人工智能與金融工作的未來
20萬人的從業隊伍
金融業是新加坡最大的技術人才僱主之一。2026年5月，兼任MAS主席的副總理顏金勇（Gan Kim Yong）指出，金融業約佔本地生產總值的14%，從業人員約20萬名專業人士，其中超過80%為本地人。1本地僱員的比例具有政治意義。第J部分描述新加坡如何在吸引外國人才與公民期望之間取得平衡。若某項技術取代後勤及中台崗位的本地員工，便會加劇這種張力。
最受人工智能影響的，是內容重複及以文書為主的工作：處理業務操作、檢查及核實數據、製作標準報告、初步審查合規警報，以及草擬例行書信。結合人際關係、判斷及責任的工作則較少受影響，包括為複雜客戶提供意見、談判、作出信貸決定及與監管機構打交道。在兩極之間，大多數職位很可能轉向監督工具、解讀其輸出，以及處理工具無法解決的個案。MAS與IBF在2026年選取展示的例子說明了這種轉變。一名客戶服務主任現時領導一個為客戶體驗開發人工智能的團隊，一名前線團隊主管則協助監督銀行的客戶聊天機械人。一名大華銀行員工在批發銀行業務工作37年後，透過該行的技能重塑計劃轉任零售業務的打擊洗錢職位。2
三方合作的再培訓
新加坡的應對沿用政府、僱主及工會三方合作的模式，這個模式自獨立以來一直塑造新加坡的勞動市場。2026年9月，政府公布，IBF、全國職工總會（NTUC）金融及專業服務工會群，以及七個業界公會正加強它們之間的諒解備忘錄。它們合共代表超過800家金融機構及金融科技公司，以及超過70%的業界從業人員。3
核心項目是IBF人工智能人才協作實驗室（AI Workforce Co-Lab），匯聚了23家來自銀行、保險及資產管理業的先導機構。它們承諾在2028年前，為其全體新加坡員工、即超過80,000名僱員，提供關鍵人工智能技能培訓；截至2026年9月，已有超過一半人完成培訓。協作實驗室設有三條路徑：一條為領導層而設，涵蓋策略、管治及人才轉型；一條為財富管理人員而設，結合人工智能技能與顧問專業；另一條則重新設計營運職位及職業路徑。十家私人銀行僱主承諾為其客戶經理提升技能。4截至同一日期，已有近60個獲IBF認證的課程向金融專業人士教授人工智能技能，內容按金融業應用案例及MAS指引度身設計。5
政治訊息十分明確。副總理表示，金融機構應「在為人工智能作規劃的同時，也為員工作規劃」。他補充，政府希望人工智能「轉化為新加坡人更好的職業發展」。6這番話反映一種熟悉的交換：國家支持技術應用，並資助再培訓；作為回報，國家期望僱主盡可能為員工調配新崗位。當自動化加速時，這種交換能否維持，將是未來十年的考驗之一，第K部分第VI章在其情景分析中會探討這一點。
新入職者與關鍵技能
新入職者的來源亦在改變。2026年5月，IBF宣布推出金融人工智能青年人才計劃（Young Talent Programme for AI in Finance），由新加坡管理大學、南洋理工大學、金融機構及科技夥伴共同制定。學生參與業界項目，獲業界人士指導，並可取得學分。表現優秀者可獲得與人工智能相關的實習或見習職位。試驗計劃於2026年8月展開，約有20家金融機構參與。顏金勇對所需技能的總結十分精準：「懂得自如運用人工智能、同時具備深厚專業知識的員工，將具有明顯優勢。」7
對專業知識的強調值得注意。人工智能令人很容易就基金結構、制裁問題或稅務狀況寫出一份看似合理的分析。只有了解有關課題的人，才能判斷分析是否正確。因此，金融中心比以往任何時候都更需要在法律、稅務、信貸及市場方面具備深厚知識的專業人士，因為只有他們能核實工具的輸出。同樣的道理亦適用於語言；第J部分把語言視為金融中心的工作資產。
例子
一家新加坡銀行的合規部門每年處理15,000個交易監察警報。其中約95%經平均30分鐘的審查後，以並無根據為由結案，合共約7,100小時。銀行部署一個機器學習模型，為警報排序，並建議為風險評分最低的警報結案，每項建議均由分析員確認。根據指引，銀行極可能把這項應用案例評為風險重要性高，因為一旦失效，便會影響其遵守打擊洗錢法的情況。因此，銀行把模型記入其人工智能清單，交由獨立於開發人員的團隊驗證，以過往個案記錄模型表現，並設定門檻，超出門檻的個案一律轉交上級處理。若每個警報的審查時間減半，部門可節省約3,500小時，並把這些時間調配至複雜個案及高風險客戶關係的定期審查。負責金融罪行合規的高級管理人員仍須對結果負責。
註釋
- Gan Kim Yong，在IBF Financial Industry Fiesta上的主題演講，2026年5月19日（mas.gov.sg）：金融業約佔本地生產總值的14%，僱用約20萬名專業人士，其中“more than 80%”為本地人。 ↩
- Gan Kim Yong，在IBF Distinction Evening上的主題演講，2026年9月24日（mas.gov.sg）：星展銀行及大華銀行員工轉任監督或開發人工智能職位的例子，包括一名大華銀行員工在工作37年後，於2025年透過Better U Pivot計劃由批發銀行業務轉任零售業務的打擊洗錢職位。 ↩
- Gan Kim Yong，在IBF Distinction Evening上的主題演講，2026年9月24日（見上註）：IBF、NTUC Financial and Professional Services Cluster of Unions及七個業界公會之間經加強的三方諒解備忘錄，代表超過800家金融機構及金融科技公司，以及超過70%的業界從業人員。 ↩
- Gan Kim Yong，在IBF Distinction Evening上的主題演講，2026年9月24日（見上註）：23家先導機構；在2028年前培訓超過80,000名僱員，已有超過一半完成培訓；Co-Lab@Leaders、Co-Lab@Wealth Managers及Co-Lab@Operations；十家僱主在Co-Lab@Wealth Managers下作出承諾；Job Redesign Playbook for Financial Services。 ↩
- MAS局長謝德俊（Chia Der Jiun），在IBF Distinction Evening上的歡迎辭，2026年9月24日（mas.gov.sg），第4段：“IBF has accredited close to 60 programmes”，由培訓夥伴及金融機構共同制定，用以培養關鍵人工智能技能，並按金融業應用案例及MAS指引度身設計。 ↩
- Gan Kim Yong，在IBF Distinction Evening上的主題演講，2026年9月24日（見上註）。 ↩
- Gan Kim Yong，在IBF Financial Industry Fiesta上的主題演講，2026年5月19日（見上註）：YTP-AIF由IBF、新加坡管理大學、南洋理工大學、金融機構及科技夥伴共同制定；試驗計劃於8月展開，約有20家金融機構參與；學分由新加坡管理大學及南洋理工大學頒授——Gan Kim Yong，在IBF Financial Industry Fiesta上的主題演講，2026年5月19日，第19(c)段。 ↩
僅供一般參考。本文不構成法律或稅務意見，不能取代針對個別情況的專業意見，亦不會建立律師與客戶關係。本文反映截至十月 2026的法律狀況。