根據PwC對美國金融服務公司超過1,000名董事級及高階主管級專業人士的最新調查，人工智慧正在從根本上改變美國金融服務業的人力資源策略與薪酬結構。該調查揭示了更廣泛的調整趨勢：企業不僅在採用AI工具，還在重新思考應獎勵哪些技能、如何組織工作，以及未來的生產力提升將來自何處。

調查結果顯示，企業明確地從傳統學歷轉向青睞AI能力。86%的受訪者表示，對許多新進人員而言，AI技能培訓比MBA更有價值；91%表示已對具備AI能力的員工提供更高的薪酬。此外，58%計劃將薪酬直接與AI驅動的生產力掛鉤。實際上，這意味著AI正成為招聘、薪酬和績效決策的一部分，而非僅是一個獨立的技術專案。

為了建立這些能力，企業正在透過多種管道推進：62%打算招聘具備AI專門技能的新員工，61%計劃提升現有員工的技能，57%預期與外部供應商合作。這種組合顯示金融企業希望比純內部培訓更快地推進，同時仍圍繞日益需要與AI日常協作的角色建立內部能力。

人力重組即將到來

對AI能力的日益重視正與大規模的人力重組同步展開。近八成的高階主管預期其組織將在未來五年內縮減至少20%。入門級和中階管理職位預計將最受影響，凸顯AI已不僅影響個別任務的規劃，更在改變人員編制和組織層級的規劃。

雖然42%的受訪者表示已完成全企業層面的建模來評估AI對勞動力的影響，但進展到重新設計工作流程或建立職涯發展路徑以培養AI能力領導梯隊的企業則少得多。這一差距顯示，許多企業仍處於評估階段，即使它們已在為更精簡、更技術化的人力做準備。

員工情緒與採用挑戰

員工對AI的態度為管理層帶來了另一個挑戰。44%的高階主管表示員工對工作穩定性感到擔憂。43%觀察到員工僅在被要求時才使用AI，而非主動採用；40%表示員工對AI驅動變革的步調感到不堪重負。此外，34%認為變革疲勞是擴大AI計畫在整個組織推展的重大障礙。

這些回應有助於解釋為何即使在AI能力上投入大量資源的企業，採用成效仍可能不均勻。打造技術工具只是轉型的一部分；讓員工信任、使用並將其融入日常工作，仍是另一道障礙。

生產力提升，投資回報仍不明確

儘管AI在策略上被高度優先，但多數企業的可衡量財務回報仍然難以實現。77%的高階主管表示，大部分AI投資尚未帶來可量化的投資回報。然而，企業回報在技術、風險管理和營運方面已出現生產力改善。近半數企業已將AI人力計畫的重心放在提升生產力、減少例行性工作，以及將AI融入日常工作流程。

目前為止，許多企業仍在短期效率提升與長期如何衡量成功的不確定性之間取得平衡。調查顯示，在這個產業中，AI被視為人力資源和營運模式議題的程度，不亞於技術議題。

治理與資料挑戰

治理仍然是一個關鍵的未解問題。近90%的受訪者表示其公司對AI代理決策有明確的權責歸屬，但對於重大風險的最終問責歸屬於何處，卻沒有共識。責任分散在執行長、技術負責人、風險主管和業務單位負責人之間。

超過半數企業回報中度使用影子AI——即在集中治理系統之外運作的未經授權工具——且90%承認這類做法會帶來監管風險。

41%的受訪者將分散或低品質的資料視為擴大AI應用於整個人力資源的最大單一障礙，突顯了企業在試圖將對AI的熱情轉化為可持續、受治理的成果時所面臨的營運挑戰。