人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響效應
——基于問卷調研數據的微觀實證

李雨晴,楊永貴

(廣東金融學院公共管理學院,廣州 510521)

0 引言

隨著人工智能技術等新一代信息技術的飛速發展,我國的經濟發展模式、生產模式與生活模式正發生著顛覆性的變化。銀行業作為國民經濟的先導性行業,是最早使用智能應答機器人與大數據團隊等語音識別與機器學習技術、利用人工智能技術降低成本與提高管理水平的行業,在人工智能的影響下,其勞動力規模、成本及質量都面臨著新挑戰。據中國銀行業協會相關數據顯示,2018—2020年,中國銀行業的網點數量已連續三年下滑,其中2020年關門的網點逼近3000家[1]。金融許可證信息查詢系統顯示,2023年以來,終止營業的商業銀行分支機構有1062家,涵蓋支行、社區支行、小微支行、分理處等[2]。

人工智能的普及應用在以智能柜員機等設備代替柜臺工作人員等重復性工作崗位的同時,也在重構崗位工作內容,并形成強大的人員分流分化效應。在提升銀行業務效率的宗旨下,人工智能大量創造并重構了金融大數據、金融科技、金融風險領域的工作崗位,增加了相關從業人員數量,甚至重構了現有的高校金融相關專業的培養方案,如金融專業的學生不僅要學習經典財經課程內容,還要學習Python編程、大數據分析及先進的機器學習算法。故人工智能的大規模應用在短期內可能會產生就業替代效應,減少就業崗位,對就業造成一定的影響;但從長遠來看,人工智能的應用能夠將從業人員從低產出、高重復性的工作中解放出來,促使其精進專業技能,增加其創造力與成就感,從而提升就業質量。

二十世紀五十年代,被譽為“人工智能之父”的馬文·明斯基搭建了歷史上第一個神經網絡模擬器,對人工智能的研究由此開啟。人工智能作為新一代信息技術的代表,其就業效應可歸入技術進步就業效應的研究范式。技術進步對就業的影響是一把雙刃劍,既有替代效應也有補償效應,其通過自動化替代了一些勞動崗位,也通過產品價格的降低與新產品的開發擴大了市場需求, 通過多種渠道創造新的就業崗位。蘇劍等認為,技術進步對就業的總體影響取決于技術進步率及其引發的總需求增長率的相對大小[3]。謝璐等認為,人工智能對就業具有破壞性的替代效應、創造性的補償效應與跨期的時間效應[4]。陳楠認為,相比于自動化對體力勞動的替代,新一代人工智能將通過改變勞動分工與人力資本價值結構,更為徹底地顛覆未來就業市場[5]。

在削減現有崗位方面,大多數學者認為人工智能的運用會產生替代效應,如 Acemoglu等(2018)調研美國就業市場發現,美國工業機器人的大規模應用使得勞動力總量明顯減少[6]。閆雪凌等基于行業視角發現,工業機器人對行業沖擊的嚴重程度與行業規模、資本深化度、研發強度與技術水平呈正相關關系[7]。肖興政表示,人工智能的廣泛使用將大大提升生產效率與管理效率,簡單重復性工作會越來越多地被智能機器人代替[8]。在創造新的崗位方面,人工智能與一般的技術進步不同,其兼具使能技術與通用技術,會對就業產生更加深刻的影響。鄧洲等認為,這種影響具體表現在淘汰部分傳統崗位,填補人類勞動者難以勝任或不愿意從事的崗位,催生新產業從而創造新的就業崗位[9]。Autor等發現,每增加1臺工業機器人在減少2個制造業就業需求的同時,會增加更多的服務業就業需求,整體上表現出促進效應[10]。

