AI重塑华尔街：前银行家变身AI导师，初级岗位面临淘汰

AI训练背后，正在上演一场新的「华尔街迁徙」！前银行家纷纷化身AI导师，用自己的专业知识帮助OpenAI、xAI、Scale AI等AI公司训练模型，华尔街精英正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。这场迁移不仅是职业赛道的转换，更预示着金融行业底层逻辑的深刻变革。

打开朋友发来的Mercor职位申请链接，Matt便预感到这是一次绝佳的机会。

他是沃顿商学院MBA一年级学生，曾在美国银行、私募股权公司Clayton Dubilier&Rice担任过投资银行等职位。在华尔街高压的职场环境下，他渴望找到一份既能发挥专长又相对灵活的副业。

Matt在Mercor利用自己的金融知识训练AI模型

处于职业生涯初期的他，很想利用自己的金融知识赚点外快补贴日常开销，于是他加入了Mercor，利用自己的金融专业知识帮助Mercor训练AI模型。与传统的投行工作不同，这份工作让他从繁复的PPT和Excel中抽身，转而专注于教AI理解复杂的金融逻辑。

最初他只是想在短期内改善一下财务状况，慢慢的他发现自己「正在助力构建AI金融的未来」。他说：“每次我教AI一个财务模型，就像在为一个全新的金融世界打地基。”

Matt并非个例，越来越多的华尔街专业人士正以同样的方式投身AI。据不完全统计，仅2025年上半年，就有超过500名金融从业者以兼职或全职身份加入AI训练大军。

Barry Duong曾就职于对冲基金Balyasny。

离开Balyasny后，受到竞业协议约束的他，无法继续在相近行业工作，于是便决定深入了解AI，并因此加入了Hebbia担任首席AI策略师，这是一家为金融服务公司提供各种AI工具的创业公司。在他看来，AI与金融的结合是不可逆转的趋势，与其被替代，不如主动参与塑造。

从Matt、Barry Duong的身上我们可以看到：

一方面，AI正在重塑华尔街。从高盛的交易算法到摩根大通的风险控制系统，AI的影子无处不在。

另一方面，金融专业人士正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。他们用自己的经验和判断，赋予AI以“金融直觉”。

银行家，亲手挖了银行家的「坑」？

不止像Mercor这样从事AI数据训练的初创公司，OpenAI、xAI等大模型厂商也在频频出手招募金融行业人士训练模型。这些科技巨头深谙：通用大模型要想在金融领域落地，必须经过金融专家的“调教”。

就在前不久，xAI表示要把专业AI导师团队快速扩充10倍，其中就包含金融领域专家。xAI的招聘页面上明确写道：“我们需要你的金融实战经验，让AI学会像资深交易员一样思考。”

紧跟着，OpenAI也宣布了聘请100多位前华尔街投行精英训练AI财务模型的「Mercury（「水星」）」计划。据悉，这些专家来自摩根大通、高盛、摩根士丹利等顶级机构，时薪高达150美元。

该计划目的很明确：就是要用AI替代初级金融岗位。OpenAI内部人士透露，如果Mercury成功，未来一份投行招股书初稿可能只需几分钟就能由AI完成。

于是网友不淡定了，纷纷吐槽：「银行家正在带头裁减银行岗位」，「初级银行家的职场末日要来了！」更有戏谑者称：“这是教会徒弟，饿死师父的现代版。”

也有网友表示，这些华尔街精英们等着被自己调教出来的AI超越吧。一位Reddit用户评论：“你们现在教的每一课，未来都会变成AI手中的裁员通知书。”

「AI将比华尔街一半的人更早通过CFA认证」，一位网友说。CFA认证是全球公认的金融行业高含金量资格认证之一。有人预测，未来CFA考试或许会允许AI参加，并且成绩可能超过人类。

更绝的是，这些AI未来不止是超越它的人类导师，还可能「以其人之道还治其人之身」，用你教会它的知识对付你。这种“自我吞噬”的现象在科技行业已不罕见，如今正蔓延至金融业。

无论如何，金融行业已经置身于不可逆转的AI浪潮之中。麦肯锡最新报告指出，到2027年，全球银行业将有约30%的初级岗位被AI替代或重构。

有网友预言，金融行业即将重复过去几年科技行业在初级职位上所经历的变革。就像当年编程入门级工作被外包和自动化取代一样，金融分析师的重复性劳动也将被AI接管。

而每个人，都要在这场变革中重新找到自己的位置。要么成为AI的创造者，要么成为AI的竞争者。

AI训练上演「华尔街总动员」

不知不觉间，华尔街已经成了AI的「训练场」。从曼哈顿的摩天大楼到远程的居家办公室，无数金融精英正在为AI提供“养料”。

聘请华尔街精英为自己训练模型，已经成为各大AI厂商的基本操作。这不仅是为了获取数据，更是为了获取金融决策的“隐性知识”——那些无法从教科书中习得的经验和直觉。

原因很简单，通用大模型落地到某个行业，去解决具体工作岗位上问题，必须要经过一个「人工调教」的过程。这个过程在机器学习领域被称为“监督微调”。

它们就好比初出茅庐的大学生（仅具备通用知识），初入岗位还要经历一个「跟岗实习」的培训阶段，具备特定的行业知识，才能完全适应工作环境。而金融行业的“跟岗实习”往往需要数年时间。

