摩根大通CEO：AI已削減部分崗位40%，但不會壓縮整體營運成本
Taylor Wilson
摩根大通CEO戴蒙在第二季業績會上透露，AI已在部分業務線削減30%-40%崗位，但他明言這不會壓縮銀行整體營運成本——效率紅利最終會流向客戶，而非轉化為利潤。
崗位砍了三四成，為何利潤率反而不會升？
戴蒙的核心邏輯：在競爭性市場中，所有銀行都會用AI為客戶提供更好的服務，無人能獨吞效率紅利。
他以過去二十年計算機化為例：若技術能單方面拉高利潤率，摩根大通今天的利潤率早該到80%——顯然並非如此。
這意味著→ AI對銀行業更像一場「軍備競賽」：不投就落後，但投了也不等於多賺。
被取代的員工去了哪裡？
戴蒙稱大多數被AI取代的員工獲得了內部轉崗機會，並非直接裁員。
他今年5月曾透露方向：未來某些領域將減少聘用傳統銀行家，轉而增聘AI人才。
簡單來說＝ 銀行不是在縮編，而是在換血——以AI崗位替代傳統崗位。
近200億科技預算花在哪？
摩根大通目前科技預算近200億美元，已落地約1,000個AI應用場景，涵蓋欺詐防控、市場推廣及會議記錄等。
一項新興支出值得留意：Token費用（調用AI大模型時按使用量支付的費用）。CFO巴納姆稱目前金額「微不足道」，但預計下半年將明顯加速增長。
這意味著→ 摩根大通正從「試點AI」切換至「大規模調用AI」，Token費用是這個轉折點的信號燈。
這一季賺了多少？
第二季淨利潤達212億美元，按年增長41%，其中包含Visa投資的收益貢獻。
各業務線均創季度收入紀錄，投行業務費用升至33億美元，按年增長30%，為2021年以來最高。
簡單來說＝ 這份業績本身十分亮眼，但戴蒙的表態為市場預期劃了一條線：別指望AI將這種增長轉化為持續的利潤率擴張。
對市場意味著甚麼？
戴蒙實質上為預期設了上限：AI在銀行業是防禦性的行業標配，而非差異化的盈利驅動器。
這反映出一個更深的信號——當一項技術所有人都能用，它提升的是行業服務水平，不是單家銀行的護城河。
CFO提出的核心問題是「為正確目的選用正確模型」——這意味著→ 未來銀行競爭的焦點不在「有無AI」，而在使用AI的精度與效率。
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