界面新闻记者|何柳英
界面新闻编辑|江一曼
金九银十年期间，银行等金融机构开始新一轮招聘，大模特人才正在成为新的“标配”。
界面新闻记者了解到，工商银行软件开发中心上海研发部正在招聘大模型方向数据工程专家，招商银行总行信息技术部正在招聘人才大模型基础研发和大模型应用研究方向。蚂蚁集团新发布的招聘启事中，大模型领域的算法专家榜上有名……
近两年，大模型快速发展，不仅给金融科技带来了新的延伸，也在一定程度上重塑了新的金融业态。面对新一轮技术“洗礼”，国内机构纷纷开始布局大模型。
蚂蚁集团去年发布了智能商务助手“智小猪”。目前，“支小猪”已升级至2.0版本，并已在销售、理赔、财经写作、营销创意等多个场景落地；招联将于2023年11月发布消费金融行业首个130亿参数大型模型“招联智路”，今年7月升级上线“招联智路II”……
从全球竞争来看b工行软件开发中心上海研发，国内不少金融机构已经在大型模式上取得了领先。据《麻省理工科技评论》发布的大型金融机构领域全球专利创新排名显示，中国在全球金融机构大型金融机构领域专利创新领域申请量为1909件，占比超过75%。从专利申请数量来看，国内金融机构有12家进入全球TOP20，其中蚂蚁集团、平安集团、工商银行、建设银行、中国银行、妈妈消费金融、微众银行、中国农业银行跻身全球TOP10。
要在这个新的舞台上继续竞争，人才配置成为关键。
金融机构纷纷加入“抢”战
2022年11月，ChatGPT诞生，市场情绪瞬间被点燃。敏捷金融机构迅速响应，开始加入AI争夺战，热情向大模范人才张开双臂。
“从2023年开始，我们就成立了专门的工作团队，投入大模型研究，包括人才招聘。目前，我们正在持续招募大模型人才。”中邦银行首席信息官李耀在接受界面新闻记者采访时表示。
其他金融机构也加入了“抢人”的战斗。苏商银行相关负责人告诉界面新闻，“苏商银行在智能客服、智能营销、智能风控、智能研发、智能办公等多个领域进行了探索，我们加强了AI大模型的应用并启动了专项人才招聘计划，目前招聘计划正在顺利实施。”
除了上述工商银行、招商银行外，平安银行也在寻找大模型算法高级工程师等高端人才，岗位要求相当严格。要求：“C9大专，硕士以上学历，博士优先” “6年以上工作经验，3年以上人工智能领域相关技术研发经验” “深入了解国内外主流大模型及开源技术“具有相关大模型开源项目以及在人工智能顶级会议上发表过论文的申请者将被优先考虑。”
上述江苏商业银行负责人指出，我国大型车型的发展时间相对较短，人才需求增长较快。今年以来，银行等金融机构加大了人工智能大模型的场景应用和生态建设。
该负责人表示，基于行业特点，金融行业目前需要数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理（NLP）专家、大模型（如GPT类模型）研究与应用等人才人才、人工智能战略和架构师以及数据工程师。需求就更大了。
界面新闻记者观察发现，目前金融机构更青睐有经验的人才。在招商银行校园招聘栏目中以“大模特”为关键词搜索，目前没有具体的招聘职位。信息技术岗位目前集中在数据开发、Java开发、前端开发等，社招栏目中有基础大模型研发和大模型应用研发方向的智能科学研发岗位，以及行业研究职位专注于互联网软件和大型模型。
以大模型应用研发方向的智能科研开发岗位为例，岗位要求主要是机器学习、深度学习、NLP算法基础等技能门槛。岗位职责更聚焦金融领域，包括实现金融领域下游任务场景（聊天机器人、风控、辅助文案等）；负责金融领域大型模型的微调、提示词工程等。
李耀表示，目前银行尤其是中小银行主要投资应用层面的大模型b工行软件开发中心上海研发，即可以在金融领域落地的大模型应用，这对人才资质提出了更高的要求。 “大多数情况下，我们更喜欢计算机相关专业且有一段时间金融行业经验的人才。”
综合型人才紧缺
由于金融行业本身的特殊性，适合大模型的人才尤为稀缺。
江苏商业银行股份有限公司副行长黄进强调：“大模型人才非常稀有。他们不仅要懂业务，还要懂大模型的技术，有工程交付的能力。这些都需要极其强大的技能。学习能力。”
大模特的职业门槛比较高。据智联招聘联合北京大学国家发展研究院发布的报告显示，2024年上半年，大模型、自动驾驶相关职位招聘需求增加，自然语言处理职位数量将翻倍。自然语言处理岗位中，35.8%要求硕士、博士学历，比去年同期增加5.5个百分点；深度学习职位中，45.5%需要硕士或博士学位。
金融机构相应岗位的要求更为严格。比如上面提到的平安银行的招聘要求就有学历、项目经验、学术等方面的要求。