这个阶段通常需要人类专家所扮演的AI Tutor（AI导师）来介入AI训练的工作。导师通过提供高质量的问答对、评估模型输出、纠正错误等方式，帮助模型快速成长。

这时就需要金融行业的专家，利用自己积累的行业知识（Know-how），帮助模型掌握真实的金融逻辑，比如如何搭建DCF模型、如何识别财报中的粉饰、如何评估并购协同效应等，以此为AI替代初级金融岗位（如分析师或理财顾问）打下基础。

尤其是像投资银行这类门槛高、专业性越强、公开数据中难以找到真实工作样例的行业，这显得尤为重要。公开财报和新闻稿远远不足以训练一个能胜任投行工作的AI，必须依靠内部专家的经验。

这也正是xAI宣布将其专业AI导师团队立即扩容10倍的真正原因。xAI创始人马斯克在社交媒体上表示：“AI的智力水平取决于它受到的训练，而最好的训练来自人类精英。”

9月，xAI宣布立即把专业AI导师团队扩充10倍规模，涵盖STEM、金融、医疗、安全等众多领域。这一招聘计划在华尔街引起了不小震动。

因为他们发现：专业AI导师团队正在创造巨大价值。在金融领域，经过专家调教的模型在财报问答、风险识别等任务上的准确率提升了40%以上。

在「AI金融导师—卖方（AI Finance Tutor- Sell-Side）」一职的岗位说明中，xAI称他们正在寻找在卖方金融或相关领域的行业专家（如交易员、投资银行家、运营专家或风险经理等）。岗位要求候选人具有至少5年一线经验，能够清晰讲解复杂的金融概念。

这些被招募的专家将通过提供高质量的数据标注和针对卖方金融领域的定制化输入，来增强xAI的模型。工作方式灵活，可以远程兼职，每小时报酬在100-200美元之间。

不久后，OpenAI内部的Mercury（「水星」）计划曝光。这一计划的名字暗含“金融之水”的隐喻，意在让AI像水一样渗透进金融体系的每个角落。

该计划聘请了100多位包括摩根大通公司、摩根士丹利、高盛集团前雇员在内的华尔街精英团队来训练其AI财务模型，参与者每小时可获得150美元的报酬。据悉，这些专家被分为不同小组，分别负责财务建模、尽职调查、行业研究等方向。

如果Mercury计划成功，将产生极大的杠杆效应，让小型团队也能完成和大型银行一样的工作。一家仅有5人的精品投行未来可能借助AI完成50人的工作量。

但代价，可能是许多金融行业初级岗位的消失。那些曾经作为“培训生”的分析师职位，可能被AI替代，或者转变为监督AI的“AI训练师”。

此外，还有Scale AI、Mercor、Labelbox等AI公司也纷纷加快扩大面向金融行业的AI导师团队。这些公司搭建了在线平台，连接金融专家和AI项目，形成了一种新型的“专家经济”。

在Scale AI的金融研究员职位中，招募具有5年以上的金融行业经验，精通财务建模、估值方法等技能的候选人，他们将利用自身专业知识，参与设计、评估和解读先进的AI系统。Scale AI的Outlier平台已经成为许多金融自由职业者的新选择。

Mercor的一则面向投资银行专家岗位的招聘表示，他们正在寻找拥有三年及以上投行经验的候选人，最好是来自高盛、摩根大通、摩根士丹利等顶级投行。Mercor的创始人表示：“我们希望用最懂金融的人，训练出最懂金融的AI。”

还有Labelbox旗下的专家网络Alignerr，也在招募面向金融分析的AI训练师。Alignerr主打“专家验证”，强调每一步训练都有人类专家把关。

这是一份按小时计费的自由职业岗位，其职责是通过提出和回答金融分析领域的特定问题来训练模型，并利用自身的专业知识来验证AI生成的文本的准确性和恰当性。这种模式类似于“人机协作”，人类负责审核和纠偏。