具體到銀行業,人工智能以銀行內部數據為基礎,融合第三方機構數據,依托大數據處理技術,極大地提升了銀行的辦事效率與準確性,優化了銀行客戶辦理業務的體驗。從效率提升的角度看,人工智能可大幅減少原有崗位的工作時長,提升工作效率。據估算,到2027年,人工智能將使金融業未被顛覆崗位的工作總時長減少27%,相當于每天花在同樣職能活動上的工作時間平均可減少2.1個小時[11]。付曉巖等認為,計算機視覺、自然語言處理與知識圖譜作為人工智能的核心技術,從不同維度實現了人工智能與金融應用的銜接[12]。伴隨計算能力的發展與提升,模型、算法的突破與深入,人工智能在銀行風控、營銷、服務及流程自動化等方面取得了顯著成效,人工智能的普遍應用將會提升工作效率、削減現有崗位并創造新的就業崗位[13]。

已有研究對人工智能的就業效應,特別是其對崗位的數量影響進行了較深入系統的研究。但目前關于人工智能對就業質量影響的研究相對較少,特別是針對銀行青年從業人員的專門性研究更少。為了解當前人工智能的應用對銀行青年從業人員就業質量產生的影響及其對不同類型崗位影響的差異性,基于廣州市銀行從業人員的問卷調研數據,實證考察人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響效應,以期進一步豐富人工智能就業效應的相關理論,為銀行青年從業人員的就業管理提出建議。

1 調研對象

以廣州市內國有商業銀行、股份制商業銀行、政策性銀行、農信社或農商行及外資銀行的銀行職工為調研對象,其崗位類型包括一線崗位(柜員、結算、客服等)、后臺崗位(運營、風控、貸審、人力資源等)與市場崗位(客戶經理、理財經理、大堂經理等)。共回收問卷243份,經數據清洗、剔除,得到有效問卷178份,問卷有效回收率為73.3%。其中,性別方面,男性占38.2%,女性占61.8%。年齡方面,22歲以下的占5.62%,22～28歲的占43.26%,28～35歲的占26.97%,35歲以上的占24.16%。銀行類型方面,農信社或農商行占29.78%,股份制銀行占25.84%,政策性銀行占21.91%,國有商業銀行占15.17%,外資銀行占7.3%。調研對象的崗位類型上,從事產品風控、貸款審批、運營與人力資源等后臺工作的占47.75%,一線崗位與市場崗位人員分別占25.85%與26.4%。

2 變量選擇與模型設定

1)因變量。參考卿石松等的做法,將就業質量測量指標體系定義為客觀指標與主觀指標兩個維度[14],根據系統性、主客觀相結合、簡要性與獨立性四大原則確定就業質量指標體系。客觀指標由勞動者的勞動合同期限、稅前月收入、平均每日工作時長、專業與崗位匹配度四部分組成。勞動期限1年、2～3年、4～5年、無固定期限分別賦值1、3、5、10分。按稅前月收入的高低、崗位匹配度的大小由低到高分別賦值1、3、5、7、10分。按平均每日工作時長由長到短賦值1、3、5、10分。主觀指標由勞動者的薪酬福利滿意度、工作環境滿意度、工作地點滿意度、勞動關系和諧滿意度、工作穩定性滿意度、晉升空間滿意度、職業與興趣匹配度、自我價值實現滿意度等8個變量組成,按滿意度由低到高分別賦值1～5分。就業質量的客觀指標與主觀指標得分以50∶50加權相加作為總分,記為就業質量得分。

2)自變量。核心自變量為人工智能,其測量方式為人工智能應用程度。按照人工智能在崗位中應用程度由低到高分別賦值1～4,作為分類變量處理。

3)控制變量。為控制混雜因素的影響,控制了性別、工齡、學歷與崗位類型。

各變量的定義及賦值方式詳見表1。

表1 變量定義及賦值方式Tab.1 Variable definition and assignment method

4)以就業質量為連續變量,故使用多元線性回歸模型考察人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響。參考趙賀等的研究,方程設定如下[15]:

EQi=αi+βAIi+γZi+εi

(1)

式中,EQi代表被解釋變量,即銀行青年從業人員的就業質量。AI代表人工智能變量,即人工智能在工作中的應用程度。Zi代表控制變量,指性別、工齡、學歷與崗位類型。β代表自變量的系數,γ代表控制變量的系數,εi代表隨機誤差項。

