隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的機(jī)械自動(dòng)化過(guò)程，銀行和保險(xiǎn)等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變?！鞍肴笋R智能”（即人機(jī)合作智能）在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合，形成一種共生關(guān)系，推動(dòng)生產(chǎn)率的顯著提升。
出于對(duì)人工智能可能造成的大規(guī)模失業(yè)以及所帶來(lái)對(duì)監(jiān)控行為的擔(dān)憂，業(yè)界日益興起關(guān)于組織部署人工智能方式和原因的激烈的倫理性討論。員工希望得到商業(yè)巨頭及負(fù)責(zé)人作出“AI－for－good”（人工智能向善）的承諾和保證。盡管從短期來(lái)看，人工智能替代人類工作的趨勢(shì)有所加劇，但越來(lái)越多證據(jù)表明，人工智能通過(guò)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位和改善當(dāng)前崗位現(xiàn)狀從而大幅提升生產(chǎn)率。
到2020年，20％的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時(shí)將依靠人工智能。
到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50％傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”（即人機(jī)合作）工作模式——效率達(dá)到單個(gè)程序員獨(dú)自工作效率的兩倍。
到2020年，在“AI－for－good”項(xiàng)目的企業(yè)中，員工留存率將提升20％，同時(shí)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50％。
到2021年，70％的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率，這將促使其中10％的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場(chǎng)所規(guī)章之中。
在2020年，人工智能將實(shí)現(xiàn)工作機(jī)會(huì)數(shù)量的凈增長(zhǎng)，雖然會(huì)淘汰180萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位，但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)新的就業(yè)崗位。
到2020年，20％的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時(shí)將依靠人工智能。
金融機(jī)構(gòu)操作型員工的主要工作是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的工作任務(wù)。但非例行性的后勤工作對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響和商業(yè)價(jià)值更大。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)有助于提高工作人員處理金融機(jī)構(gòu)后勤非常規(guī)性任務(wù)的能力。這對(duì)需要人工干預(yù)的復(fù)雜工作（例如財(cái)務(wù)合同審查和交易發(fā)起）大有裨益，因?yàn)槿斯ぶ悄芸蓽p少失誤并對(duì)下一步行動(dòng)提出建議。
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自然語(yǔ)言處理（NLP）等人工智能技術(shù)接管了越來(lái)越多的非例行性任務(wù)并實(shí)現(xiàn)相關(guān)工作自動(dòng)化。使用人工智能技術(shù)提高后勤工作效率將有助于提升員工工作量和提高員工（和客戶）滿意度。
人工智能在銀行例行業(yè)務(wù)及其價(jià)值鏈方面的應(yīng)用取得了極大的成功。在某些情況下，這會(huì)導(dǎo)致以縮減非必要職員為目的的裁員。這一事實(shí)使人們擔(dān)心后勤崗位將很快被機(jī)器取代。事實(shí)上，銀行機(jī)構(gòu)后勤崗位的減少大都源于機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）。例如，據(jù)某新聞網(wǎng)站報(bào)道，南非的萊利銀行預(yù)計(jì)將用軟件機(jī)器人取代3000個(gè)工作崗位。
然而，也有很多非例行性后勤工作將從人工智能應(yīng)用中獲益。具體例子包括財(cái)務(wù)合同審查和交易形成：兩者本質(zhì)上都需要人工參與，但人工智能的普及能極大地提高工作效率。使用機(jī)器人程序和RPA可減少工作失誤并去除冗余環(huán)節(jié)，從而提升后勤工作的價(jià)值。摩根大通的合同智能（COIN）項(xiàng)目成功應(yīng)用了NLP、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人技術(shù)和云基礎(chǔ)設(shè)施，以此減少批發(fā)合同中貸款業(yè)務(wù)條款的錯(cuò)誤。
銀行對(duì)人工智能工具的應(yīng)用也有所增加。使用預(yù)測(cè)工具便是一個(gè)例子，相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)工具的依賴度正變得越來(lái)越高。隨著此類工具慢慢滲透所有銀行價(jià)值鏈活動(dòng)，業(yè)務(wù)人員將經(jīng)常需要依靠人工智能來(lái)提升工作效率和他們?cè)谄髽I(yè)和組織中的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
在銀行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)方面，預(yù)測(cè)認(rèn)為，人類應(yīng)主動(dòng)控制人工智能工具，將其作為銀行工作的輔助。盡管預(yù)測(cè)結(jié)果較為樂(lè)觀，人們對(duì)這個(gè)行業(yè)的工作機(jī)會(huì)產(chǎn)生了高度的不安全感，對(duì)這個(gè)高收入、高學(xué)歷的行業(yè)就業(yè)保障不盡如人意。
到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50％傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”（即人機(jī)合作）工作模式——效率達(dá)到單個(gè)程序員獨(dú)自工作效率的兩倍。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不斷推動(dòng)著軟件需求增長(zhǎng)。開(kāi)發(fā)、改進(jìn)、修復(fù)和監(jiān)測(cè)這些系統(tǒng)的軟件工程師的工作效率有限，且面臨著與日俱增的工作壓力——即不斷滿足日益增長(zhǎng)的軟件需求。
