# 新加坡金融监管机构与业界技能机构预测:未来五年生成式 AI 将增强金融业的大多数岗位,而不是取代它们

网页: https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250401-sales-account-manager-3
日期: 2025-04-01 · 阶段: 预测
这条记录能改变任务判断吗? 不能
职业: https://flyvolo.ai/zh/careers/sales-account-manager

## 适用范围

仅限新加坡金融业,覆盖零售、企业、投资与私人银行,财富与资产管理,以及保险。它是一个预期,不是一次测量:这份研究考察的是可能的采用趋势与劳动力需要的技能,并且明确写道「很难确定地预测生成式 AI 会如何影响劳动力」。它有两处具体内容,使它值得和美国那批数据并排记录。其一,它预期新加坡约 80% 的潜在价值来自四个业务职能 —— 销售与市场、客户运营、风险管理、工程与技术 —— 这与美国人口普查局「采用集中在销售与市场及 IT」的发现相互独立,而结论大体一致。其二,它给岗位分类的方式是「做更多」还是「做更多并做新的」,而不是「能不能活下来」。研究与分析外包给了一家销售 AI 转型业务的咨询公司,而委托方也有让本国金融业保持竞争力的利害关系;这两点都该和结论放在一起。

## 来源

- Generative AI Jobs Transformation Map for Singapore's financial sector (MAS, IBF and Workforce Singapore) — https://www.ibf.org.sg/docs/default-source/jtm/genai-jtm.pdf (一手来源)

## 这意味着什么

一家金融监管机构、一家业界技能机构和一家劳动力机构,把自己的名字签在了一份关于整个行业岗位的五年预期上,公开发布,附着分析过程和逐岗位的拆解。这件事本身不常见,而且可核对 —— 这正是它被原样记录、而不是被概括的原因:到 2030 年,任何人都可以拿这份文件去对照实际发生了什么。其中有两点现在就有用。它预期约 80% 的价值来自四个业务职能,而销售与市场排在第一;它给岗位分类的方式是「做更多」还是「做更多并做新的」,从不是「能不能活下来」。

## 它还不能说明什么

预测不是观察,而本站从不让一条预测改变任何一项任务的判断 —— 无论签名的是谁。这里没有报告任何已经发生的采用、任何变化了的人数、或者任何挪动了的任务;这份文件讲的是委托方预期什么、以及他们认为劳动力该去学什么。它覆盖的也只是一个城市国家的一个行业,而且恰恰是新加坡最希望保持竞争力的那个行业 —— 由和结果有利害关系的各方发布的预期,仍然只是一个预期。

## 怎么自己核实

翻到附录里找你自己的岗位 —— 它逐岗位列出了关键工作职能,以及这份研究认为生成式 AI 会碰到的关键任务,一个岗位一页。然后标出其中哪些任务你真的花时间在做。两张单子不一致的地方,就是这份预测不适用于你的那部分 —— 而在评估的时候,能把这句话说出口是有用的。


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