“金融科技的纪元已经来临。我们以AI（人工智能）为翼，飞向价值的更高维度。我们以Code（代码）为基，重塑底层秩序。我们以Quant（量化）为舟，穿越市场的不确定性。”广发证券2027届Fintech（金融科技）校园招聘的宣传语，映射出了当前券业对AI人才的强烈渴望。
AI时代的到来也为具备相应技能的人才提供了新机遇。北京商报记者关注到，多家大型券商已在年内针对AI人才开启专场招聘，更有机构通过以赛选才，并给出无实习考察环节、直通终面等优待条件。
有券商从业人士也坦言，使用AI已经可以达到“1个人+AI>2个人”的效果。可以看出，AI时代下，既创造了需求，又加剧了竞争。那么，哪些人会获得机遇？又有哪些人可能被淘汰？
专场招聘抢人才
在AI广泛应用的当下，开设金融科技招聘专场在券商行业已不罕见。北京商报记者据公开信息梳理，截至9月17日，已有包括中信证券、中信建投证券、平安证券、国金证券在内的多家券商启动2027届秋季校园招聘。
例如，中信证券在8月全面启动2027届校园招聘，招聘信息显示，“人工智能”岗位列在一级大类，与投资银行、固定收益、资产管理等业务方向同级别。由此，行业“一哥”对AI人才的求贤若渴可窥一斑。
值得关注的是，华泰证券、广发证券、国泰海通证券等机构还在年内针对金融科技/AI人才开设专场招聘。8月，国泰海通证券开启了金融科技条线2027届校园招聘，招聘岗位包括算法与模型研发工程师、数据平台研发工程师、AI算法工程师（运维方向）。
华泰证券在今年上半年也开设了“Fintech专场”，聚焦Fintech科技人才招募，职位类型包括AI、算法、软件开发、数据、测试、产品等。值得一提的是，该“Fintech专场”无实习考察环节，面试通过即可直通Offer。
技能门槛方面，部分岗位要求熟练掌握Java、C++、C#、Python等主流编程语言中的一门，掌握大模型技术原理和基础模型架构。另外，有知识库、Agent（智能体）、LangChain（基于大型语言模型的编程框架）等技术经验的优先。
在中国企业资本联盟副理事长柏文喜看来，AI时代下，券商越来越看重“金融+科技”的复合型人才，相关岗位从中后台扩展到投研、量化、财富管理等前台业务，若应聘者懂Python、大模型，则较纯金融简历更占优。
国金证券人力资源部相关负责人也在接受北京商报记者采访时表示，“AI时代，我们对AI人才的需求正从‘单一技术能力’转向‘AI能力+业务理解+安全可控+工程落地’的复合能力。大模型应用需要既懂金融业务（投研、投顾、合规、风控）又懂AI技术（算法、数据工程）的复合型人才”。
从加分项到必备项
AI时代的到来为具备相应技能的人才提供了新机遇，更有机构为吸引优秀人才，有针对性地举办相关挑战赛，对专项人才进行储备。早在今年4月，华泰证券就启动“2026Fintech星战营——AI专项人才储备计划”。该挑战营2026年项目聚焦“AI主题”，围绕金融垂类大模型领域的业务实际问题开展课题实践。通过课题答辩的人才，还可以直通校招终面，表现优异者更有机会超前斩获录用Offer。
据悉，华泰证券早在2009年就率先启动互联网战略、2019年启动全面数字化转型、2023年启动大模型能力建设、2024年完成大模型体系构建，并在2025年确立“All in AI”战略，更喊出了“让整个华泰成为一个科技驱动、拥有专业金融智慧和超级服务能力的‘人’”的口号。
今年6月，广发证券也启动了“AI&Code&Quant挑战赛暨2027届Fintech校园招聘”。据悉，该项目也是广发证券“以赛选才”的战略级招聘项目，涵盖AI、Code、Quant三大赛道，意在寻找算法极客、编程工匠及模型捕手等。
相关内容也指出，上述比赛是参与者敲开公司核心岗位的“黄金入场券”，挑战赛与校招直接关联，在比赛中表现优异者将直通校招录用Offer，参赛即意味着已踏上校招“直通车”。
