AI先是找上程序员，现在轮到银行分析师了。

下一个华尔街的培训基地可能是一个提示库！

刚刚，OpenAI内部一个秘密项目曝出！

这个项目正在征召超过一百名前投资银行专业人士参与它的财务模型训练，目的是替代初级银行家职位上许多繁重且重复的工作，该项目的代号是「水星」。

这次改革涉及到的银行工作人员，既是个好消息，也是个坏消息。

值得庆幸的是，现在终于能够摆脱繁杂的电子表格任务，不再需要持续不断地进行修改，而是迎来了盼望已久的智能化处理。

正如网友VibeEdge所言，OpenAI这步棋很有意思：

借助先前从事银行业务的人员开展金融设计，确实有望大幅缩减那些每周需投入80至100个小时、既疲惫又令人痛苦的工作量；倘若他们能确保精确度并实现完善的审查记录，这或许将促成金融领域规则的革新，令人十分关注其后续走向。

不过，这场「表面上看是发展」的调整，也隐藏着银行业基础职位将要大幅裁减的隐忧。

近段时间，公众对于这种AI失业带来的焦虑似乎已经疲劳。

行业领袖们一方面加速发展，积极推广人工智能助手；另一方面，持续释放未来工作市场将面临严峻挑战的信号。

例如Anthropic的首席执行官Dario Amodei就反复强调过：

未来五年之中，至少半数初级文职职位或许会消失，由此或许会将失明率抬高至十分之一到五分之一。

百名顶级投行银行家

变身「Mercury」计划外包工

新闻报道显示，OpenAI借助「Mercury」计划，采取分包方式聘请了众多前投资银行职员和顶尖商学院学子，目的是指导他们构建专业财务模型。

这些人当中，既有摩根大通、摩根士丹利、高盛等一流投资机构的往届职员，也有哈佛大学、麻省理工学院等著名学府的MBA课程学员。

这个名为「Mercury」的方案是一项劳动力派遣工作，参与者们能够享受到每小时150美元的丰厚薪酬待遇。

他们核心职责是针对各种商业活动设计指令并优化经济计算框架，涵盖并购、首次公开募股等典型金融情境。

据内部消息，Mercury计划的审批程序极少需要人工面试环节，相关人员表示，整个申请过程主要依靠自动化系统完成，面试环节被大幅简化

第一轮面试持续约20分钟，系统将依据应聘者提供的履历信息进行提问；第二轮内容为行业知识考核，涉及财务报表等领域的知识掌握情况；最终轮次，则着重考察应聘者的建模操作能力。