蚂蚁集团、上海财经大学、国家金融科技评测中心联合发布的《金融领域大模型应用技术与安全白皮书》指出，金融业务与大模型的深度结合对人才提出了诸多要求。
从基础理论角度来看，金融业务与大模型的结合需要综合性的跨学科能力，包括基础金融科学、计算机科学、软件工程、人工智能等学科能力。金融业务大模型人才需要能够理解和运用各种前沿科技工具和方法，同时能够运用金融领域知识将科技与具体业务紧密结合，为金融机构提供创新、可持续的解决方案。
从工程应用的角度来看，需要扎实的实践能力和创新能力。大模型相关技术快速迭代，代表了新的研究范式并继承了过去的技术，但也需要新的训练框架、方法和交互方式。这本质上是一个工程问题。实践能力有助于技术落地、提升业务效率，而创新能力则是保持金融大模型领域竞争优势的关键。
李耀强调，金融需要的大规模人才必须既懂金融又懂科技，但目前市场上此类复合型人才并不丰富。
招商联盟首席信息官王耀南也向界面新闻表示，对于银行、消费金融公司等金融机构来说，算法、架构、应用工程三个方向的大模型人才目前比较紧缺，尤其是经验丰富的人才，其中算法负责模型预训练、数据处理、微调和推理优化等，架构则负责模型的技术架构设计。
“应用工程人才专注于将大模型技术应用到实际的金融产品中，这个岗位需要复合型能力，既有业务能力，又有大模型技术，是最稀缺的。”王耀南进一步指出。
人才难寻，金融机构深刻认识到高层次人才招聘难。
此外，一些金融机构正在尝试与大学合作，打造人才库。今年3月，蚂蚁集团与上海财经大学签署校企合作协议。双方将在高端人才培养和人工智能、大模型等前沿技术科研方面深入合作，全面提升金融专业人才培养水平。
王耀南还向界面新闻记者分享，2021年底，招商联与中山大学联合成立“中山大学-招商联数字金融联合研究中心”，重点研究人工智能、大数据、区块链、机器学习和反欺诈。围绕金融科技领域的关键技术，开展科学研究和产学研合作。
2024年8月，招商联发布“中国兆联智路II”大模型。该模型基于llama3开发的80亿参数大模型。在消费金融行业中国对话领域实现了业绩和效率的大幅跃升。 。 “中山大学-招商联盟数字金融联合研究中心”将于2024年启动订单式专项硕士培养项目，探索“产教融合”专业学位研究生培养新模式。
加剧失业焦虑？
在裁员频发的当下，大车型的逐渐走俏，更是加剧了行业焦虑。大模型人才的引进是否会对数据、编程等相关岗位造成威胁？大车型开发背后是否存在裁员风险？
原证监会主席肖钢曾就此作出相关表态。他强调，大模型在中国金融业的应用是不可替代的。它主要定位于为人赋能，依靠大模型巨大的泛化能力，帮助员工提高效率、提升绩效。效率。 “用机器代替人不是我们的定位，也不符合我们的国情。”
在李耀看来，会有一定的工作替代。大车型进入市场后，一些中低端岗位会发生“洗牌式”变化，但也不必太着急。 “因为大车型的完全导入需要一个过程，目前这方面的应用还不成熟，人力也不够。”
王耀南也持类似观点。他认为，大模型技术的引入不会对数据、编程等相关职位构成威胁。 “目前大模型技术发展很快，但在实际的产品实现过程中，还需要铺垫大量细致的数据工程和系统工程，可以说人工智能能做到多少。”
接受采访的专家指出，大型模型等人工智能工具给各行各业带来了同样的挑战。作为一个业内人士，你应该做的就是学会驾驭新事物。
“员工应该有意识地、主动地学习如何更好地利用大模型，利用人工智能来提高自己的技能，而不是固守原有的技能。”李耀说。
“大模型应用会优化一些纯粹重复性操作的工作，但技术的快速发展本身就是技术工作者不得不面对的老问题。比如前端工程师每隔几年就会面临技术升级的挑战。大模型时代，对于愿意适应变化、学习新技能的员工来说，这将是一个充满机遇的新时期。”王耀南说。
值得指出的是，各大金融机构都在加大力度对现有员工进行大模型培训。
“在外部人才寻觅困难的背景下，招商联目前主要利用内部培训机制来提升员工能力，比如参加行业会议、加强同行交流、阅读学术报告了解最新大型模型等技术和趋势。”王耀南介绍。
李耀提到，为了帮助内部员工适应人工智能的发展，中邦银行将组织人工智能竞赛，鼓励员工在工作中更多地尝试使用人工智能。培训方面，还将通过外部机构为员工提供定期的人工智能和大模型培训。
上述苏商银行相关负责人也向界面新闻表示，基于垂直领域的应用场景，苏商银行定期举办金融知识图谱、信贷与风控、信贷业务全流程、金融服务等方面的培训和分享。内部管理全过程。研讨会积极学习同行经验和最新前沿技术。
一场围绕大车型的行业竞争正在展开。