从测试开发、策略指数研究到量化交易，AI逐步从“加分项”过渡成“必备项”。通常而言，AI人员主要受聘于信息技术部或科技研发部，但从各家券商当前招聘的岗位可以看出，AI技术已经渗透多方面业务。
前述广发证券相关项目的招聘岗位也不仅限于AI算法工程师、AI产品经理、测试开发等技术岗位，更涵盖FICC（泛固收）业务、金融产品研究、资产管理业务、股权衍生品业务的多个岗位，如量化交易、海内外金融产品及各类产品研究、策略指数研究等。
某头部券商的金融科技人才小志（化名）也向北京商报记者透露，“现在我所在的部门很看重AI的应用，公司内部也大力提倡用AI提效。对于业务部门而言，懂AI更是加分项。在AI时代，懂AI的人才，机会无疑也会更多”。
AI浪潮下不进则退
不过，当券商以专场招聘、直通Offer抢夺AI人才时，另一群从业者的职业危机也在同步逼近——功能基础且内容重复度高的岗位。在业内人士看来，那些边界清晰、流程明确的重复性基础工作，恰恰是大模型最先“学会”的部分。
南开大学金融发展研究院院长田利辉认为，AI替代人工的分界线在于工作的可编码程度。例如，初级分析师的财报提取、数据比对、PPT搭建，本质是边界清晰的流程化任务，最易被Agent替代。而资深分析师对关键数据来源的判断、机构销售对客户信任的建立、投行对产业趋势的洞察，依赖隐性知识和人际判断，AI无法编码。简言之，就是搬运信息的岗位在消失，赋予信息意义的岗位在升值。
“AI现在已经完全能够胜任一些传统工作了，可以达到‘1个人+AI>2个人’的效果。”据小志观察，现在的AI写代码水平，比普通实习生强得多，速度也更快。所以对于这类人才，虽然需求很大，但是招聘要求也更高了，因为不再需要承担基础性、流程化的工作。“现在像数据分析、写文本、写代码，这些工作都可以靠AI快速完成，但也还需要人工审核一下。”
某大型券商内部人士也直言，公司目前开发AI基本是辅助日常工作，对于工作效率而言有明显提效作用。但目前来看，AI还不足以替代人。当前，AI替代的不是“金融人”，而是简单或重复性的任务。
财经评论员郭施亮也认为，一些基础重复性强、可替代性强的岗位，以及依赖数据抓取的岗位也容易被替代。而无法被AI替代的则是深度客户关系维护者、拥有高价值IP影响力的岗位以及具有深度决策能力的岗位等。
需求之变危中有机
回顾2015年牛市，券商大举招聘的是证券经纪人。如今，AI人才则是券商的招聘重点。十年之间，券商要的已是两类截然不同的人才。据中国证券业协会从业人员管理系统数据，截至2026年6月底，证券行业登记从业人员数量为36.35万人。其中，一般证券业务23.33万人、证券经纪人1.68万人、证券投资顾问9.84万人、证券分析师5907人、保荐代表人8153人、证券评级903人。
随着券商财富管理转型，证券经纪人数量近年来呈现逐步下滑趋势，更有个别机构的证券经纪人逐步清零。这是一个时代的落幕，也为AI时代下的券业人才敲响警钟。虽然证券经纪人数量清零的主因是行业转型而非AI替代，但AI在中后台运营、报告撰写等环节承担相当工作量已成为不争的事实。
前述国金证券人力资源部相关负责人也提到，今年校招延续了公司“以业务战略牵引人才布局”的一贯思路。在金融科技与大模型应用、产业研究、机构间REITs等战略业务方向上均有适当的增量布局；标准化、事务型岗位则适当缩量。
“AI时代既创造了需求，又加剧了竞争，但抓住AI机会的券商，在未来的竞争环境下，也会获得更好的发展机遇。在这一背景下，对AI专业人才、复合型人才的需求更加旺盛，这类人才也更具有竞争力。如果可以协同发展，更好地利用AI技术的人才会具备更大的竞争力。”郭施亮说道。建议证券行业从业人员树立起危机意识，避开基础岗位，或容易被替代的岗位，提升个人IP影响力、客户资源储备与决策、统筹能力等，这样在AI时代下才不容易被替代。