这些受聘人员主要承担制定指令语和设计金融方案的任务，目的是为OpenAI的模型提供高端、真实、专业的金融业务流程信息。

他们每周都会递送一个方案，主要工作是用浅显易懂的表述来设计指令，并开展模型的运作。

提交模型之后，会得到评审者的意见，参赛者需要按照建议进行改进，反复调整，直到最终作品能够兼容OpenAI的平台。

当AI把苦活干完了

年轻人还如何成长？

非金融领域的人恐怕永远无法理解，深夜一点接到最高负责人要求解决问题的通知，内心会有多不平静。

但这正是投行分析师的工作日常。

华尔街永不眠，所以连带他们也跟着睡不好觉。

他们处理具体业务时，平日里常在办公桌前连续工作超过八十个小时，核心工作内容是在电子表格里为资产重组、财务杠杆收购等事务构建精密的计算框架。

另外，他们时常被责令持续修正演示文稿页面，反复改动，进而促成了华尔街知名的「请改一下」图像文化。

另有一些初创企业，比如Rogo，也为华尔街分析师提供AI软件，它们正努力借助AI工具，让银行的分析师们摆脱繁重枯燥的工作。

但现在，这些「被解放者」们似乎又有了新的担心。

他们虽然经常抱怨制作演示文稿和编写宣传材料是繁重的任务，可一旦人工智能开始负责这些工作，他们又担心自己的工作会被取代，也害怕因此错失进步的时机。

因为这些「体力活」并非全无价值。

它们如同赛手赢得奖牌时的刻苦训练，也是新晋金融从业者不可或缺的历练阶段。

当机器替代了他们承受艰辛的环节，也等于剥夺了他们事业开端最珍贵的起步阶段，或许会导致他们发展受阻。

多位资深金融人也表达了类似担忧。

他们觉得，那些艰苦繁重的工作，不只是初次接触的考验，更是掌握核心技能的实践场，

它们有助于新员工建立起与客户打交道所需的专业能力和自信。

另有部分研究者并非金融专业背景，他们必须通过这些基础工作掌握这个领域运作的根本规律，学会留意其中的重要环节，逐步增强业务上的直觉。

Jeanne Branthover拥有长达四十载的金融领域职业背景，担任DHR Global全球金融服务主管一职，她指出处理文件、解析资料这类具体任务，其背后都有一套体系化的流程必须掌握。

忽略这些基础训练,直接接触客户,对年轻员工的进步十分有害。

桥水基金CEO Nir Bar Dea

桥水基金的负责人Nir Bar Dea指出，人工智能确实能处理许多基础工作，然而这对未来的人员能力发展却是有害的，这种做法会阻碍个人的长期进步，不利于人才素质的提升，最终可能导致整体竞争力的下降。

「正是你干过那些累活，才有能力做高层次、战略层面的事情。」

另有一个备受关注的话题：倘若人工智能能够承担所有繁重单调的工作，那么华尔街的研究人员是否就能免于额外的工作时间了？

这或许有些夸张，所谓的“3.5天工作制”也许只是个美好的愿景，最终的结局很可能是人工智能反而让人更加疲惫。

全球最贵独角兽

开始盈利冲刺

对于OpenAI来说，「Mercury」不只是技术探索，也可能是其商业蓝图的一部分。

某些人指出，该方案显露了OpenAI在Sam Altman主持期间着力追求经济收益的动向。

提供GPT的付费服务，与Shopify合作将购物功能整合进GPT，还有待发掘广告盈利模式……

OpenAI正在加速向盈利目标冲刺。

AI技术的商业化应用，是OpenAI达成营收计划的一个关键转折点。

OpenAI的一位代表透露，该机构正联合不同领域的学者，共同改进并检验其技术在各行业的应用水平，这些学者由外部机构负责招募、监督以及薪资支付。

先前，OpenAI曾延揽了工程、科学、数学等领域的几位顶尖学者来增强其模型的应答水平与运作效能，同时借助外部数据标注机构来征募高水准的专业人士。

统计表明，2024年OpenAI在云计算方面的花费大约是70亿美元，它在Stargate项目上的累积投入已经超过4000亿美元，这个数额预计在2025年12月前可能增长到5000亿美元。

巨额资金注入以来，这家全球身价最高的独角兽企业至今未能盈利，它正积极寻求多种方式，以证明其商业价值能够支撑当前的估值水平。在计算资源费用居高不下的情况下，「Mercury」计划成为OpenAI推动商业化和实现盈利的重要举措。

「水星」也象征着人工智能自动化促成的一种现象，即专业学问不再局限于特定人群。

如同微软人工智能负责人Mustafa Suleyman所言：当前人工智能时期，知识不再是珍贵资源，反而会变得无成本且面向大众。

「Mercury」计划之中，人工智能引发的「知识流程自动化变革」，尚处萌芽阶段。

参考资料：

那个链接指向的推文内容，包含了许多关于人工智能的最新进展和未来趋势的深入探讨，并且还分享了一些具体的案例和应用场景，对于想要了解这个领域的人来说，是非常有价值的参考资料。

OpenAI正试图消除初级银行家工作中繁琐的部分,减轻他们的工作负担,让这些任务不再那么费力,通过技术手段来简化流程,让银行新人的工作体验得到改善,不再需要花费大量时间在重复性事务上