Tài chính ngân hàng tương lại chịu ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo, công nghệ mới đang dần thế chỗ những công việc cũ nhưng đồng thời cũng tạo nên những công việc mới.
Ngày nay, không chỉ con người cạnh tranh với nhau để dành được một vị trí trong ngành ngân hàng tài chính mà máy móc cũng đang dần trở thành một mối đe doạ đối với những người lao động làm việc với những con số này. Theo báo cáo của PricewaterhouseCoopers LLP công bố năm ngoái, có gần 1/3 số công việc trong ngành dịch vụ tài chính có thể bị thay thế tính tới năm 2030.
Bất chấp những dự báo ảm đạm như vậy, một số người vẫn lạc quan cho rằng sự gia tăng của máy móc trong ngành tài chính ngân hàng. Không chỉ đơn giản là việc lấy đi nhiều việc làm, mà đúng hơn, nó đang làm thay đổi định nghĩa của một số công việc và tạo ra thêm nhiều việc làm mới.
Những ứng viên có chuyên môn về trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính ngân hàng, học máy và khoa học dữ liệu là một trong những ứng viên được săn lùng nhiều nhất trong ngành tài chính, theo Glassdoor, LinkedIn, Hired và ZipRecruiter. Chỉ tính riêng lĩnh vực tài chính tại Mỹ, số lượng những thông báo tuyển dụng liệt kê kỹ năng làm việc với “dữ liệu lớn” là một yêu cầu bắt buộc đã tăng đến 60% trong vòng 1 năm trở lại đây (theo LinkedIn).
Ông Theodoros Evgeniou, chuyên gia về Quản lý khoa học tại Trường Insead, Fontainebleau, Pháp cho rằng: Trong khi công nghệ máy móc có khả năng tạo ra thêm nhiều công việc mới và nâng cao hiệu quả làm việc của các tổ chức, nó cũng đặt ra nhiều mối lo. Ông đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của các “kiểm toán viên trí tuệ nhân tạo” tại ngân hàng, bởi máy móc đang ngày càng ra nhiều quyết định hơn tại các ngân hàng nên những vấn đề về đạo đức và luật pháp cũng cần được chú trọng.
Bên cạnh đó, việc tự động hóa những công việc mà trước đây được thực hiện bởi con người có thể làm giảm chi phí cho các doanh nghiệp. Phí giảm có khả năng làm gia tăng nhu cầu về những dịch vụ tài chính và rồi lại dẫn đến nhu cầu về nhân sự mới để phục vụ số khách hàng tăng lên ấy, theo Guo Bai, giảng viên về chiến lược tại Trường Kinh doanh quốc tế Trung Quốc – châu Âu tại Thương Hải.
Theo một khảo sát dựa trên các bài đăng tuyển dụng trực tuyến của các công ty trên Glassdore, LinkedIn và website của các công ty đó cho thấy, chuyên môn về trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất trong ngành tài chính. Và với các kỹ năng này, các doanh nghiệp cũng sẵn sàng chi trả mức lương rất cao.
Chẳng hạn, một Kỹ sư hỗ trợ nền tảng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Platform Support Engineer) có mức lương cơ bản bình quân 116.760 USD. Nhiệm vụ của vị trí này là quản lý vùng mạng server lớn cho nền tảng trí tuệ nhân tạo và yêu cầu bắt buộc là phải có một số năm kinh nghiệm với những sản phẩm phần mềm và hệ thống tự do nguồn mở.
Hay vị trí Nhà quản lý/ Kỹ thuật viên Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Manager/ Architect) có mức lương cơ bản 96.898 USD. Nhiệm vụ chính của người này là lên ý tưởng để phát triển và triển khai những bộ phận chức năng về trí tuệ nhân tạo cho công ty. Yêu cầu bắt buộc khi tuyển dụng là phải có một số năm kinh nghiệm làm việc với công nghệ điện toán nhận thức, phần mềm IBM Waston, mạng nơ-ron nhân tạo, phần mềm trí thông minh nhân tạo cho các dịch vụ tài chính và nền tảng điện toán đám mây.
Một Kỹ sư Python cao cấp – Nền tảng học máy (Senior Python Engineer – Machine Learning Platform) sẽ có mức lương bình quân 113.827 USD với nhiệm vụ chính là xây dựng đường dữ liệu cho các mô hình máy đối với những dự đoán thật. Lời khuyên dành cho ứng viên chính là tìm cách nâng cấp giá trị bản thân.
Xem thêm: Nghỉ việc để tăng lương, nên hay không?
Trong ngành tài chính ngân hàng, vị trí Chuyên gia tư vấn phân tích định lượng – Thẩm định viên khoa học ra quyết định và mô hình tội phạm tài chính trí tuệ nhân tạo (Quantitative Analytics Consultant – Decision Science and Artificial Intelligence Financial Crimes Model Validator) có mức lương bình quân 105.804 USD, được yêu cầu làm việc theo nhóm để đánh giá và thẩm định các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo đằng sau việc marketing, chấm điểm tín dụng, phát hiện tội phạm tài chính.
Khi vào tuyển dụng, các công ty thường yêu cầu vị trí này phải có một số năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học và toán học cao cấp, đồng thời có kiến thức trong việc phân tích chống rửa tiền.
Đó chỉ là một vài ví dụ về nhân lực trong ngành trí tuệ nhân tạo được săn lùng khắp thế giới và trả lương rất cao. Một số báo cáo gần đây cho rằng ngành tài chính ngân hàng đang dẫn đầu về mức độ khó tìm kiếm công việc, nhưng tác giả không đồng ý như vậy. Dù hiện tại hay 4.0 thì ngành tài chính ngân hàng vẫn luôn khao khát các nhân sự có kỹ năng, còn những nhân sự yếu kém thì không chỉ ngành tài chính sẽ vô cùng khó tìm việc mà ở bất cứ ngành nào cũng vậy.
Nguồn: Theo Nhịp sống trẻ