近年，AI行業快速發展，不少科技龍頭公司都斷言，未來將有大量工種會被AI所取代。
很多商界裡的管理層都以為，AI只會取代相對「低端」的行業及工種，但教他們感到意外的是，比爾蓋茲在一人次訪問中談及，未來10年來將會被AI取代的工種覆蓋面很廣，還包括不少高收入的專業工種，例如是醫生及律師等等。
西醫將會被AI大規模取代的說法，早已有之，比爾蓋茲不過是拾人牙慧而已。現時西醫的教育及訓練都相對科學化及系統化，這確保了執業醫生在質素上有一個「底線」的保證。西醫在斷症時，「望聞問切」的功夫不一定要很好，只要把病人的情況稍為歸納分類，再透過各種有系統的化驗及檢查 (例如是CT scan及MRI等等)，便可以準確地找到病因。
既然西醫行業已高度的系統化及相對的科學化，AI可以從中透過大數據學習，最終必然會超越人類。現已有越來越多報告指出，AI的診斷有望比人類更精準。特別在判斷某些較罕有的奇難雜症時，AI的表現甚至乎比醫生們更佳。
由此可見，在醫療界裡，AI取代的不是「低端工種」，反而是醫生。再加上發展得越來越成熟的醫療機械手臂技術，再加入AI元素，便可以做越來越多複雜的手術。於可見將來，醫生行業確實是一個AI降臨的「重災區」。
筆者從事銀行業，業界幾年前時已開始興起AI的討論。甚至乎，有個別銀行在「無紙化」及「電腦化」當中，早已滲入AI元素。
一般來說，銀行管理層都傾向相信，AI將可以取代他們眼中認為的「低端工種」，例如是credit proposal的寫手及客戶經理等等。他們傾向相信，銀行內部有很多分析報告及paper work，都可以透過AI完成，然後每名客戶經理都可騰出手來，並把精力放在銷售上。甚至乎，某些零售銀行的銷售及服務，還可以AI取代人手，並為銀行省下大筆薪酬開支。
這管理層思維早在30多年前興起「電腦化」時就已經開始，根本沒有任何新意。有趣的是，筆者認為就是這種「偷懶」思維，讓銀行管理層越來越不懂得怎樣分析及怎樣做生意。現代銀行擁有更完善的系統，管理層明明有大量的數據在手，卻因為「電腦化」時代降臨而「偷懶」。這些年來，很多人都變得越來越「無能」及「低智」。
為何會這樣呢？以商業銀行為例，怎樣判斷一筆貸款生意的好壞？最理想的情況下，客戶經理應該「多做功課」，反覆訪問客人及業界人士，分析客人提交的財務數據及營運資料。此外，客戶經理更要瞭解不同行業的特性及競爭情況。只有認認真真的做分析，再把整個思路清清楚楚寫在credit proposal裡，並成功接受內部的質詢，大家才可以盡可能避開一些「壞生意」，並盡可能減少虧損的可能性。
簡單來說，客戶經理撰寫credit proposal，其實就是把每筆生意、每名客人的情況，分析及推演得清清楚楚。在寫作的過程裡，讓客戶經理可以從多角度思考。
如果真的要做好這份工作，並真正的對「銀行存戶」及「老百姓們」負責，我們提交每筆生意時所下的功夫，都應該起碼等同研究生提交博士論文般。值得留意的是，研究生或教授們的論文就算有錯亦無可無不可。反而，銀行若判斷錯誤吸納了「壞生意」，並導至銀行虧損的話，其影響卻可以非常深遠及嚴峻。
客戶經理在撰寫credit proposal時，都要反覆問自己：這筆貸款生意有什麼主要的風險？面對利息及外匯波動有什麼方法可以避免？現金流在什麼情況下會受壓？客人有還款能力嗎？還款來源是什麼？我們在貸款結構上怎樣可以保障銀行？抵押物的價值有多少？在不同的情況下會有什麼變化？
每名客戶經理的判斷能力，就是靠一點一滴的累積；每份credit proposal都是一個學習及總結經驗的「階梯」。
近30多年來，銀行傾向「分工合作」，甚至乎把原本應該由客戶經理撰寫的credit proposal，當中大部份的寫作工作，現在都由「寫手」去完成。這些「寫手」不是一些初入行的客戶經理，而是一班專門從事寫作工作的員工。他們不用為生意負責，只負責「作文」(這完全是本末倒置的做法)。客戶經理則專門做對外工作，以「跑數」為主，最終就成為了一班「銷售員」，連自己引入什麼客人亦越來越不清不楚了。
有趣的是，世界變得越來越複雜，每筆貸款所需要考慮的事情越來越多，銀行報告也越來越厚，審批流程則越來越繁複，但「偷惰」的方法多了，銀行的審批能力便沒有得到提昇。
某些客戶經理及寫手做報告時只把從網上參考的資料「剪剪貼貼」，很多審批員則已無法消化太多資訊，大都只按一些簡單易懂的準則為每筆生意「打分」。管理層則以極為簡陃的方式判斷生意的路向。
舉例說，幾年前大家都多做房地產的貸款生意，一窩蜂的為各大房地產商「加額」。明明有壓力測試需要做，大家卻因低息多年了把利息成本的變數也忽略了。這等同銀行有齊所有分析工具及大數據，最終卻完全忽略了顯然易見的「加息風險」。
如今，大多數銀行則反過來一面倒的希望多做「非房地產」生意，並拒絕所有「房地產」生意。整個銀行業的決策，就是只簡單的以「二元」劃分，完全侮辱了「專業」這兩個字。
由於銀行內部過份高度的分工，網上又有很多資訊，內部系統又有不同的工具，大家的工作都越來越變得「水過鴨背」。寫報告的人不認真，看報告的人也只是一個形式，大家都沒有時間思考，絕大部份人員工都喪失了對經濟發展的前瞻性預判及分析能力。
這30多年以來，「電腦化」、「自動化」及「網絡革命」後，銀行從業員的分析工作可以馬虎起來，但好歹也有一個「譜」。稍為認真一點的客戶經理，也要在網上細讀相關的資訊，理解後才能篩選出有用的資料，並為此作出總結，才可以開始撰寫報告，始終不可能只簡單的「剪貼」。只要做事情時不要太馬虎，好歹也能日積月累的學習到相關的經驗。只是「水過鴨背」的庸才太多，行業的平均質素每況愈下而已。
現時，AI卻可近乎直接的把整份credit proposal都做出來，客戶經理根本完全不用再撰寫任何報告，做每筆生意時還需要心思熟慮嗎？大家完全沒有經過這「基本功」的訓練，怎會學得到行業的精髓？
對管理層來說，以AI撰寫credit proposal，並把所有paper work都交給AI，然後把員工都裁掉，這當然是最省錢。但久而久之，下一代人完全不用操心這些所謂的paper work，連基本的寫作及表達亦假手於AI，他們又怎能真正的「入行」？
既然下一代裡沒有人能學懂行內的精要，最終找誰當管理層？與醫療行業一樣，最容易被取代的未必是相對「低端」的職位，反而是如今「性價比」最高的醫生們。在銀行裡，其實不只撰寫報告的寫手或客戶經理會被AI取代，反而是薪金最高的管理層、信審高層及決策者，才是真正的「高危一族」。
文：寒柏
從事金融業，亦為自由撰稿人。
*作者文章觀點，不代表堅料網立場
