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专题：科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头

　　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 。