3 實證結果

3.1 描述性統計結果

3.1.1 銀行青年從業人員就業質量

銀行青年從業人員就業質量均值為27.365分,最小值為15.5分,最大值為35分,總體上就業質量較好。詳見表2。

表2 銀行青年從業人員就業質量調研結果Tab.2 Survey results of employment quality of young bank employees

3.1.2 銀行業人工智能應用與從業人員的認知情況

人工智能在銀行業務工作中的應用程度很高,僅有8.43%的受訪者認為人工智能在工作中沒有產生明顯作用。超過半數的受訪者認為引進人工智能對自身的影響有利有弊,可以減少重復工作,提升工作效率,同時也會增加失業風險。面對因引進人工智能產生的就業風險,受訪者的主要應對策略是充分學習專業知識技能,提升自身競爭力,其次是了解人工智能相關知識,借此機會進行轉型。在人工智能的沖擊下,受訪者認為自身所應具備的最重要、最核心的能力依次為數據分析能力、人際溝通與團隊協作能力、風險管理能力、創新精神與創造力。詳見表3。

3.2 人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響

為檢驗人工智能的應用程度對銀行青年從業人員就業質量的影響作用,構建以性別、學歷、工齡、所在崗位為控制變量的基準模型,記為模型0。在模型0的基礎上,引入自變量人工智能的應用程度,分析人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響,記為模型1。為進一步理解人工智能的就業質量效應,在模型1的基礎上,分別以就業質量的客觀指標、主觀指標為因變量再次進行回歸分析,記為模型2、模型3。從模型擬合結果看,擬合優度值大多在0.2左右,擬合程度良好。詳見表4。

表3 銀行業人工智能應用與從業人員的認知情況Tab.3 Application of artificial intelligence in banking industry and the cognition of practitioners

表4 人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響Tab.4 Influence of artificial intelligence on the employment quality of young bank employees

括號內變量為參照組;*:P<0.1;**:P<0.05;***:P<0.01。

整體回歸分析結果表明:模型1中代表人工智能應用程度變量的系數均為正值,且在5%或10%的水平上顯著,說明在控制性別等變量后,相對于沒有應用人工智能的銀行來說,人工智能對銀行青年從業人員的就業質量具有顯著的正面影響,人工智能在銀行的引入提升了銀行職工的就業質量。這可能是因為人工智能應用能使銀行職工從繁瑣的數據處理、重復性工作中解脫出來,提升工作效率,減輕工作負擔,降低了必要工作時長,提升了留職意愿,工作效率的提升也可能帶來收入待遇的增加。此外,人工智能的應用會重構崗位工作內容與工作方式,改變工作的能力標準,甚至創造新的崗位,從而可能增加了工作的趣味性,提升了崗位的匹配度。

控制變量的回歸分析結果表明:女性銀行青年從業人員的就業質量可能相對較低,但性別差異并不顯著。伴隨學歷的提升,就業質量可能會有所提升,但學歷的影響也并不顯著。而工齡與崗位類型對銀行青年從業人員就業質量存在顯著影響。模型1的回歸結果表明:工齡的變量系數分別為2.108(1.207)、2.544(1.215)與2.608(1.215),且分別在5%與1%的水平上顯著,說明在控制其他因素的影響后,工齡對銀行青年從業人員的就業質量存在顯著正向影響,且伴隨工齡的增加,其影響效應會進一步加強。在崗位類型變量系數中,后臺崗位變量的系數為2.194(0.743),且在1%的水平上顯著,說明相對于一線崗位,后臺崗位從業人員的就業質量可能會更高。市場崗位變量的系數為1.092(0.840)且并不顯著,說明相對于一線崗位,市場崗位從業人員的就業質量可能有所提升,但效果不明顯。這可能與銀行的業務特點與內部的管理體制有密切關系,一般認為,得益于超大組織的規模效應,各銀行內部形成了龐大而相對完善的內部勞動力市場,基本遵循相對公平的內部流動及晉升規則,學歷與性別并不是影響待遇與晉升的主要因素,業績與能力則是主流的晉升規則。在以內部勞動市場機制為主導,年功序列依然存在一定影響的情況下,不同崗位的工作內容與考核方式及與此密切相關的薪資福利存在明顯差異,故造成了就業質量的差距。

