Indeed 数据显示，2024 年全球实习职位发布量较 2022 年峰值暴跌 42%，甚至比疫情冰封期的 2019 年还低 18%。尤其是金融行业，降幅达到27%。当高盛的 AI 系统 500 倍速处理数据、摩根大通的 COIN 自动生成 80% 法律文件时，
AI 凭借自然语言处理、机器学习等技术，正取代数据录入、报告撰写等实习生基础性工作，实习门槛随之抬高，多数岗位成了 AI 挑剩的 “边角料”。今天就来聊聊金融学子该如何破局，避免沦为AI的替身、职场边缘人？
以前，实习最怕的是基础、繁琐且价值感低的dirty work，现在却连dirty work都抢不到了。
数据录入与整理、资料搜集与初步分析，堪称金融圈最典型的 dirty work。每个初入行的金融实习生都绕不开这两项工作，基本上都要经历花费大量时间bwin官网手动录入交易数据、整理报表。在协助团队带教做行业研究或项目分析时，搜集海量的行业报告、新闻资讯，并进行简单的摘要整理。
现在，AI 工具可以在几分钟内完成人工数天的工作量，精准度更高。AI 系统通过 OCR+NLP 技术，10 分钟就能完成全市场研报的结构化提取，准确率达 99.7%。
投行底稿实习生也难逃 “失业预警”。摩根大通的 COIN 系统已能自动分析 80% 的法律文件条款，实习生的工作从“逐页手动标注合同风险点、核对条款逻辑一致性、整理数百页法律附件”变成了“仔细核对 AI 漏掉的印章细节、补充AI无法理解的行业黑话”，彻底成为了AI的陪衬。实习生也从金融机构公司的基础组成部分，变成了AI工具的组成部分，成为了AI的小零件，做微不足道的修补工作。
虽然在部分中小金融机构或大型机构尚未完成 AI 改造的部门，这类工作仍会落到实习生头上，然而，这些工作只是易被 AI 替代的边角料工作，这已成为不争的事实。
投行的项目估值分析被视为快速积累经验、展现能力的优质任务，实习生需要日夜钻研报表，反复打磨估值模型，手动筛选数据、搭建基础 Excel 模型，才能完成一份耗时数天的报告，往往还因为经验不足、纬度单一、市场变化只能作为一个补充材料，甚至直接被弃用。资产管理行业的投资策略的制定，需要实习生查阅海量研报、调研行业趋势，反复推敲每一个投资逻辑，这些任务都是体现实习生专业能力、快速积累经验、展现能力的高价值任务。
AI估值系统，能够瞬间接入彭博、Wind等全球金融数据库，自动抓取目标企业十年财务数据、行业可比公司动态指标，结合宏观经济预测模型，运用蒙特卡洛模拟等复杂算法，不仅能精准计算出企业估值区间，还能生成敏感性分析报告，预判不同变量对估值的影响。
AI 投资决策系统，能够通过实时监测全球超千种金融资产价格波动、抓取社交媒体财经大 V 观点、分析央行政策文本语义，能在秒级时间内生成多套投资组合策略，并自动回测近五年的收益表现。
甚至连客服工作都会被AI取代，花旗银行的智能客服机器人已能独立完成 85% 的客户咨询，原本由实习生负责解答的常见问题，如今都被 AI 轻松解决。实习生只能负责转接 “AI 搞不定” 的投诉电话，无法接触到核心的客户服务流程，工作内容逐渐边缘化。
一方面，试错空间被大幅压缩。70% 金融机构用 AI 生成报告，初稿质量已达人工 80% 水准。过去靠反复修改积累经验的模式失效，如今导师对实习生容错率骤降，一个数据偏差就可能被否定，成长机会锐减。
另一方面，核心价值逐步丧失。数据显示，金融实习生基础事务性工作占比从 35% 升至 60%，大量时间消耗在打印文件、标注数据等无意义劳动中。这类工作无法提升专业技能，反而消磨热情，导致职业竞争力下滑，个人发展陷入僵局。
当下极具潜力的实习岗位，其岗位核心在于用金融知识训练AI。例如，告诉 AI “中国白酒股的旺季不是 Q4 而是春节前”，让 AI 精准分析市场。像蚂蚁集团金融 AI 训练师实习生、度小满金融数据标注实习生等都是这一类岗位。
实习生需整合 “春节前白酒旺季”“降准利好基建” 等市场规律制表，标注财报风险信号，用 Excel/PPT 梳理“政策 - 行业”逻辑，并通过指令优化 AI 在金融分析、预测场景的表现，要求掌握基础金融知识、办公软件及简单 AI 指令设计。
AI 虽然擅长数据分析，但在人性博弈方面却存在天然的短板。例如，美联储主席讲话引发的市场情绪波动、交易员心理变化等难以量化的因素，AI 无法精准预测，而实习生可凭借市场感知挖掘复杂规律。目前百度、宜信等企业均开放相关岗位。
