摩根大通全面拥抱AI：重塑银行定义

不仅仅是数字，而是实际的投入。

一年20亿美元，真金白银投入到岗位、流程、工具中。这不是转型的构想，而是已经落地的业务系统。

2025年10月8日，Jamie Dimon在彭博社的专访中，全面公开了摩根大通的AI战略：

我们不是在试点，而是要成为一家全AI的企业。

这是CEO级别的全面动员。

2025年，摩根大通全年技术投入达180亿美元，AI是其中的核心预算，而非试验项目。Dimon为转型定调：我们用AI改变的是人的分工、工作的节奏、决策的路径。

这种改变必然带来岗位减少，尤其是重复性任务。但真正的问题不在裁员，而在能否让再培训速度跟上变革节奏。

当一家全球最大的金融机构，把AI变成组织运行的基础设施，这不只是它自己的事，也是所有大企业、To B公司、传统机构的即将面对的现实。

第一节｜AI将改变每一个岗位、每一道流程、每一个人

Jamie Dimon谈AI从不含糊。

“我从不认为AI是一个‘未来话题’，”

他在这场对话里说：我们十多年前就开始用它了。不同的是，现在它不再是个工具，而是整个公司的运转方式。

这家拥有30万员工、业务覆盖全球100个国家的银行巨头，并不是从一次技术发布会才拥抱AI。早在2012年，摩根大通就在反欺诈和交易监控中引入机器学习。几年后，又将AI延伸到客户服务、合同审查、代码开发等日常运营。

而如今，事情的规模和意义完全不同了。

“我们内部几乎每个部门都在用AI，”Dimon说，“从风控到交易，从客服到开发，没有一个岗位不受影响。”

这些已经融入日常工作的现实。正因为如此，Dimon一再强调：

AI不只是省力工具，它正在改变岗位的本质。

这场变革包含三个层面：

• 减少：初级岗位和重复性工作被AI接手
• 增加：提示词设计师、模型评估员、AI项目协调人等新职位出现
• 重构：不是简单裁员，而是岗位结构的整体重写

而摩根大通的这一步，正在向所有企业证明：AI不再是实验室概念，而是已经进入全球最复杂的金融机构，重塑着日常工作的每一个环节。

第二节｜20亿换来的回报，不只是节省成本

Jamie Dimon并没有回避钱的问题。

主持人问他：“你们每年在AI上投入几十亿美元，到底带来了什么？”他答得干脆：

我们每年在AI上专项投入20亿美元，节省了大约20亿美元。

这笔钱具体省在哪？他说得很具体：

1. 客户服务：每个运营人员服务的账户数量增加了25%，而每个账户的服务电话减少了近30%。不需要增加人手，服务容量就大幅提升。
2. 内部合规：AI自动审查合同、标记风险条款，节省了大量法律助理的时间。
3. 投行业务：市场研究、行业对比等基础分析工作，AI能快速生成初稿，分析师被释放去做更深度的判断和客户沟通。

Dimon表示：我们用AI把重复性的、消耗时间的事情接管掉，让人腾出手去做更有价值的部分。

有些回报很难用数字衡量，比如服务质量的提升、员工体验的改善、客户满意度的提高。

这些算不出净现值，但效果显而易见。

更关键的是，这才刚刚开始。正如Dimon所说，明年会节省更多，因为管理者会不断问：我这块是不是也能让AI来做？

第三节｜不是在用AI，而是把AI当成公司底座

为什么摩根大通能把AI用到这个程度？

答案不在于买了多好的模型，而在于他们做了一个更根本性的决定：

把AI从工具箱拿出来，变成整个公司的操作系统。