1. 岗位结构的变化：  

 传统岗位需求减少：  

 基础数据录入与处理岗位：AI 技术能够快速、准确地处理大量数据，以往需要人工进行的数据收集、整理、录入等工作可由 AI 系统高效完成。例如，银行的交易数据记录、证券市场的基础信息收集等工作，不再需要大量人力，这导致相关岗位需求逐渐下降。  

 简单分析与报告岗位：对于一些基于固定规则和模板的分析报告工作，AI 可以通过对数据的快速分析和模板化生成，快速产出报告。像金融机构中简单的财务报表分析、市场趋势的初级分析等岗位的重要性会降低，需求也会相应减少。  

 *岗位：智能*系统的发展使得大量重复性的客户咨询问题可以由 AI *快速解答，24 小时不间断服务，不仅提高了服务效率，也降低了金融机构的人力成本，使得传统人工*岗位的需求减少。  

 新兴岗位需求增加：  

 AI 开发与维护岗位：金融机构需要专业的技术人员来开发、优化和维护 AI 系统。这些人员要具备扎实的编程技能、算法知识和对金融*的理解，能够将 AI 技术与金融*场景深度融合，以确保系统的稳定运行和不断升级。  

 数据科学家与分析师岗位：AI 技术的应用依赖于大量高质量的数据，数据科学家和分析师负责收集、清理、分析数据，挖掘数据中的价值信息，为金融决策提供支持。他们需要掌握数据分析工具和技术，具备数据敏感度和*洞察力，能够从海量数据中提取有价值的信息，以帮助金融机构更好地理解市场、客户和风险。  

 风险管理专家岗位：虽然 AI 可以进行风险评估和预测，但复杂的金融风险仍然需要专业的风险管理专家进行判断和把控。这些专家要能够理解 AI 模型的输出结果，结合金融市场的动态变化和*特点，制定有效的风险管理策略，确保金融机构的稳健运营。  

 金融科技产品经理岗位：随着金融机构对 AI 技术的应用不断深入，需要专业的产品经理来规划和设计金融科技产品。他们要了解市场需求和客户痛点，结合 AI 技术的优势，设计出具有竞争力的金融产品和服务，推动金融机构的*创新和数字化转型。 2. 技能要求的转变：  

 技术技能：  

 编程与算法能力：掌握编程语言（如 Python、Java 等）和算法知识成为必备技能，以便能够与 AI 系统进行交互、开发相关的应用程序或对 AI 模型进行优化。例如，金融分析师需要使用编程技能来获取和处理数据，构建量化分析模型。  

 数据分析能力：能够熟练使用数据分析工具（如 Excel、SPSS、R 等）和大数据处理技术（如 Hadoop、Spark 等），对海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。金融从业者需要具备数据驱动的思维方式，通过数据分析来支持决策制定。  

 机器学习与深度学习知识：了解机器学习和深度学习的基本原理、算法和模型，能够理解 AI 系统的工作方式和输出结果。这对于与 AI 技术团队进行沟通协作、参与 AI 项目的实施以及评估 AI 技术在金融*中的应用效果都非常重要。  

 *理解能力：  

 金融专业知识：深厚的金融专业知识仍然是基础，包括金融市场、投资、风险管理、财务管理等方面的知识。只有将 AI 技术与金融专业知识相结合，才能更好地应用 AI 技术解决金融*中的问题，创造价值。  

 行业洞察能力：了解金融行业的发展趋势、市场动态和监管政策，能够把握行业的发展方向和机遇。这有助于金融从业者将 AI 技术应用到合适的*场景中，推动金融机构的*创新和发展。  

 软技能：  

 问题解决能力：在 AI 时代，金融从业者需要具备更强的问题解决能力，能够快速准确地识别问题，利用 AI 技术和自身的知识经验提出解决方案。面对复杂的金融*问题和不断变化的市场环境，灵活运用各种资源和工具解决问题的能力至关重要。  

 沟通协作能力：AI 项目的实施往往需要跨部门、跨团队的协作，金融从业者需要与技术人员、数据科学家、*人员等进行有效的沟通和协作。良好的沟通协作能力可以确保项目的顺利推进，实现 AI 技术与金融*的深度融合。  

 创新思维能力：AI 技术的发展为金融行业带来了新的机遇和挑战，金融从业者需要具备创新思维能力，敢于尝试新的*模式和技术应用，开拓新的市场和客户群体。 为了提前准备和适应 AI 技术带来的金融行业就业格局变化，可以从以下几个方面入手： 1. 学习与培训：  

 在线课程学习：利用在线学习平台，学习 AI 技术、数据分析、编程等相关课程。例如，Coursera、EdX 等平台提供了丰富的课程资源，涵盖了从基础到*的各个层次，可以根据自己的需求和基础进行选择学习。  

 参加专业培训：报名参加专业的培训机构或金融机构内部组织的培训课程，这些课程通常更加系统、深入，能够帮助学习者快速掌握相关技能。同时，还可以通过培训获得实践经验和项目案例，提升自己的实际操作能力。  

 考取相关证书：考取相关的职业资格证书，如数据分析师证书（CDA）、金融风险管理师证书（FRM）等，可以证明自己的专业能力和技能水平，提高自己在就业市场上的竞争力。 2. 实践与项目经验积累：  

 参与实习：争取到金融机构或金融科技公司的实习机会，参与 AI 项目的实施和运营，了解实际工作中的*流程和技术应用。通过实习，可以积累实践经验，建立自己的职业*，为未来的就业做好准备。  

 自主项目实践：利用业余时间或参加相关的竞赛*，开展自主的 AI 项目实践。例如，基于公开的金融数据进行数据分析和模型构建，开发简单的金融智能应用程序等。通过实践，不仅可以提高自己的技术水平，还可以展示自己的创新能力和实践能力。 3. 关注行业动态与趋势：  

 阅读行业报告和资讯：定期阅读金融行业的研究报告、新闻资讯和学术文献，了解 AI 技术在金融行业的应用案例、*发展趋势和政策法规。关注行业内的专家观点和企业实践，拓宽自己的视野和思路。  

 参加行业会议和*：参加金融行业的会议、研讨会、论坛等*，与行业内的专业人士进行交流和学习。这些*可以帮助你了解行业的*动态，获取前沿的技术信息和*经验，同时也为你提供了展示自己和建立人脉关系的机会。 4. 培养软技能：  

 团队协作项目：参与团队协作项目，锻炼自己的沟通协作能力和团队合作精神。可以通过参加学校的社团*、项目小组或工作中的团队项目等方式，提高自己的团队协作能力和领导能力。  

 问题解决训练：主动寻找和解决实际问题，培养自己的问题解决能力。可以从日常生活和工作中的问题入手，运用所学的知识和技能，提出解决方案，并不断进行优化和改进。  

 创新思维培养：关注金融行业的创新案例和创新模式，学习创新思维*和工具。可以通过阅读创新相关的书籍、参加创新培训课程或参与创新实践*等方式，培养自己的创新思维能力。