模型2與模型3的回歸分析結果表明:人工智能應用程度對銀行青年從業人員的客觀就業質量有顯著影響,但對其主觀就業質量的影響并不顯著。原因可能在于銀行從業人員對工作滿意度的評價標準并不統一,具有很強的主觀性,個人的性格及對待工作的態度與工作意愿等會在很大程度上影響工作滿意度的大小。

4 結論與建議

基于廣州市銀行青年從業人員的問卷調研數據,實證考察人工智能對銀行青年從業人員就業質量的影響效應,得到以下兩點結論:

1)人工智能在銀行工作中的應用程度很高。銀行青年從業人員對人工智能的影響有相對清晰的認知,能夠認識到人工智能引進對自身工作的影響存在兩面性,有利的一面是可減少重復工作,提升工作效率,不利的一面是可能會增加失業風險。

2)銀行青年從業人員的就業質量較高,人工智能應用有效提升了銀行青年從業人員的就業質量。進一步區分客觀與主觀維度后發現,人工智能應用的影響主要體現在就業質量的客觀指標上,對就業質量的主觀指標影響不顯著。

為有效應對人工智能應用對就業的沖擊,最大程度規避其替代效應所引發的就業風險,盡可能地放大其崗位創造及工作重構效應,提升就業質量,提出以下幾點建議:

1)個人層面:深化認知并提升數字工作技能,積極調整職業發展策略。對于銀行青年從業人員而言,積極適應人工智能等新技術應用帶來的工作調整與變化是最務實的選擇。①應以積極的心態面對變化,勇于離開舒適區,主動了解、接受人工智能技術及其應用帶來的變化。②應積極學習新技能,提升自身數字素養與工作能力,積極參與并認真學習銀行組織的相應業務培訓,或主動參與社會上豐富多樣的數字化轉型培訓。③主動了解人工智能的發展趨勢、主要應用范圍,特別是對本行業的影響,嘗試應用人工智能提升當前崗位的工作質量,積極調整個人的職業發展目標與策略。

2)銀行層面:積極擁抱人工智能業務應用,做好人力資源戰略數字化轉型。人工智能技術的飛速發展及迅速普及對銀行的業務領域與業務方式產生深遠影響,面對這一調整,銀行應積極調整戰略,引入人工智能等新一代信息技術以提升業務效率,提高市場競爭力。積極引入人工智能應從戰略高度出發,不可停留在戰術層面,要積極制定符合時代要求與自身特色的數字化轉型戰略,實現業務的場景化應用,構建配合業務發展需要的人力資源戰略與管理模式。目前很多銀行的工作重心偏向業務的數字化轉型,對人力資源的數字化轉型重視不夠,應予以調整。可在銀行數字化戰略的引導下實施人力資源數字化轉型戰略,從招聘端開始形成系統的數字化人力資源管理模式,重視內部員工培訓,增加人工智能相關的培訓內容,培養相關復合型人才。適度考慮與第三方研究機構合作,為員工提供更豐富、更有針對性的培訓與職業發展支持。

3)社會層面:積極利用輿論宣傳引導,推動全社會數字素養整體提升。人工智能的就業效應既是技術問題,也是社會問題。政府應通過積極的輿論宣傳引導公眾正確認識人工智能的就業沖擊效應,避免因信息不對稱或信息扭曲造成的誤解與恐慌,要注意地域、行業與職業的差異性。針對人工智能可能造成的短期失業與收入差距擴大問題,政府應做好社會保障工作,完善失業保障政策,保障其基本生活水平,確保社會穩定。要提高就業公共服務水平,充分利用大數據技術構建完善的就業信息監測平臺,對重點地區、重點人群、重點崗位的就業動態變化情況進行實時監測,及時發布就業狀況信息,提供就業預警、預報與預測。還要加大自主創新投入與人才培養力度,全面提升公民的數字素養,重視多層次人才的培養,優化人力資本結構,促使勞動力市場由以低技術勞動力為主逐步向以高技能、高質量勞動力為主轉變。