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2026 年 5 月 5 日晚，Anthropic 推出 10 款金融 AI 智能体，FactSet 盘中一度跌超 8%。
大多数报道关注的是：Anthropic 又发新品了。股价波动了。
但我觉得，这次最值得注意的，不是产品本身，而是它揭示出来的一个进程—— AI 替代白领这件事，已经走到哪一步了？
读者的第一反应可能是："不就是让 AI 帮忙做报告吗，我还是有工作的。"
其实，不是这样的。
我争取用一篇文章，帮你把这件事讲清楚。
为什么偏偏是 FactSet 跌了，而不是高盛？
资本市场给出了一个精确的信号。
Anthropic 发布金融 AI 智能体后，跌的是 FactSet（-8%）、晨星（-3%）、标普全球、穆迪。涨的或无明显波动的，是摩根大通、高盛这样的大型投行。
这个分化，揭示了 AI 替代的第一条规律：
AI 不是在打击某个"行业"，它打击的是产业链中"信息加工中间层"的岗位。
FactSet 和晨星做的事，是把原始金融数据整合、清洗、格式化，打包卖给分析师和基金经理用。这个工作，本质上是"信息加工中间层"的工作——你的价值，来自于你处理信息的效率，而不是信息本身。
而 Anthropic 的金融智能体，直接做的就是这件事：整合数据、生成模型、输出报告。它不是一个让分析师用来提效的工具，它是一个可以跳过分析师、直接交付结果的系统。
高盛和摩根大通为什么没跌？因为这些机构是 AI 的买家。他们买了这套系统，就能裁掉一批中台分析师，边际成本下降，利润率上升——这是利好，不是利空。
可带走框架：白领替代的「岗位价值链攻击模型」
AI 优先攻击的岗位，有三个共同特征：
• 重复性高：同样的操作每天 / 每周重复
• 信息加工为主：价值来自"整合"而非"创造"
• 输出可格式化：最终产出是标准化的报告、分析、表格
如果你的工作同时满足这三条，那么你的岗位正处于 AI 替代的正面射程内。
替代不是突然发生的，它有三个阶段
这是理解 AI 替代最重要的一个认知工具。
很多人觉得 AI 替代是一个"某一天突然发生的事件"——某个行业突然被 AI 颠覆，大量人失业。但真实的替代路径，更像是一场慢速侵蚀：从边缘开始，逐渐往核心推进，让人在不知不觉中失去了议价空间。
第一阶段：替代流程中的"执行动作"
这是替代的起点。AI 先学会做你工作中最机械的那些步骤：数据格式转换、数字核对、把信息从一个系统复制到另一个系统。
在金融领域，这已经完成了。过去五年，各大金融机构都在用 RPA（机器人流程自动化）工具处理交易确认、账单核对、数据录入等工作。这一步，悄无声息地发生了，很少有人为此写文章。
第二阶段：替代"分析和报告"环节
这是 Anthropic 这次发布的智能体所在的阶段。
整合数据、构建财务模型、生成分析报告、撰写演示材料——这些工作，过去被认为需要人类判断力，现在正在被 AI 系统性地接管。
这个阶段不仅仅发生在金融行业。法律行业的合同审阅、医疗行业的影像初筛、咨询行业的基础研究，都正在经历同样的过程。
这个阶段的特点是：不是某一个人失业，而是某一类岗位的薪资议价空间开始快速收缩。你的工作还在，但招人的价格，降下来了。
第三阶段：替代"决策辅助"环节
这是下一步。
AI 开始进入的区域，是那些需要"综合判断"的工作——投资决策建议、风险评估结论、战略规划草案。这个阶段还没有全面来临，但信号已经出现。Anthropic 这次发布的金融智能体里，有一条功能是"在检测到合规风险时，自动触发审查流程"——这已经不只是"执行"，而是在做判断了。
这三个阶段之间的时间差，正在缩短。
第一阶段（执行动作替代）到第二阶段（分析报告替代）大约经历了 10 年。第二阶段到第三阶段（决策辅助替代），股票配资，多空杠杆，股票配资公司，开户指南很可能只需要 5 年。
元股证券:ygzq.hk为什么每次替代来临时，"上一批人"都觉得自己安全了？
这是一个有意思的心理规律。
2008 年前后，工厂流水线工人开始大规模被工业机器人替代，当时很多人觉得"好在我是做脑力工作的，我是安全的"。
2016 年前后，RPA 软件开始替代大量数据录入、表格处理类文员工作，当时很多人觉得"好在我做的是分析类工作，需要判断力的，我是安全的"。
2026 年，Anthropic 推出金融分析 AI 智能体，当时很多人觉得"好在我做的是客户关系和创意类工作，AI 做不到，我是安全的"。
你注意到这个规律了吗？每一波被替代的人，在被替代之前，都觉得自己是"下一批安全者"。
真实的情况是：AI 替代不是在某一条边界上突然停下来的。它是一条不断向上移动的线，每次移动都把"上一批安全者"卷进去。
类比一下——
这就像潮水上涨。第一波浪打上来时，站在礁石上的人说："没事，我比沙滩高，浪打不到我。"等潮水涨到礁石脚下，他们说："没事，我在礁石顶上，浪打不到顶。"等浪终于到了礁石顶 ……
岗位替代的逻辑，与此一致。
哪些岗位短期内相对安全？
说"哪些会被替代"，不如说清楚"哪些东西 AI 还做不到"。
截至目前，AI 在以下几类工作上，仍然有明显的局限性：
客户信任关系建立。 AI 可以生成一份很专业的财务报告，但无法在三年的沟通中建立起一个高净值客户对你个人的信任。真实的人际信任，还不是 AI 能复制的。
非标准化的跨边界协调。一个大型并购项目，需要法律、财务、监管、投关、公关同时跨部门协作，随时处理意外情况。这种"无剧本的多方协调"，AI 目前做不好。
反直觉的创新判断。那种"所有数据指向 A，但我有直觉这次应该 B "的决策，仍然需要人类的经验积累和风险承担意愿。
但有一个重要的警告：这些安全区，每一个都在缩窄。AI 的客户服务能力在提升，AI 的多任务协调能力在提升，AI 的反直觉分析能力也在提升。
安全区不是固定的，它在移动。
中国金融行业，会更快还是更慢？
中国金融市场有一个特殊性：数据合规要求高，金融机构的 IT 更新周期长，监管对 AI 应用的要求更审慎。
这导致中国金融行业的 AI 替代进程，整体上比华尔街慢了约 2-3 年。
但"慢"不等于"不来"。
炒股杠杆事实上，中国头部证券公司和基金公司，目前都在加速部署内部 AI 工具。一旦内部工具成熟，对万得（Wind）、同花顺等数据服务商的依赖就会大幅下降——这条路径和 FactSet 正在经历的，是完全一样的逻辑。
中国金融数据服务行业，正在用 1-2 年的时间缓冲，来面对一件终将到来的事。
这不是悲观，这是提示：利用这个时间窗口，往安全区迁移。
本文信息来源：Anthropic 官方发布、新浪财经、虎嗅、Gartner（2023 年员工与管理者配比研究）、贝恩奢侈品消费研究配资网站官方入口地址。
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