澳洲史上最慘失業潮 ，數萬人失業，原因令人心寒……
來源：1688澳洲新聞網
01 澳洲史上最慘失業潮，竟然發生在銀行業
澳洲國民銀行，英文簡稱nab，大家對它的LOGO標牌可能會覺得眼熟，它是澳洲四大銀行之一。
在巔峰時期，四大銀行的市值加在一起，超過了澳洲股市總市值的三分之一，四大銀行的總資產，超過了澳洲全國GDP總值的1.3倍，而四大銀行的員工，則達到了16萬人，比澳洲凱恩斯整個城市的人口總和，還要多。
正因如此，進入四大銀行，成為無數澳洲年輕人的職業夢想，也成為了家長們公認的「鐵飯碗」。
但是，這個鐵飯碗正在變得越來越不「鐵」。
澳洲國民銀行的裁員只是銀行業裁員潮的一部分，同為四大銀行之一的澳新銀行（ANZ），前兩年已經裁掉了10%的員工，大約5000多人。該行的高管表示，未來線下網點會越來越少。
有分析報告預計，整個2018年，澳洲四大銀行將削減共計20000個職位，會佔到四大銀行雇傭的全部的員工數量的12%！
這將是從1817年，澳洲成立第一家銀行以來，史上最大的一次裁員。
02 並不是他們經營不善，而是自動化和AI狂搶工作
在我大學畢業那會兒，去銀行工作，尤其是去光鮮亮麗的外資銀行工作，是少數最優秀的年輕人才能實現的夢想。至今，我還有很多同學在美國和日本的各大銀行工作。
然而，縱觀2017年，世界其他各國銀行，也都不約而同地選擇了大幅裁員：
日本最大銀行三菱日聯，宣布裁撤大約1萬名銀行員工；蘇格蘭皇家銀行：將關閉259個分支銀行及網點，並裁員680人；德意志銀行：年終獎泡湯，裁員數千人；日本瑞穗銀行：會削減三分之一的員工，近萬人將丟飯碗；瑞信銀行：將在2018年底前，在全球範圍內裁員5000人。
花旗銀行做過預計，未來10十年歐美銀行業將裁員30%，波及總計170萬人。
這背後的原因，並不是銀行經營不善，而是技術進步帶來的必然趨勢——尤其是大家又驚奇又害怕的「人工智慧」。
隨著計算機軟體承擔越來越複雜的工作，曾經一度被視為「鐵飯碗」，甚至「金領」的銀行等金融機構從業人員面臨著極高的失業風險。
過去20年，由於自動提款機和網上銀行的應用，銀行櫃面服務人員的數量急劇下降，現在去很多銀行，根本看不到以前需要排隊等號的盛況，甚至，很多網點都是門可羅雀的狀態。
更要命的是，隨著AI的發展，很多按照流程、標準和手冊來做審核的「智力工作」，也都可以交給機器來處理，這意味著，更多的銀行白領職員會被機器取代。
澳洲國民銀行的總裁在接受媒體採訪時表示：
「因為新的技術的應用，我們必須要重新評估他們的員工。很多工作可以由AI完成，我們今後需要的員工數量將會減少。與此同時，我們還會關閉一些分行和ATM。」
這話，已經說得很明了。
03 AI時代的生存法則，其實，萬變不離其中
AI時代會淘汰一批人，這是必然。
這也導致了很多人的焦慮。開篇說的那位和我聊天的粉絲，就是一位打算去銀行業就職的大學生，他對他職業前景感到不安。
其實，在AI時代，在職場上要更好地生存下去，也有一套萬變不離其中的法則的。
對於年輕人來講，要在AI時代不被淘汰，首先就應該趕緊去學STEAM。STEAM是五個學科的首字母，分別代表：
科學（Science）
技術（Technology）
工程（Engineering）
藝術（Artist）
數學（Mathematics）
這次澳洲國民銀行在裁員6000人的同時，也宣布了將重新招聘2000個與數據、技術相關崗位的計劃。
也就是說，一批老的知識技能結構的人在被淘汰，一些新技能的人在獲得新的機會。
對於已然不是學STEAM的同學，或者當初學了STEAM但後來從事的工作與STEAM無關，功力基本荒廢的同學，又該怎麼辦呢？
不用怕，這中間也有套路，先講一個和AI無關的乾貨，聽完了大家就會明白。
我們說對一個新事物的學習，通常分為3個層面：
知識的學習：某個具體領域的、用來闡述道理或事物運行規律的系統性總結；
技能的學習：完成某個特定領域任務的操作性能力；
