在人工智能開始取代華爾街的工作之前，它首先正在創造新的崗位。

企業招聘數據公司 Draup 提供給 CNBC 的獨家分析顯示，包括摩根大通、花旗和 Capital One 在內的銀行，今年與 AI 相關的崗位發布量較2025年增長49%，達到139,819個。

Draup 表示，增長最快的領域是一組與 AI 代理相關的技能。該公司從公開招聘信息和 LinkedIn 等平台抓取數據。例如，關於 agent orchestration 的提及——即設計能夠協同完成任務的代理的能力——今年飆升了1,721%。

Draup 首席执行官 Vijay Swaminathan 在接受采访时说：“这可以说是华尔街最热门的技能。”

他說：「這是一個巨大的機會；他們需要既懂數據、又懂 AI、還知道該把它放在哪裡的人。」

這些招聘信息顯示，華爾街銀行正在超越聊天機器人，進入 AI 战略的下一階段，這一階段對高管、員工和股東都會產生影響。為了實現 AI 提升生產力、自動化重複性任務的承諾，銀行正在推進一個由大量代理組成的未來，讓它們承擔越來越多的工作。

此前一波 AI 招聘主要集中在工程师和數據科學家身上，他們負責構建模型或将模型適配到企業數據上；而如今的热潮已擴展到那些負責將 AI 直接嵌入業務線的人。

Swaminathan 表示，在金融機構內部部署 AI 時，通常需要將多個專門的代理連接起來：例如，一個代理檢查原始數據，另一個分析文件，第三個檢查監管合規性。

參與這一過程的員工通常被稱為前置部署工程師（forward-deployed engineers），他們需要兼具技術能力以及特定業務或職能的領域知識，範圍從交易臺到後台運營和人力資源，Swaminathan說。

他說：「企業內部有許多複雜性。有時這些複雜性是顯而易見的，但很多時候它們是隱藏的。即便是自動化一個簡單的流程，也需要很長的時間。」

例如，他说，若要建立一組代理來自動審批公司的休假申請，就會形成一張由各種邊緣情況和特定例外組成的網路。

Swaminathan 表示，agent 和 orchestration 技能對前置部署工程師尤其重要，因為他們的工作是弄清楚需要哪些代理、每個代理的作用以及使用哪種技術。他說，這還包括判斷何時需要人工監督的介入。

AI 技術架構

其他與 AI 建設相關的热門技能，涉及幫助代理完成工作的工具和技術。

用於構建多步工作流的框架 LangGraph 的提及量增長了679%；幫助 AI 應用連接數據的 LlamaIndex 增長了291%；而檢索增強生成（RAG）——一種向 AI 模型輸入公司數據庫信息的技术——提及量上升了259%。

不過，除了技術能力之外，企業對所謂的「軟技能」的重視也在上升。

他說：「我們的分析顯示，問題解決能力、創造力、提出尖銳問題的能力，以及在更深入理解流程時保持堅定的軟技能，再次受到重視。」

AI 領域的其他增長方向還包括負責為新興系統建立防護屏障的人們。

根據 Draup 的數據，招聘信息中提到「負責任的 AI」的次數今年飆升了657%；提到 AI 治理和風險管理的次數分別增长了394%和359%。安全團隊也在關注，防止第三方工具或外部模型連接帶來的系統性漏洞。

在 Draup 的數據中，與治理相關的技能如今佔有超過16,000次提及，幾乎是與模型訓練、部署和運行相關的大約8,400次提及的兩倍。

他說：「我們非常關注，確保我們在這些產品中使用的第三方不會從網絡安全的角度出現失控。」

根據 Draup 的數據，與生成式 AI 和代理相關的崗位通常比金融業其他技術崗位的薪酬更高，生成式 AI 经理的中位基本年薪約為190,000美元。

儘管薪酬更高，填補這些專業崗位仍然具有挑戰性，Swaminathan說。

為了彌補這一缺口，大型銀行正大力推動內部再培訓計劃，培訓現有的開發人員和領域專家，他說。這樣的建設本身也會帶來連鎖影響：摩根大通的首席執行官曾提到，隨著接手更多工作，公司將進行「巨大的重新部署計劃」。

Swaminathan 說：「我認為，如果我們以合適的技術能力來優先重視這些軟技能，人們就會適應並學習。對於合適的人才來說，這是一個非常令人興奮的時代。」