機器人取代人力 AI造成金融界失業潮？｜經一專欄｜吳漢銘
AI需要更多的數據科學家
有很多手作的工序陸續給機器人取代，例如後勤的輸入工作；中台的操作風險預警；前台的財務分析預測工作，漸漸地有愈來愈多工作發展為更多自動化，所以有不少經濟學家倡議全面最低收入，政府需要向每位市民派錢。
另一方面，也有一些報道提及，AI需要更多的數據科學家、數據分析人才，甚至數據清洗工作人員，因此會提高整體就業機會。
同時，也有人指，AI提高生產力，減少人們的上班時間，所以我們要削減工時或每週工作四天等。
視乎需求彈性及自動率
真正的答案是：「要視乎該產品服務的需求彈性及自動率」，從經濟學的需求定律，對消費者而言，產品價格愈低，消費者便購買愈多；對生產者而言，產品價格愈高，生產愈多。
從經濟角度來看，科技就是為生產者的要素（與人和資本並存），提高生產者的效率；提高在不同生產量的利潤，甚至以往無法獲利的業務量，也會因為科技提高生產效率，而變得有利可圖。
其實這就是科技公司經常說的藍海（即創造新市場，不是在現有市場競爭），在一般的金融科技例子中，新的技術一般會解決一些現存方法無法解決的市場需求，提供更有效的方法，取得雙贏。
比如在內地的惠普金融就是使用了高端科技，提高金融定價的效率，在打開新市場的同時，由於科技更有效，手工工序減低，因此價格一般會比現有方法低，令以往無法獲得服務的消費者獲得照顧。
在創造藍海的同時，在科技的支持下，金融服務公司就產生了更大的市場。一方面科技減低人力成本；另一方面，科技間接創造市場。
其實最後結果要視乎消費者對該服務的價格敏感性，假設人力佔整體成本三分之一，自動化減低3%人手，引致價格降低1%，是否有多於3%的新需求？
AI提高審批效率及準確度
如果想深一層，便要看該產品對於人們的必要性及情感的重要性。如果該金融服務支持的活動是非常重要，例如學生開學前的個人貸款，AI提高審批效率及準確度，令利息更低，便可刺激更多相關人士借款，當然能夠省一點就省一點，減低10%利息可以獲50%以上的新增貸款需求。
即使每單業務減少30%的手工（這30%的假設是估算，一般AI的準繩度是90%左右，但對於語言閱讀的處理約於70%至90%之間），但整體由於業務量上升50%，而提高整體人力需求。
但如果所影響的是較遠期；情緒較低的項目，例如孩子20年後的大學教育基金今年的投資表現，減低10%的管理成本，也許可提高20%的投資資金，減少每單投資30%的人手，未必能夠在業務量提升上，增加就業機會。
總括而言，科技會否造成失業？視乎科技是否能夠提高生產力，並從競爭市場中，讓生產者降低價格，以及消費市場對於價格的敏感性。
但無可否認，香港金融業需要提高競爭力，挑戰既有模式，減低營運成本，與消費者分享科技成果，製造藍海。
話說回來，筆者的大學生活也是靠政府提供的學生貸款（Grant Loan），以及父母的個人貸款而熬過來，所以金融業的確解決了筆者的問題。