理念的學習：整體的心智模型和價值體系，也就是，對事物的認知水平。
用大白話來講，就是：
知識，是你知道這個東西是啥；
技能，是你會操作這個東西；
理念，是你知道這個東西的意義和重要性。
通俗易懂吧？
那麼在AI時代，如果你不是一個從事AI相關工作的專業人員，又想很好地生存下去，一個既經濟又有效的辦法就是，
優先學習AI的「理念」和「知識」。
也就是說，
從最基本的理念開始，認知到AI的意義和重要性，然後，學一些AI的基礎知識，搞清楚AI的「原理」。
——這是對任何新事物學習的最經濟的package。
因為，對於一個新事物，一旦有了充分的認知，也懂得了它的運行原理，那麼，你就有可能掌控它，而不一定需要掌握這個領域的技能。
那麼，技能怎麼辦呢？
通常有這麼幾種情形可以解決：
▎技能本身的傻瓜化
你想，20多年前，個人電腦剛剛興起的時候，要操控PC，需要掌握DOS等語言，在當時對多數人而言，是個不可能完成的任務。
但是，很快，隨著Win95的推出，和後面的多次升級，不僅讓普通人，甚至連老人都能自如地掌控PC。
這時候，你會發現，「會操作」的這個技能，已經不是問題。
對很多最終還是用不了電腦的人來說，他們要不是缺知識——不明白電腦是怎麼回事，什麼是操作系統什麼是應用軟體，什麼是硬碟什麼是上網……之類的；要不就是缺理念——覺得不會電腦也沒啥關係。
最終，就落後於時代。
同樣的事情，在AI的領域也會發生，或者正在發生。
現在AI對普通人的門檻正在慢慢降低，很多很容易上手的軟體包都被開發出來了，一般受過高等教育的人，都能很容易地使用。
你會看到，AI的技能，也在傻瓜化。
▎技能合作
很多技能，你不需要都去掌握，通過合作也能和這個新技術無縫對接。
我曾經在保險公司工作過，中間有很多事情需要和精算師打交道。我本人沒有系統地學過精算，那些具體的精算工作我都不會做。但是，我看過書，懂得保險精算的一些基本原理。
也就是說，我不會做，但我懂。
所以，我能和精算師們無縫合作。我提出我的想法，他們去算，幫我得到結果。很多時候，我雖然不會具體算，但我還是能大致判斷他們算出來的結果是否正確。
比如，我調了一個參數，我不知道對結果精確的影響，但我知道應該是個正向的影響，那麼結果數據出來如果是更低了，就說明有問題；或者我知道影響幅度應該大致是多大才合理，結果數據出來超出這個範圍了，也說明有問題……
這中間的關鍵是：「無縫」對接，而無縫對接的前提，就是你至少懂理念和懂最基本的知識。
再說回AI。
AI只是一種新的技術，它的廣泛運用需要和很多專業領域跨界結合。
如果你已經是某個傳統領域的專家，你又懂AI的理念和知識，你就有可能最先和AI無縫對接，那麼你就會比別人跑在前面一點點。
兩隻被獵豹追捕的羚羊，跑得快一點的那隻就能survive——這個真不只是段子，AI時代必然如此。
凡事提前十分鐘。
▎技能外包
最後一種方式，就是技能外包，僱人做。
我以前在一家日本公司工作，當部門boss的部長們都是兩鬢斑白的老爺爺。
在他們那個年代，做彙報材料用的都是word processor，是一種單功能的文字處理機器。
大家都知道，後來製作彙報材料的工具，就被偉大的屁屁踢替代了。那些老爺爺搞不來，但不妨礙他們當部長，因為他們手下有好多小年輕幫他們做PPT。
這中間的關鍵是，老爺爺們懂PPT，知道裏面的功能和表達手法，所以他能把控下屬做出來東西的品質，也能給到改善的建議。
儘管，他們在PPT里連拉個文本框都不會。
所以，AI時代也一樣。
不要好不容易熬成boss了，最基本的東西都不懂。你不但不能給到下屬更好的建議，還要撐門面外行指手畫腳瞎逼逼……
這種boss如果佔著坑不走，是要被下屬罵娘的。
我相信，這次澳洲史上最慘失業潮，只是一個開始。
未來，會有更多的「老人」被機器取代，也會有更多的「新人」獲得全新的機會，而這個「老」和「新」，和「年齡」無關。
——時代正在重新定義衰老和年輕。
未來已來，AI已來。趕緊調整你的生存姿勢，現在，還不算晚。