Volstrītas karstākās mākslīgā intelekta prasmes pieaug par 1721%, jo bankas sacenšas par AI aģentu izvietošanu

Ātri izceļ

• Pieprasījums pēc “aģentu orķestrēšanas” šogad pieauga par 1721%, jo Volstrītas bankas arvien vairāk iespiežas AI aģentu vidū.
• Ar mākslīgo intelektu saistītie darba sludinājumi JPMorgan, Citi un Capital One palielinājās par 49%, salīdzinot ar 2025. gadu, sasniedzot 139 819 sludinājumus.
• Bankas pieņem darbā progresīvus inženierus, kuri var piesaistīt AI aģentus tirdzniecībā, atbilstībā un back-office darbplūsmās.
• Saskaņā ar Draup teikto, ģeneratīvie AI vadītāji finanšu jomā saņem vidējo pamatalgu aptuveni 190 000 USD.

Mākslīgais intelekts galu galā var likvidēt dažus Volstrītas darbus. Pagaidām tas veido jaunu augsti apmaksātu klasi.

Saskaņā ar CNBC veikto analīzi, atsaucoties uz uzņēmumu nomas datu uzņēmumu Draup, pieprasījums pēc “aģentu orķestrēšanas” — prasmes koordinēt vairākus AI aģentus uzdevumu veikšanai, šogad ir pieaudzis par 1721%. Šis lēciens padara to par vienu no visstraujāk augošajām mākslīgā intelekta prasmēm finanšu jomā, jo bankas pāriet no eksperimentēšanas ar ģeneratīvu AI uz aģentu iesaistīšanu reālās uzņēmējdarbības operācijās.

Saskaņā ar Draup datiem, ar mākslīgo intelektu saistīto darba sludinājumu skaits kompānijās JPMorgan Chase, Citigroup un Capital One palielinājās par 49% no 2025. gada līdz 139 819 sarakstiem šogad. Pieņemšana darbā norāda uz pāreju, kas notiek lielajās finanšu iestādēs. Bankām joprojām ir vajadzīgi inženieri, kas var izveidot un pielāgot AI modeļus, taču viņiem arvien vairāk ir vajadzīgi cilvēki, kas var savienot šos modeļus ar nekārtīgajām darbplūsmām, kurās faktiski notiek finanšu darbs.

“Šī neapšaubāmi ir karstākā prasme Volstrītā,” CNBC sacīja Draup izpilddirektors Vidžejs Svaminatans. “Tā ir milzīga iespēja; viņiem ir vajadzīgi cilvēki, kas saprot datus, un cilvēki, kas saprot AI un kur tos ievietot.”

Šī pēdējā daļa var būt grūtākā problēma.

Volstrītā ir vajadzīgi cilvēki, kas var likt AI aģentiem strādāt kopā

Aģentu orķestrēšana pieaug ātrāk nekā visas citas nozīmīgas AI un datu prasmes, ko izseko Draups, taču plašākie skaitļi parāda, cik krasi mainās banku AI vajadzības. Ātrā inženierija joprojām ir visvairāk izmantotā prasme — 2026. gadā tika pieminēti 11 368 minējumi, tomēr aģentu orķestrēšana pieaug daudz straujāk, pieaugot par 1721% no tikai 108 atsaucēm 2025. gadā līdz 1967 atsaucēm šogad.

Visbiežāk izmantotās AI un datu prasmes banku darbā

Avots: Draup analīze, izmantojot CNBC. Ietver prasmes ar vismaz 1000 atsaucēm jebkurā gadā.

AI aģents, kas izveidots, lai apkopotu dokumentu, ir viena lieta. Cita lieta ir uzticēt aģentiem atbildību par reālu banku procesu.

Vienai darbplūsmai var būt nepieciešams vienam aģentam izgūt iekšējos datus, citam analizēt dokumentus, citam pārbaudīt izvades atbilstību atbilstības noteikumiem un cilvēkam iejaukties, ja sistēma saskaras ar izņēmumu. Kādam ir jāizlemj, kā šīs daļas mijiedarbojas, kādiem datiem katrs aģents var piekļūt un kur joprojām ir nepieciešams cilvēka apstiprinājums.

Šeit parādās aģentu orķestrēšana.

Nolīguma uzplaukums rada pieprasījumu pēc tā sauktajiem uz priekšu izvietotiem inženieriem, tehniskajiem darbiniekiem, kuri atrodas tuvāk uzņēmumam un integrē AI tirdzniecības vietās, atbilstības komandās, cilvēkresursos un back-office operācijās.

“Uzņēmumā ir daudz sarežģītības,” sacīja Svaminatans. “Dažreiz šīs sarežģītības ir redzamas, bet bieži tās ir paslēptas. Pat vienkārša procesa automatizācija prasa daudz laika.”