計(jì)算能力極大地推動(dòng)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)專門(mén)處理異常檢測(cè)，傳遞推薦的觀點(diǎn)并預(yù)測(cè)行為和結(jié)果。反過(guò)來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功能又有助于滿足對(duì)軟件工程人才和生產(chǎn)能力的需求。
人工智能將為傳統(tǒng)軟件工程活動(dòng)提供四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的支持：
系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
迭代需求
異常檢測(cè)
預(yù)測(cè)性和規(guī)范性監(jiān)測(cè)
此類編程活動(dòng)將越來(lái)越多地由人類軟件工程師和人工智能組成的“人機(jī)合作”模式完成，以應(yīng)對(duì)工程需求量的增長(zhǎng)。這些“人機(jī)合作”將通過(guò)人類工程師和基于人工智能的機(jī)器的合作運(yùn)作。
人機(jī)合作關(guān)系將存在多種形式，例如：
過(guò)渡——由軟件工程師劃分人與機(jī)器的軟件工作任務(wù)，并確定兩者之間的過(guò)渡工作。
協(xié)作——由軟件工程師對(duì)已確認(rèn)的工作任務(wù)進(jìn)行分類，不斷向機(jī)器傳輸常規(guī)問(wèn)題的解決方案，并將非常規(guī)性任務(wù)交由工程師解決。
啟發(fā)——企業(yè)利用人工智能發(fā)展軟件工程技能和人才。
創(chuàng)新——機(jī)器的能力將進(jìn)一步提升，從而滿足已知的軟件工程需求。其結(jié)果將呈現(xiàn)給軟件工程師，以完成機(jī)器無(wú)法完成的工作，創(chuàng)新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商業(yè)成果。
企業(yè)將利用“人機(jī)合作”模式滿足日益增長(zhǎng)的復(fù)雜軟件和生產(chǎn)能力的需求。隨著人工智能對(duì)大量例行工作或重復(fù)性任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理，軟件工程將更具創(chuàng)造性，取得令人滿意的成果。軟件工程將有機(jī)會(huì)參與架構(gòu)設(shè)計(jì)、協(xié)作和創(chuàng)新，為日益復(fù)雜的新商業(yè)成果提供支持。
到2020年，在“AI－for－good”項(xiàng)目的企業(yè)中，員工留存率將提升20％，同時(shí)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50％。
數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技能需求龐大，而相關(guān)人才仍然短缺。高德納公司相關(guān)分析結(jié)果顯示，僅在美國(guó)，就有超過(guò)23．6萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)和分析職位空缺，同比增長(zhǎng)43％。超過(guò)一半的職位空缺需要半年以上的時(shí)間填補(bǔ)。據(jù)麥肯錫估計(jì)，到2024年，美國(guó)將有25萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)職位空缺。同樣的，歐盟委員會(huì)一份2015年報(bào)告估計(jì)，專業(yè)數(shù)據(jù)人員和專業(yè)分析員的職位空缺率達(dá)77％，且預(yù)計(jì)需求量還將增加160％。
教育經(jīng)費(fèi)的增加和薪酬待遇的提高是應(yīng)對(duì)這種勞動(dòng)力短缺的典型措施。不過(guò)，當(dāng)前正出現(xiàn)了一個(gè)新的機(jī)遇，讓抓住機(jī)會(huì)的企業(yè)可以脫穎而出，從而吸引并留住數(shù)據(jù)和人工智能人才。這個(gè)機(jī)遇就是“Data－for－good”（數(shù)據(jù)向善）項(xiàng)目，以及衍生而來(lái)的“AI－for－good”（人工智能向善）。
數(shù)據(jù)和分析通常用于提升業(yè)務(wù)績(jī)效、完善客戶服務(wù)和提高運(yùn)營(yíng)效率。在公共部門(mén)和非營(yíng)利性組織中，數(shù)據(jù)和分析可能用于衡量項(xiàng)目和服務(wù)的影響力，或用于確保資金使用的透明化。然而，這些組織的數(shù)據(jù)和分析發(fā)展滯后，而私營(yíng)部門(mén)的成熟度更高，通常能吸引更多人才?！皵?shù)據(jù)、人工智能向善”的項(xiàng)目使私營(yíng)組織能夠向具有社會(huì)影響力的項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)、技能和技術(shù)等方面的支持。項(xiàng)目覆蓋范圍廣泛，包括：利用人工智能算法識(shí)別貧民中的領(lǐng)導(dǎo)者以改善HIV教育的成果；面部識(shí)別用于打擊販賣(mài)人口；自動(dòng)圖像標(biāo)記幫助拯救野生動(dòng)物；或在颶風(fēng)或洪水等災(zāi)難發(fā)生后利用人工智能進(jìn)行針對(duì)性救援。
“數(shù)據(jù)和人工智能向善”運(yùn)動(dòng)使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠利用、調(diào)整企業(yè)文化，使其成為吸引員工的決定性競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，將慈善事業(yè)作為工作核心的文化表達(dá)了企業(yè)奉獻(xiàn)全社會(huì)的承諾。顯然，這對(duì)員工和領(lǐng)導(dǎo)者的重要程度可能因地區(qū)而異，但“數(shù)據(jù)向善”應(yīng)用顯然是一項(xiàng)全球性運(yùn)動(dòng)。剛畢業(yè)的大學(xué)生在選擇就業(yè)單位和企業(yè)時(shí)越來(lái)越重視社會(huì)責(zé)任因素。高德納公司和馬里蘭大學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，女性學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和分析的首要原因之一，是希望為公司和世界做出貢獻(xiàn)。美世咨詢公司2018年的全球人才趨勢(shì)調(diào)查表明，最優(yōu)秀的員工選擇具有強(qiáng)烈目標(biāo)感的公司工作的可能性要高出三倍。但7600名調(diào)查對(duì)象中，只有13％表示自己工作的企業(yè)因“目標(biāo)導(dǎo)向使命”而具有差異化優(yōu)勢(shì)。
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