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　　Felipe Sinisterra和Dave Wang靠着教导华尔街银行家如何完善他们的AI计划
，拿到极为丰厚的报酬
。

　　3月的一个下午，两位炙手可热的AI教练在纽约一家创投基金为员工授课。31岁的Wang示范如何利用Google母公司Alphabet开发的AI模型Gemini来分析创业者的简报影片 。他还演示了一款结合联邦调查局（FBI）所用行为分析法的网路应用程序 ，可通过比对逐字稿与肢体动作
、面部表情等视觉线索
，侦测出潜在警讯
。

　　随后，30岁的Sinisterra向学员们示范如何使用OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude分析财报电话会议记录 ，从中找出最能左右市场走势的言论。该系统执行了情绪分析
，并将管理阶层的谈话转化为量化的试算表数据，用以预测未来的财务表现 。学员们亲眼见证了AI如何协助简化日常工作中最耗费人力的环节
。

　　当天收费是多少？25000美元。而且课程预约已排到两个月后 。

　　“现在人们把AI视为获得竞争优势的工具 ，视为一种进攻手段
， ”Sinisterra说。“未来人们会把它视为必需品
。
”

　　大型银行深陷AI焦虑，正寻求招募更多AI专家 ，并缩减传统银行业务职位。渣打银行准备在未来四年内裁减数千个支援职位 。花旗集团、富国银行和美国银行在2026年第一季共裁员超过5，000人
，尽管获利创下纪录最佳
。

　　高阶主管们不惜砸下重金，期盼将这项技术应用于基础任务之外 ，他们甚至亲自测试各种AI工具
，进而形成了由上而下 、要求全体员工全面导入该技术的压力。Sinisterra和Wang曾是任职软银的基金经理，他们正向这些渴望转型的公司贩售驾驭AI的信心与熟练度 。

　　知情人士透露 ，他们在2025年7月创立Wall Street Prompt
，一直与T． Rowe Price Group Inc．
、花旗集团和美国银行合作
。知情人士表示，T． Rowe Price曾聘请这两人为其投资专业人士提供培训。知情人士也表示 ，花旗和美国银行则邀请他们为外部基金客户开设培训课程 。受保密协议约束的Wall Street Prompt拒绝证实其客户名单
。T． Rowe Price、花旗和美国银行也不愿对特定供应商的培训发表评论。

　　技能门槛升高

　　金融机构对AI并非总是热情拥抱 。2022年
，ChatGPT推出时，主要的全球银行因担心安全漏洞 ，纷纷限制在其内部网路使用该聊天机器人
。

　　此后
，摩根大通推出了LLM Suite这款生成式AI工具，获得大多数员工使用。高盛则与Anthropic合作开发AI代理 。美国银行表示 ，其18，000名开发人员在导入AI后
，工作效率提高了20%至25%。

　　然而，许多银行员工仍缺乏有效使用AI工具的培训 ，另一些人则受限于过时的模型
，这种落差催生了对AI教练的需求，他们能够帮人充分发挥AI的潜力
。

　　总部位于英国的科技招募公司Evolution亚太区董事总经理Jake Bridge表示 ，大型银行内部最大的挑战不在于技术
，而是在于人。

　　亚洲在将AI融入银行与金融业方面居于领先地位，在支付 、贷款和客户服务等环节正日益自动化 。

　　特别是在新加坡 ，具备流利的AI应用能力逐渐成为所有想在该行业求职者的必备条件
。根据总部位于伦敦的金融软体公司Finastra在2026年进行的一项调查
，新加坡在国际货币基金组织的AI准备指数中位列174个国家之首，该国64%的金融机构正在关键业务职能中部署AI。

　　Wang和Sinisterra目前考虑迁往新加坡 ，以满足来自银行和金融专业人士的需求
，这些专业人士正在努力保住自己的职位并保持就业竞争力 。

　　55岁的Duncan去年利用晚上和周末时间参加了新加坡南洋理工大学支持的一门课，学习如何使用AI
。他的雇主是一家大型银行 ，此前将其新加坡业务转移到海外成本更低的地区。

　　在失业九个月后，他上个月在新加坡一家银行找到了一份后台工作
，并对自己的新技能充满希望 。

　　虽然多位高阶主管将生产力的提升归功于AI，但人们越来越担心“公司财报表现优异可能已不足以保障员工饭碗”
。AI顾问公司Neurons Lab的首席执行官Igor Sydorenko表示 ，分析师的角色不会消失
，但会从基层开始逐渐减少。该公司的客户包括汇丰银行和AXA 。“高技能人才借助AI工具，工作效率能提升10到20倍 ，而且做得更好
、更快
， ”他说道，“他们将不再需要任何初级金融分析师或助理 ，自己就能独立完成所有工作
。”

　　身处新加坡的Justin Tang深知想要弥补这项落差的焦虑。这位对冲基金Regal Funds Management的买方分析师在三年内利用零碎时间自学AI
，例如在公车上、会议间隙以及大多数人都在刷手机的安静时刻 。去年，他遇到了Wang和Sinisterra。“那感觉就像开窍了 ，
”Tang说道
，“以前我需要花好几个小时才能分析完一家公司
。现在我输入一段提示词，90秒内就能抓出关键要点：这家公司在做什么 、它的核心获利驱动力 ，以及市场题材”。

　　此后，Tang参加了多场Wall Street Prompt的培训课程
，其中包括美国银行主办的一期 。他表示，每期课程通常有20到30人参加
。

　　Tang说：“当顶尖银行开始向我们这样的客户提供Wall Street Prompt的课程时 ，我不会惊讶。这是迟早的事
，而非会不会发生的问题 。 ”

　　Tang会将学到的技术主要用于个人用途，也会运用到日常工作中
。在Regal ，他将这些工具的使用范围限制在公开资料
，例如公司申报文件和业绩电话会议逐字稿，绝不将客户资料输入其中。