跨市场策略实习生需洞察美股、A 股等市场联动逻辑（如美债收益率与 A50 期指关系），手动分析微博、Twitter 财经评论判断市场情绪，反向优化 AI 分析模型。该岗位不限专业，但青睐掌握基础数据分析技能的候选人。
AI 虽能处理海量数据，却搞不懂金融黑话的真实含义，比如会混淆 “不良贷款” 专业定义与通俗概念，而实习生能将 “五级分类”“合格投资者认定标准” 等复杂规则转化为 AI 指令，保障信贷审批、反洗钱等场景应用不出错，甚至参与 AI 系统设计。
目前，百度、腾讯等企业均开放相关岗位。百度金融 AI 产品实习生需参与设计 AI 信贷流程，要求掌握《金融科技产品经理手册》中的 “KYC 客户验证数字化” 等知识；腾讯微众银行 AI 产品助理岗虽不限专业，但更青睐能梳理 “智能投顾合规要点” 的候选人 。
在金融交易、并购等场景中，谈判是 AI 难以触及的关键领域，涉及多方利益博弈与复杂条款磋商，需实习生通过专业支持辅助项目推进，参与实际商务洽谈，在企业并购中辅助收集目标企业财务、市场等信息，为谈判策略提供支持。
此类岗位要求实习生熟练使用 Excel 进行数据处理、掌握 Wind 终端行业数据检索技能，并通过辩论经历等培养逻辑思辨能力，能通过观察对方微表情、语气变化，辅助判断谈判态势。同时，在与客户直接互动中，实习生能掌握节奏把控、诉求提出等谈判技巧，这种灵活应变的沟通能力，是 AI 短期内难以替代的。
目前，高盛亚洲并购组实习生需协助制作谈判 PPT 并跟进跨境交易风险分析，中信证券投行部则侧重境内并购协议条款校对及交易所问询回复支持，均需实习生在谈判支持中展现细节把控与跨部门协作能力。
在金融行业强监管特性下，政策的微小变动都可能引发市场震动。金融监管政策研究实习生聚焦跟踪国内外监管动态、解读政策趋势，其工作具有不可替代性。
以数字货币监管为例，实习生需剖析各国政策态度与框架，分析对市场、机构及投资者的影响，从政策文件提炼核心信息并结合市场实际研判，为机构合规策略提供依据。由于政策制定关联政治、经济、社会等多元因素，需深度理解社会运行与金融市场逻辑，这是 AI 难以替代的领域。
目前多机构开放相关岗位：清华大学五道口金融学院《中国金融政策报告》项目组招募硕博在校生，负责政策资料收集与月刊编写；深圳市金融稳定发展研究院创新研究部面向经管、金融专业硕博研究生，协助开展课题研究与数据处理工作。
家族办公室聚焦超高净值客户财富的长期保值传承，其服务中的个性化、人性化和长期信任等软性需求难以被 AI 替代。家族办公室财富管理实习生需深度参与定制财富方案，通过与客户沟通掌握资产状况、传承诉求，建立信任关系，并协助设计投资组合、设立家族信托。
目前交银国际信托、LOOK CAPITAL、高盛亚太区财富管理部等机构均有相关岗位招募，要求具备良好沟通共情能力、跨领域知识储备，以及熟练使用 Wind、Excel 等工具的技能。
ESG 投资已成全球金融趋势，其评估涉及大量主观判断与复杂情境分析，AI 难以完全替代。ESG 投资分析实习生专注企业 ESG 表现深度研究，需实地走访企业，与管理层、员工、社区代表交流，获取一手资料。
这类工作依赖现场观察、人际互动与复杂分析，是 AI 短期内无法复制的核心竞争力。目前，中金、中信建投等头部机构招募 ESG 分析师助理负责报告撰写；贝莱德、瑞银开放可持续投资岗，要求双语能力与模型搭建；深创投等 PE 机构聚焦新能源项目尽调，商道纵横等咨询公司也提供适合文科背景的调研实习机会。
在如今的金融实习市场，AI 工具使用能力已经成为了实习生们必备的岗位技能。从最基础的 ChatGPT、Excel AI 插件，到专业的量化分析工具、数据可视化软件，掌握这些工具的实习生，在求职竞争中占据明显优势。
随着新技术的发展，金融机构“金融 + 技术”“金融 + 法律”“金融 + 数据分析” 等复合型人才的需求达到了前所未有的高度。比如，巴克莱银行 AI 风控岗要求实习生既能解读 XGBoost 模型，又能用金融逻辑解释客户评分。现在最火的是绿色金融领域和跨境并购业务，前者需掌握 ESG 评价体系并能用 AI 建模分析碳排放。后者要求具备国际法律知识且能借助 AI 审查合同条款。
面对 AI 带来的巨大冲击，仅仅掌握传统的金融理论知识，已经无法适应 AI 时代的职场需求，唯有掌握 AI 工具、提升复合能力与实践水平，不断提升自己的软实力以适应职场变化。返回搜狐，查看更多