(Блумберг) — Сегодня за работу в банковской сфере соперничают не только люди. Машинный интеллект становится угрозой для человеческих ресурсов по всему миру. Согласно прошлогоднему докладу PricewaterhouseCoopers LLP, почти треть рабочих мест в секторе финансовых услуг может исчезнуть из-за автоматизации к середине 2030-х годов.

Несмотря на эти суровые прогнозы, некоторые оптимисты утверждают, что растущая популярность машинных технологий в банках приводит не к одному только сокращению рабочих мест, но и меняет наполнение существующих профессиональных ролей, а также способствует появлению ряда новых позиций.

Соискатели с навыками работы в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных являются одними из самых востребованных кандидатов в финансовой отрасли, судя по рекрутинговым сайтам Glassdoor, LinkedIn, Hired и ZipRecruiter. Их нанимают не только фирмы-новаторы, такие как Square Inc. или Stripe Inc., но и традиционные финансовые компании вроде JPMorgan Chase, Capital One и Morgan Stanley. В одном только финансовом секторе США объявления о вакансиях, где среди требований числится умение работать с big data, выросли почти на 60% за 12 месяцев по июль, следует из данных LinkedIn.

Преподаватели бизнеса и финансов, которые готовят студентов к карьере в банковской отрасли, тоже видят этот тренд. Data scientist сейчас “самая горячая» профессия с точки зрения работодателей, говорит Эндрю Ло, директор лаборатории финансового инжиниринга Массачусетского технологического института.

Хотя технологии машинного обучения способны “дополнить” человеческий капитал и повысить эффективность организаций, их использование также сопряжено с рисками и создает у банков потребность в «аудиторах искусственного интеллекта», говорит Теодорос Евгениу, преподаватель теории принятия решений и управления технологиями в бизнес-школе Insead во Франции. В то время как роботы будут принимать все больше решений в банковской сфере, появятся этические и юридические вопросы, которые нужно будет решать на уровне руководства, сказал он.

Между тем машинное обучение может косвенно приводить и к созданию рабочих мест. К примеру, автоматизация задач, ранее выполнявшихся людьми, в отрасли управления активами должна теоретически привести к снижению издержек. Связанное с этим сокращение комиссий может повысить спрос на финансовые услуги, и, следовательно, будет необходимо больше специалистов по работе с новыми клиентами, говорит преподаватель по стратегии в China Europe International Business School в Шанхае Го Бай.

Машинный интеллект также дает возможности для карьерных изменений. Хотя учиться заново не всегда легко и доступно, некоторые специалисты финансовой отрасли, чьи задачи возьмут на себя роботы, могут переквалифицироваться. “Специалисты в финансовом секторе, безусловно, уже имеют весьма высокую квалификацию, поэтому я уверен, что они смогут пройти переобучение с прицелом на data science и все должностные функции, необходимые для сопровождения анализа данных, — говорит Ло из Массачусетского технологического института. — Это работает не во всех отраслях».

Сокращенный перевод статьи:Finance Is Looking for Bankers Who Work Well With Robots

—При участии: Полина Воробьева.

Контактные данные корреспондентов: Шивон Вагнер в Нью swagner33@bloomberg.net;Шелли Хаган в Нью shagan9@bloomberg.net

Контактные данные редакторов, ответственных за статью: Марк Суитман msweetman@bloomberg.net, Мария Колесникова

©2019 Bloomberg L.P.