Draup dati liecina, ka pieprasījums izplatās visā tehnoloģiju kaudzes apkārtnē aģentiem. Pieminējumi par LangGraph, ietvaru daudzpakāpju AI darbplūsmu izveidei, pieauga par 679%. LlamaIndex atsauces palielinājās par 291%, un pieprasījums pēc izguves paplašinātās paaudzes, labāk pazīstamas kā RAG, palielinājās par 259%.

“Mūsu analīze liecina, ka atkal tiek pievērsta uzmanība mīkstajām prasmēm, piemēram, problēmu risināšanai, radošumam, spējai uzdot sarežģītus jautājumus, būt pārliecinošam (ja runa ir par) dziļāku procesu izpratni,” sacīja Svaminatans.

Šī tendence atbilst plašākai uzņēmuma pārejai no atsevišķiem AI rīkiem uz koordinētām aģentu sistēmām. Pats Draups mūsdienu mākslīgā intelekta iespējas apraksta kā arvien vairāk slāņveida modeļus, orķestrēšanas loģiku, automatizētus darbiniekus, uzņēmuma sistēmas un cilvēku uzraudzību.

Pārsteigums ir tāds, ka ar kodēšanu vien var nepietikt.

Bankām ir nepieciešami darbinieki, kas saprot finanšu procesus, var pamanīt slēptos izņēmumus un uzdot pareizos jautājumus pirms uzdevuma nodošanas programmatūrai. Draups konstatēja, ka līdzās tehniskajām zināšanām pieaug pieprasījums pēc problēmu risināšanas, radošuma, pašpārliecinātības un citām cilvēka prasmēm.

AI darba bums ir saistīts ar 190 000 USD algām un pārvaldības problēmām

Bankas pieņem darbā ne tikai tāpēc, lai liktu darbā vairāk AI aģentu. Viņi veido komandas, lai kontrolētu šos aģentus.

Atsauces uz “atbildīgu AI” darba sludinājumos pieauga par 657%, norāda Draups. AI pārvaldība palielinājās par 394%, un riska pārvaldības atsauces palielinājās par 359%. Ar pārvaldību saistītās prasmes tagad Draup datos parādās vairāk nekā 16 000 reižu, kas ir gandrīz divas reizes vairāk nekā aptuveni 8400 atsauces, kas saistītas ar apmācību, izvietošanu un darbības modeļiem.

Šis sadalījums kaut ko saka par to, kurp virzās uzņēmuma AI. Modeles iegūšana atbildes sniegšanai vairs nav viss darbs. Finanšu iestādēm ir vajadzīgas sistēmas, kas nosaka, ko aģents var darīt, kādu informāciju tas var redzēt, kad cilvēki pārņem vadību un kā nepieļaut, ka ārējie modeļi vai trešo pušu rīki rada drošības problēmas.

Draup paša aģentu arhitektūra atspoguļo šo uzņēmuma fokusu, tostarp centralizētu pārvaldību, uzraudzību un pārvaldītu piekļuvi vairāku aģentu darbplūsmām. Uzņēmums saka, ka tā dati aptver vairāk nekā 1 miljardu amatu aprakstu 33 nozarēs.

To cilvēku trūkums, kuriem ir atbilstoša prasmju kombinācija, izpaužas algās. Saskaņā ar Draup teikto, ģeneratīvie AI vadītāji finanšu jomā nopelna vidējo pamatalgu, kas ir aptuveni 190 000 USD, un ar AI un aģentiem saistītās lomas maksā augstāku atalgojumu nekā daudzas citas nozares tehnoloģiju amata vietas.

Atalgojuma atšķirības atklājas. Aģenta AI inženiera vidējā pamatalga ir 176 999 USD, kas ir par aptuveni 42 000 USD vairāk nekā datu zinātniekam ar 134 986 USD. Ģeneratīvie AI menedžeri nopelna 190 836 USD, kas ir tikai otrais pēc galvenajiem datu zinātniekiem starp Draupa lomām. Šie skaitļi neietver prēmijas un pašu kapitālu, kas nozīmē, ka kopējā atlīdzība var būt ievērojami lielāka.

AI un datu algas banku jomā

Avots: Draup analīze, izmantojot CNBC. Aplēses uz 2026. gada septembri. Atlīdzībā nav iekļautas prēmijas un pašu kapitāls.

Bankas reaģē, pārkvalificējot esošos darbiniekus, nevis paļaujoties tikai uz ārēju algošanu. JPMorgan izpilddirektors Džeimijs Dimons jau ir apspriedis liela mēroga darbinieku pārcelšanu, jo AI uzņemas vairāk uzdevumu visā bankā.

Tas Volstrītā rada neparastu brīdi. Bankas tērē lielus izdevumus tehnoloģijām, kas paredzētas cilvēku darba automatizēšanai, tomēr to ieviešana atklāj, cik daudz institucionālo zināšanu ir aprakts pašā darbā.

Karstākais mākslīgā intelekta darbs var nepiederēt tam, kurš būvē visgudrāko modeli. Tas var piederēt personai, kas zina, kā panākt, lai aģentu grupa darbotos bankā, neizjaucot visu apkārtējo.