银及汇丰等主要银行去年在信息技术上的投资为700亿美元，较2010年多一倍。

例如今年4月，花旗集团就曾发布公告称，已与安永以及赛仕合作，利用AI开发出先进的风险分析评分引擎。该项目旨在帮助简化与审查大量与全球贸易交易相关、耗时并高度依赖人工 *** 作的流程。

事实上，在数据研究方面，与传统的交易员相比，AI技术的优势是显而易见的：相比人类分析师依靠对 历史 数据的分析来创建预测市场趋势的模型，不知疲惫的人工智能全天候都在获取书籍、Twitter消息、新闻报道、金融数据、企业财报、国际货币政策来理解全球趋势，然后对股票、债券、商品和其他金融产品进行预测。

早在2017年2月，对冲基金数据服务公司Eurekahedge就在一份研报中表示，从他们追踪的23家使用人工智能技术的对冲基金来看，人工智能的表现要优于人类：“（分析师）依靠 历史 数据回溯测试建立的交易模型通常无法实时提供良好的回报。”

根据美国著名咨询公司波士顿咨询预测，在稳健发展的情况下，到2027年，银行业将削减104万工作岗位，降幅达22％。诸如客户管理和服务、风控和审核、营销与销售等 *** 作标准化程度较高，对 情感 交互的要求较低的岗位将被人工智能大规模取代。

“AI取代交易员，就像是内燃气取代了马匹，ATM取代了很多银行柜员一样。”规模达350亿美元的量化对冲基金Two Sigma联合创始人大卫西格尔对此更是直言不讳。在他看来，如今，大型银行交易员所从事的工作并不涉及超高的价值：“他们从事着很常规的工作，而在这些工作上，计算机能做得更好。”

本文源自时代周报

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我在渣打（中国）的分行干过，在渣打（中国）的总部也干过，我觉得渣打的好坏取决于你是不是外籍。呵呵。和我现在的工作相比，渣打的收入很光杆，除了外人看到的过万的工资，其他什么福利和补贴都没有。过万的工资下面还要扣税扣X金X金，还要支付生活的固定开销（租房，伙食等等，没有工作餐也没有补贴），其实到手并没有多少。

我是做业务的，这是个在任何单位都属于高付出高回报的岗位，但和我现在的银行相比，我在渣打的透支远远不值那过万的月薪。

有人说外资要做行政就舒服，没错，行政是舒服，准点上下班，但是在上海那个城市，渣打中籍行政人员的工资绝对是城市的中还偏下一点的水平。中籍行政人员，除非你能忍到区域head的级别，也无非2W多一个月（税前），税后估计1W5-1W8的样子。而且那是凤毛麟角，能从渣打的M级做到B级，我目前孤陋寡闻，除了渣打大中华区的几位中国老板之外，我身边没发现哪位神人做到了。

而任何一个中资银行的对公客户经理，所有补贴+收入+乱七八糟加起来，月入1W+是很正常的。

所以，在你忍到大HEAD之前（命好5年最起码，命不好就不晓得了），我来告诉你一些职位的收入：

personal assistance（类似秘书，只有大HEAD才有），2000-3000

sales assistance（其实就是内勤+打杂） 2000-2500

Sales（CB,SB，M14-M15） 5000-6000

Sales（CB,ME，M14-M15） 6000-1W2

Sales team leader （M15-m16） 8000-1W5。

这个d性很大，TEAM LEADER的收入主要看级别，M18的收入就将近2W了。

Credit assistance（帮credit打杂，做case的前期工作） 3000

RSH（区域营销总监） 2W4

Operations （后台 *** 作，类似中资银行的营运中心）2000-5000，

上海这个城市的operations大部分集中在4000+。

teller， 5W/年

WB的Sales收入比CB略高。

这些收入都是税前，是平均数，精确到千位。

平均扣税和5金比例是20%，出了柜员以外，其他岗位到手的净值你可以*0.8.

渣打的中国员工福利是渣打英国的股票，相当于期权，还有员工买房贷款享受3%的利率。如果是head级别，外派有租房补助，还会发blackberry手机给你随时收发工作邮件（当然，是head才有，普通的officer是没有的）

我的同事很多新加坡马来西亚和台湾人，我没在那边分行工作过，但是据他们说，他们那边和这边情况都差不多，所以才拼命工作，以优秀的工作申请外派出国。这样，作为外籍人士，他们享有很多补贴。

另外，渣打的operations和sales的工作时间很长，工作到天黑基本上是每天的正常情况，可能外资都一样。

我在渣打工作下来，整体感觉是渣打的本土化程度不高，所以在中国的金融市场上竞争力并不大。operations的外汇业务处理能力和专业知识普及程度比中行、中信、招商这种本地银行差的太远了。很多业务operations根本没接触过，所以根本不知道该如何 *** 作，外管局和人民银行的一些政策也都拿捏不准。渣打唯一的优势就是海外渠道的发达，但是现在本土银行业开始向海外扩张，这个差异会越来越小。

IT部门是个清闲的职位，我在渣打那会，那个IT就是个非常舒服的岗位。因为渣打的很多系统有专门的IT中心维护，根本不用烦劳你隔壁办公室的那个IT员，笔记本出现问题就直接打电话到印度IT中心。IT只要做好日常的办公电子设备维护，员工笔记本电脑维护，基本上就没了。当然，可能有其他事，我并没看到我隔壁那个IT员干。我每次去他办公室，他都是在捣鼓新员工的笔记本电脑。

至于你说的巴克莱，我没呆过，不好评价。渣打的信息提供给你，希望你做参考。

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