投行的职业发展与就业前景

外资投行，毕业后年薪100万港币左右税前，税率15%左右。第二年涨薪20%，之后每升一级会有一个较大的加薪(分析师=>经理=>副总裁=>董事总经理)，主要体现在年终奖部分，从一开始底薪的100%到后来的200%-300% (根据市场行情，小组业务量，个人在每个项目所

承担责任分配)。

以前的同事，现在跳槽到PE的，年薪两三百万吧。

投行这个行业不太以年薪多少为目标，而是以谁能以最快的速度找到最好的“出路”(Exit

Opportunity)。 因为投行刚入行几年每周工作80-100小时，可想而知，这种强度很难维持，所以大部分人会尽快找到薪资差不多(或略高一些)但工作时长和弹性友善很多的工作，比如私募股权基金. (PE)和对冲基金(Hedge Funds)。 .

关于这个行业的发展前景，我在让人离开投资银行的原因都有哪些中简单说过，由于次贷危机后

的强监管环境，现在再怎么好都不如2008年之前的鼎盛时期。

但那篇文字是2015年写的，过去4年又发生了一些变化，这里可以跟大家更新一下:这几年整个华尔街都在担心AI将如何替代金融从业者的工作。

根据金融咨询公司Opimas的预测，截至2025年， Al将会替代23万金融从业人的岗位。

简单说一下 为什么不同业务领域被替代的岗位数量差别会这么大:

资产管理

二级市场非常适合AI和大数据的应用，因为有非常多的历史数据可以用来训练数据模型。

AI可以学习全宇宙所有的投资策略，并根据新加入的数据和结果不断自我优化，24*7全年无休， 说这个行业要被AI彻底颠覆和替代丝毫不为过，过去几年也有无数这方面的创新企业，“智能投顾”已经是一个金融领域的常用词。见:智能投顾是什么?「智能」 体现在哪些方面?

证券服务

中后台职能，在花旗这种商业银行里占据整个投行业务线2/5的人力，基本可以用自动化解决重复性劳动，都不一定要用 上很多的深度学习。

销售与交易部门

这可能是整个投行业务中变化最大、最复杂的部门。交易员的做市职能可能会被AI完全替代，但自营交易职能可能和资管类似被AI大幅度优化。能够留存下来的交易员将会是编程和大数据能手，而非纯粹炒股的大拿。销售部门面临着新一代数据驱动的客户管理系统(CRM) ，意味着一个销售可以负责较以前更多的客户数量，同时能提供的策略推荐也会由AI赋能。

我大学同学在大摩纽约总部负责研究如何运用Al将交易自动化。用她的话来说，如果她成功了，整一层楼的人都可能被炒掉，但她自己能继续管理AI方面的基础设施；如果她失败了，市场上的其他AI服务提供方会让交易自动化，她自己在5-10年后也会被AI替代。

财富管理

由传统的客户关系+投资建议职能，逐渐演变成为客户关系为主的行业领域。高净值客户很大程度上还是更愿意跟人打交道，因为大规模私人资产的管理不是一味的追求alpha (投资组合的超额收益)，而是要结合家庭/家族情况对资产进行跨几代人的长远规划。

投资银行业务

帮助企业并购、.上市、 发债，做融资方面的顾问，可以理解为.上市公司的贴身服务。其中较为机械和重复的建模、分析、项目流程管理的工作，Al可以代替或赋能。但由于投行业务相当一部分属于服务(到客户公司开会、驻场，通过考察、访谈对对业务尽职调查)，所以想要完全不靠人力完成投行服务几乎不太可能。

技术和数据

这部分业务不但不会精简，还会在未来几年增加岗位。以高盛为例，1/3的员工都是程序员，也是为什么很多时候高盛会告诉媒体"我们其实是一家科技公司”。 2017年的高盛实习生调查报告中，72%的人认为Python编程语言比中文更能让自己对未来做好准备。

除了发力自动化和人工智能，投行在过去几年里也在用"精细化运营"的思路提高人效。高盛号称已经将企业IPO的步骤拆分为146个模块，这么做的目的就是从原本-堆人上项目逐步做到合理分配资源，用更少的人完成更多的项目。

从高盛的人均总管理资产规模就可以看出，从2006-2016的十年间，人头只增长了15.7%, 但人均资产管理规模增长了63.5%。在2012年之后，人效上发生了明显的变化，可以理解为图中蓝色的部分，是公司重点提升人效，精细化运营带来的成果。

所以对于未来想进投行享受高薪的朋友，可能学习金融、经济，已经成为过时的做法，未来是属于科技与金融的复合型人才。