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【央视新闻客户端】
Felipe Sinisterra和Dave Wang靠着教导华尔街银行家如何完善他们的AI计划，拿到极为丰厚的报酬 。
3月的一个下午 ，两位炙手可热的AI教练在纽约一家创投基金为员工授课 。31岁的Wang示范如何利用Google母公司Alphabet开发的AI模型Gemini来分析创业者的简报影片。他还演示了一款结合联邦调查局（FBI）所用行为分析法的网路应用程序 ，可通过比对逐字稿与肢体动作、面部表情等视觉线索，侦测出潜在警讯 。
随后 ，30岁的Sinisterra向学员们示范如何使用OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude分析财报电话会议记录 ，从中找出最能左右市场走势的言论 。该系统执行了情绪分析，并将管理阶层的谈话转化为量化的试算表数据 ，用以预测未来的财务表现。学员们亲眼见证了AI如何协助简化日常工作中最耗费人力的环节 。
当天收费是多少？25000美元 。而且课程预约已排到两个月后。
“现在人们把AI视为获得竞争优势的工具 ，视为一种进攻手段， ”Sinisterra说。“未来人们会把它视为必需品 。 ”
大型银行深陷AI焦虑，正寻求招募更多AI专家 ，并缩减传统银行业务职位 。渣打银行准备在未来四年内裁减数千个支援职位。花旗集团 、富国银行和美国银行在2026年第一季共裁员超过5 ，000人，尽管获利创下纪录最佳 。
高阶主管们不惜砸下重金 ，期盼将这项技术应用于基础任务之外 ，他们甚至亲自测试各种AI工具，进而形成了由上而下 、要求全体员工全面导入该技术的压力 。Sinisterra和Wang曾是任职软银的基金经理 ，他们正向这些渴望转型的公司贩售驾驭AI的信心与熟练度。
知情人士透露 ，他们在2025年7月创立Wall Street Prompt，一直与T． Rowe Price Group Inc．、花旗集团和美国银行合作 。知情人士表示 ，T． Rowe Price曾聘请这两人为其投资专业人士提供培训 。知情人士也表示 ，花旗和美国银行则邀请他们为外部基金客户开设培训课程。受保密协议约束的Wall Street Prompt拒绝证实其客户名单 。T． Rowe Price 、花旗和美国银行也不愿对特定供应商的培训发表评论 。
技能门槛升高
金融机构对AI并非总是热情拥抱。2022年，ChatGPT推出时 ，主要的全球银行因担心安全漏洞 ，纷纷限制在其内部网路使用该聊天机器人 。
此后，摩根大通推出了LLM Suite这款生成式AI工具，获得大多数员工使用 。高盛则与Anthropic合作开发AI代理。美国银行表示 ，其18 ，000名开发人员在导入AI后，工作效率提高了20%至25%。
然而 ，许多银行员工仍缺乏有效使用AI工具的培训 ，另一些人则受限于过时的模型，这种落差催生了对AI教练的需求 ，他们能够帮人充分发挥AI的潜力 。
总部位于英国的科技招募公司Evolution亚太区董事总经理Jake Bridge表示 ，大型银行内部最大的挑战不在于技术，而是在于人 。
亚洲在将AI融入银行与金融业方面居于领先地位 ，在支付 、贷款和客户服务等环节正日益自动化。
特别是在新加坡 ，具备流利的AI应用能力逐渐成为所有想在该行业求职者的必备条件 。根据总部位于伦敦的金融软体公司Finastra在2026年进行的一项调查，新加坡在国际货币基金组织的AI准备指数中位列174个国家之首 ，该国64%的金融机构正在关键业务职能中部署AI 。
Wang和Sinisterra目前考虑迁往新加坡 ，以满足来自银行和金融专业人士的需求，这些专业人士正在努力保住自己的职位并保持就业竞争力。
55岁的Duncan去年利用晚上和周末时间参加了新加坡南洋理工大学支持的一门课，学习如何使用AI 。他的雇主是一家大型银行 ，此前将其新加坡业务转移到海外成本更低的地区 。
在失业九个月后 ，他上个月在新加坡一家银行找到了一份后台工作，并对自己的新技能充满希望。
虽然多位高阶主管将生产力的提升归功于AI ，但人们越来越担心“公司财报表现优异可能已不足以保障员工饭碗” 。AI顾问公司Neurons Lab的首席执行官Igor Sydorenko表示 ，分析师的角色不会消失，但会从基层开始逐渐减少 。该公司的客户包括汇丰银行和AXA。“高技能人才借助AI工具 ，工作效率能提升10到20倍 ，而且做得更好、更快， ”他说道 ，“他们将不再需要任何初级金融分析师或助理 ，自己就能独立完成所有工作 。 ”
身处新加坡的Justin Tang深知想要弥补这项落差的焦虑 。这位对冲基金Regal Funds Management的买方分析师在三年内利用零碎时间自学AI，例如在公车上、会议间隙以及大多数人都在刷手机的安静时刻。去年 ，他遇到了Wang和Sinisterra。“那感觉就像开窍了 ，”Tang说道，“以前我需要花好几个小时才能分析完一家公司 。现在我输入一段提示词，90秒内就能抓出关键要点：这家公司在做什么 、它的核心获利驱动力 ，以及市场题材 ” 。
此后 ，Tang参加了多场Wall Street Prompt的培训课程，其中包括美国银行主办的一期。他表示 ，每期课程通常有20到30人参加 。
Tang说：“当顶尖银行开始向我们这样的客户提供Wall Street Prompt的课程时 ，我不会惊讶 。这是迟早的事，而非会不会发生的问题。 ”
Tang会将学到的技术主要用于个人用途 ，也会运用到日常工作中 。在Regal ，他将这些工具的使用范围限制在公开资料，例如公司申报文件和业绩电话会议逐字稿 ，绝不将客户资料输入其中 。
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