对于传统的银行业来说，2017年的日子越来越不好过了。
大量裁员，显然成为未来十年最令人心惶惶的事情。
据花旗银行一份报告预计，2015年-2025年，银行雇员将减少30%，且下跌速度会由近些年的每年2%上升到3%。
这份预测在全球的传统银行业界已成事实。
2016年10月，荷兰的ING银行宣布，为节省9亿欧元，将裁掉7000名员工；德国商业银行也宣布，到2020年，他们会将银行中80%的工作都数码化、自动化，最终会裁掉9600名员工。
苏格兰×××银行也将发布一个线上的AI客服系统，这个客服系统可以根据客户的语调来做出反应，此外，它还永远都不需要休息，更不会要求超时津贴。
在中国，据银行业协会数据显示，工商、农业和建设三家银行在2016年柜员人数减少了5万余人。虽然这些人员并非都是被裁掉的，但确实由于FinTech（金融科技）对银行业的冲击，传统银行实体网点已再难以为继。
FinTech(金融科技)，主要是指那些可用于撕裂传统金融服务方式的高新技术。这些技术包括：用户体验、大数据和人工智能。FinTech公司的使命是：用科技让金融运作更高效。
举个栗子：阿里巴巴帝国掌门人马云于2004年底创办了支付宝，如今，凭借打造高效快速的用户体验，它的支付服务已经拥有4.5亿活跃用户，海外活跃用户也有1800万，每天处理1.7亿的各种支付转账业务。
在中国内地的农村，已经有超过1.4亿支付宝用户，超过3700万余额宝用户跟大城市里的人享受同样的移动金融服务。如此庞大的用户数据使得一个职业——金融大数据工程师——成为稀缺。
大数据工程师就是会玩数据的人，让数据变成生产力。和传统数据相比，大数据是在线的、实时的、规模海量且形式不规整、无章法可循的。所以，大数据工程师的工作就是分析历史、预测未来和优化选择，从而帮助企业做出正确的商业决策。
比如，分析历史就是找出过去事件的特征，最大的作用就是帮助企业认识消费者，通过分析用户以往的行为轨迹，了解这个人，为用户画像，然后预测他的行为，这样就可以针对个性的人推荐相关服务，或是基于个性的不同特征和需求衍生出新的业务模式。
不仅仅是民营的互联网金融企业需要大量的金融大数据工程师处理海量的数据，传统银行业也因为在多年的发展中，沉淀了大量有用或者无用的数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位，这也使得金融大数据工程师的工作面临极大挑战。
另外，互联网金融巨头蚂蚁金服的存在，也是制造传统银行业冬天，逼使传统银行业做出转型的重要因素。蚂蚁金服（蚂蚁金融服务集团）起步于支付宝，2014年10月正式宣布成立。目前，蚂蚁金服已网罗支付、理财、征信、银行、证券、保险等几大业务板块，逐渐编织起一张巨大的金融帝国网络。
大家肯定都还记得，马云在2008年批判传统银行在给中小微企业贷款的不作为问题时说，“如果银行不改变，我们就改变银行”。这句话已经变成了现实。蚂蚁金服已经帮助80万家小微企业贷了450亿。
蚂蚁金服拥有一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，据公布数据显示，在网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30％的通过率……
AI对金融行业的影响要远远大于对其他行业的影响。
据报道，近年来在银行业招聘中，不论是传统银行，还是新兴的互联网银行，虽然最基础的一项要求还是应聘者需为国家统招的全日制毕业生，但显然大数据工程师成为越来越吃香的人员，金融行业对大数据分析师的需求显著提升，缺口高达20万人。
原因在哪里，正如以下两位行长所说：
兴业银行(16.520, 0.50, 3.12%)行长陶以平认为，未来一般性、普遍性的金融服务，会明显过剩，银行要想适应市场、赢得客户，一定要坚定不移地走差异化、特色化的发展道路。此外，“智能化生存”也将成为未来银行在激烈竞争中取胜的一大法宝。
浦发银行(12.390, 0.64, 5.45%)行长刘信义认为，数字化设备并不是数字化的经营能力，商业银行需要构建以数据为核心的生态体系，发挥数字化经营平台的倍增效应，提升数字化经营管理的能力。
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