这些AI公司开出的时薪主要在15美元到150美元之间。顶尖专家可以拿到最高档位，而入门级任务则由在校生或初级从业者完成。

BigML前首席运营官Trevor Legwinski认为，招募行业专家参与模型训练的这种做法并不新鲜，而且还会加速在各行业普及。他预测，未来每个垂直行业都会出现类似的“AI导师”平台，人类专家将成为AI进化的重要驱动力。

谁在教AI干投行的活儿？

上文提到的AI训练师岗位，大多数都被标注为远程和兼职。这种灵活的工作方式吸引了大量希望平衡工作与生活的金融人士。

xAI官方开放职位列表

比如xAI的官方开放职位列表中显示，其面向AI金融导师的岗位均为远程岗位。候选人可以在全球任何地方工作，只需保证有稳定的网络和安静的工作环境。

Scale AI的一位发言人也在邮件中表示，Outlier提供灵活就业的机会，许多贡献者利用业余时间参与项目，既不影响主业，又能赚取额外收入，还能接触前沿技术。

那么问题来了，谁在帮助这些AI公司训练大模型？是那些已经被裁员的失业精英，还是寻求副业的在职人士？

有网友表示，150美元的时薪，并不足以聘请一位前华尔街银行家，而且对这些精英人士来说，从事这种外包、时薪制的工作可能是一件「掉价」的事儿。毕竟，顶级投行副总裁的年薪可达百万美元，时薪远高于150美元。

虽然这份AI训练师的职务看起来似乎并不那么诱人，而且一旦失去价值又可能立刻被裁掉。但正如一位从业者所言：“这至少让我离未来更近一步。”

但对于那些已经失掉工作的前华尔街银行家们来说，想想严峻的就业环境也就忍了。自2024年下半年以来，华尔街裁员潮持续蔓延，许多资深人士不得不降低期望，寻找过渡性工作。

2025年一开年，高盛、摩根大通、摩根士丹利不约而同开启裁员模式：

高盛计划从2025年春季，计划裁减3%-5%员工，大约1395人左右；

摩根大通从2月起开始一轮少于1000人的裁员；

从今年3月底开始，摩根士丹利计划裁减全球员工总数的2%至3%，相当于1600至2400个工作岗位……

所以，失业潮下的华尔街精英，以及初入职场、从事入门级岗位的毕业生，很可能就会成为「AI导师团」中的一员。对他们来说，这既是一份收入来源，也是学习AI技术的窗口。

此外，还有一部分来自金融行业的在职员工，他们也可能以此作为副业。一位匿名受访者表示：“我在投行做分析员，每周工作80小时，但周末还是会抽几小时做AI训练，因为我想看看AI到底能做到什么程度。”

Scale AI的一位发言人就曾表示，他们的许多贡献者都在金融领域有全职工作。这反映出金融人士对技术变革的敏锐和焦虑。

还有一些急于摆脱华尔街繁重工作的，或者谋求AI转型的人，也会加入这一行列中。一位从高盛离职加入AI公司的前员工说：“我不想再做PPT了，我想做点有未来感的事情。”

华尔街的精英曾被调侃为「最贵苦力」，圈外人也许永远体会不到凌晨一点收到董事长「请修复」的消息是一种什么感觉。相比之下，给AI当导师，至少不用应付喜怒无常的老板和无休止的会议。

给AI做导师，也许好过给人类做苦力。这种心态正在年轻一代金融从业者中蔓延。

所以，这些职位或许会吸引那些想要摆脱华尔街高强度工作的人。一位在Mercor工作的前银行家说：“我现在的工作是教AI做我以前的活儿，感觉就像在培养一个永远不会抱怨的实习生。”

Mercor曾发布了面向买方与卖方方向的AI导师全职岗位，年薪在9万美元到20万美元之间。这个薪资水平对于初级岗位有一定吸引力，但对于资深人士则偏低。

这样的薪酬水平较于入门级的分析师岗位而言可能稍显优越，但相比较助理（Associate）职务就偏低了。不过，考虑到工作强度和自由度，许多人仍愿意尝试。

AI公司对于华尔街精英开出的时薪区间大概在15美元到150美元之间，中间相差10倍，还伴随着突然的大规模裁员。这种不稳定性让一些人望而却步。

因此也有网友担心，过低的薪酬和待遇，可能招不到真正的华尔街精英，这样反而会连累把模型训练得很糟糕。如果AI学到的都是“二把刀”的知识，那么它产出的结果也会大打折扣，最终损害的是金融机构自身的利益。

这对于AI厂商和华尔街老板们来说，也许不是什么好消息，但会为那些可能被AI替代的初级岗位员工提供一个缓冲期，在「AI同事」上岗之前尽快升级自己。正如一位培训师所说：“未来不属于AI，也不属于人类，而属于会用AI的人类。”

参考资料：

https://www.businessinsider.com/how-much-ai-training-companies-paying-investment-bankers-wall-street-2025-11