来源：华夏时报

日前，渣打集团对外发布最新中期可持续增长计划。在该计划中，渣打集团明确将于 2030 年实现约 18% 的有形股东权益回报目标，此外，该行还同步披露了未来人均效能提升目标与裁员计划。

渣打集团在公告中表示，透过提升生产力，公司将于 2028 年前提高每名员工所创造的收入约 20%，并在 2030 年前削减企业职能相关职位超过 15%。

据悉，渣打银行在全球拥有近 8.2 万名员工，其中后台员工超 5.2 万名。如此计算，此轮裁员计划将波及 7600 多个岗位。

此次裁员举措将对渣打银行在华业务影响几何？就此，《华夏时报》记者于 5 月 21 日致函渣打中国相关人士问询采访，截至发稿暂未获回复。天眼查 App 显示，渣打中国参保人数已连续三年出现下滑，旗下 50 家分支机构已显示注销。2025 年，渣打中国经营表现不佳，营收、净利润同比大幅回落，降幅依次达 23%、26%。

AI 替代价值较低的人力资本

渣打集团在最新披露的中期可持续增长计划中表示，该行较原定计划提前一年实现 2026 年中期财务目标，并建构了更为精简集中及高效的架构，这也让渣打集团占据有利位置把握下一阶段增长，以更大规模及更快速度实践策略。

该行制定的最新财务目标显示，渣打集团承诺将于 2028 年实现高于 15% 的有形股东权益回报，较 2025 年提高超过 3 个百分点，并将在 2030 年提高至 18% 左右。该行同时承诺于 2025 年至 2028 年实现高双位数（high-teens）每股盈利复合年增长率及 5% 至 7% 的收入复合年增长率。渣打集团表示，借助正收入与成本增长差，该行将于 2028 年实现约 57% 的成本对收入比，较 2025 年的 63% 下降 6 个百分点。

渣打集团同时在公告中明确，这一增长计划将基于更精简、高效及紧密联系的营运模式。该行提出，将于 2028 年前将员工人均创收提升 20% 左右，并于 2030 年前削减超过 15% 的企业职能相关职位。

值得关注的是，据该行披露，本轮人员优化并非传统的降本举措，其核心是以技术取代低效能人力。

渣打集团在公告中表示，我们正加强自动化、先进分析及人工智能的实际应用，以精简流程、改善决策，并提升客户服务及内部效能。

渣打集团首席执行官比尔 · 温特斯（Bill Winters）也在后续的简报会上表示，此次大规模的人员结构调整，核心驱动力是 AI 与自动化技术的加速应用，其目标并非传统的成本削减，而是在部分领域 " 用投入的金融资本和投资资本，替代价值较低的人力资本 "。

温特斯强调，受影响的员工将会收到明确的通知，银行也将提供技能再培训或转型机会，但岗位数量的净减少将是确定性的趋势。他坦言，我们不是减少工作，但确实减少了岗位数量，以让位给机器，这一趋势随着人工智能的推进将不断加速。

全球银行业裁员潮来袭

记者注意到，放眼全球金融市场，依托人工智能优化运营效率、精简人员已成主流趋势。

例如，今年 3 月中旬，市场就曝出传闻称汇丰银行正酝酿一项由 AI 驱动的大规模重组计划，该调整可能影响汇丰银行约 2 万个岗位，占其员工总数的 10%，其中全球服务中心中后台职位受冲击最为明显。

今年 2 月，日本瑞穗金融集团也宣布，计划在未来 10 年内，通过投资 AI 提高效率，将目前约 1.5 万个事务岗位最多削减 5000 个。

去年年初，东南亚最大的银行——新加坡星展银行也宣布了一份裁员计划。该行首席执行官 Piyush Gupta 称，随着人工智能的广泛运用，该行计划在未来三年内裁减约 4000 名合同工和临时工。据悉，这一减员规模约占该行员工总数的 10%。

" 全球银行业 AI 替代潮的主要触发因素是生成式 AI 技术成熟与净息差收窄的双重压力，迫使银行通过自动化削减中后台成本以维持盈利。" 中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏在接受《华夏时报》记者采访时表示，未来几年，该趋势大概率将从国际大行快速传导至中小银行及保险、证券领域。

他进一步指出，随着 AI 解决方案成本下降，中小机构将加速跟进，而保险核保理赔、证券投研交易等高标准化场景也将成为 AI 替代的重点领域，引发全行业结构性重塑。

不过，苏商银行特约研究员薛洪言同时对《华夏时报》记者指出，AI 在金融行业的人力替代并非没有边界，其边界恰恰体现在对常规岗位中可标准化、可流程化任务模块的逐步接手与压缩上。中长期内难以被完全替代的核心岗位，恰恰是那些覆盖客户量最大、业务最琐碎的零售和普惠客户经理。" 他们在处理投诉、安抚情绪、获取本地化软信息、判断小微企业主人品和真实经营状况等环节，仍是 AI 的盲区。"

" 高级风控和合规专家同样如此，其不可替代性不体现在能操作多少流程，而在于能对模糊矛盾的信息做出权衡，并在监管检查时承担最终责任。" 薛洪言表示，这些岗位的共同特征是工作中存在大量 AI 无法处理的例外事件，且需要为判断失误负最终责任。

他接着补充道，AI 也正在催生出一批更接地气、更具普遍性的新职业需求。" 在零售和对公一线，将出现大量人机协作型客户经理，他们不再处理查询和录入，而是专门应对智能助手转交的复杂个案，需要更强的共情能力和谈判技巧。在运营和后台领域，传统的操作员岗位将转变为智能流程管理员和 AI 复核专员，负责监控 AI 处理流水线、处理拒付和差错、标注异常数据来优化模型。此外还有一类扎根基层的数字风控策略岗，他们理解当地客群特征和 AI 模型输出，负责针对区域风险特征调优策略。"