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藍鯨新聞9月17日（記者 胡劼）近期，2027屆券商秋季招聘正在密集啓動，藍鯨新聞記者觀察到，崗位含「AI」量進一步提升是最鮮明的特點。

從頭部券商到中小型券商，AI相關崗位不再是金融科技部門的「專屬崗」，而是順着投行、研究、資管、財富管理等核心業務條線全面滲透。

與此同時，券商對候選人的能力考察維度也隨之進一步拓寬，「理工+金融」的複合背景正在成為求職者的核心加分項。尤其計算機、半導體、高端裝備與先進製造、新能源、醫療健康等都是投行、研究、投資等業務部門覆蓋的重點領域，具有對應專業理工科知識的複合背景人才在工作中也更佔優勢。

記者進一步調研了解到，不同於多家銀行啓用AI篩選校招人才，「AI面試」僅有部分頭部券商在初篩中使用，並未在行業大面積普及，涉及核心業務崗的人才選拔，人工面試官的主導地位短期內不會被替代。

AI崗跳出技術部門，扎進業務場景深處

往年券商秋招的AI相關崗位，大多集中在金融科技、信息技術相關部門中，崗位描述也多圍繞大模型訓練、系統開發等純技術方向展開。

但今年的秋招招聘信息中，藍鯨新聞記者觀察到，AI技術需求的崗位分佈發生了一些變化——逐步嵌入到投行、研究、資管、財富管理等核心業務條線。

譬如，中信建投將崗位細化多個側重方向，其中多資產投資及研究方向的資產管理業務助理崗傾向於具備數理、計算機等專業背景，熟悉前沿機器學習、人工智能算法，並有相關研究經歷的求職者。

金融科技崗要求不止於模型算法研究本身，其中大模型方向需結合證券業務場景推進一系列的技術落地，推動AI技術在金融領域的深度應用與效能提升；算法開發方向更是明確需參與量化交易、風險管理、智能投顧等多個業務場景的算法研究、模型構建與工程化落地。

廣發證券對人工智能、計算機、數學等專業背景的需求並不侷限於系統開發，而是廣泛納入到風險控制崗、財務結算崗、數據運營分析崗、產品經理崗、金融產品研究崗、FICC投資交易崗等多個核心業務崗。

東北證券總部設定智能運營工程師、AI產品經理崗，金融創新業務部開放「AI策略開發崗」招聘，除了基於大模型等技術協助優化自營策略外，工作內容還包括協助團隊推進大模型、智能Agent等AI技術在證券公司各個場景的落地，包括優化業務效率，開拓新的業務方向等。該公司研究所近期對校招開放「AI量化助理研究員」崗位需求，要求能獨立完成投研工具與智能Agent開發，優先考慮計算機、人工智能、數學等專業背景、有Agent/MCP/量化項目的實踐者。

從秋招的崗位分佈變化不難看出，券商開始把AI能力要求植入核心業務崗的招聘標準裏，倒逼業務端完成從「用AI工具」到「靠AI重構作業流程」的深層轉變。純技術背景的AI人才不再只做後台開發，這意味着既懂AI技術邏輯又能靈活應用、賦能於業務端的人才，正在成為今年券商秋招爭奪的核心人才標的。

複合背景仍是「剛需」

伴隨AI能力大面積滲透進核心業務崗的招聘要求，券商對候選人的能力考察維度也隨之進一步拓寬。

記者發現，券商秋招對「理工科+金融」的複合背景尤為青睞，成為傳統核心崗位「優先考慮」的篩選門檻。

中信證券校招釋出投資銀行、資產管理、固定收益、研究分析等核心業務崗位需求，且均優先選擇複合背景人才。

國金證券量化研究員等多個崗位傾向於計算機、數學、金融工程等專業背景，要求同時具備紮實的投資學、經濟學基礎知識。

廣發證券「T-talent未來產業投行家項目」的招聘方向圍繞半導體與先進製造、新能源與新材料、生命科學健康三大產業賽道，傾向於電子信息科學與技術、航空航天工程、生物科學與技術等理工科複合背景人才。

長江證券的產業管理培訓生同樣要求「金融+產業相關複合背景者優先」，專業方向包括新能源、高端製造等。

由此來看，券商校招的人才篩選標尺正在分化：不再單純以「金融專業優先」作為核心導向，轉而重點考察候選人的行業理解能力、數據分析落地能力與技術工具應用能力。尤其是投行、研究這類深度對接產業的崗位，產業知識儲備已經成為拉開求職者差距的核心加分項。

「計算機、半導體、高端裝備與先進製造、新能源、醫療健康等都是投行、研究、投資等業務部門覆蓋的重點領域，具有對應專業理工科知識的複合背景人才在工作中也更佔優勢。」有華南券商表示，專業背景恰恰是公司在深耕產業研究、挖掘硬科技賽道價值時所急需的，「對特定行業的深刻理解與分析能力，將幫助團隊更精準地把握市場趨勢。」

AI面試未大面積鋪開，適配性待觀望

一邊是加速推動AI向核心業務場景深度滲透落地，另一邊，AI面試工具也在部分券商招聘的初篩環節投入使用。

一位實習生求職者透露，他今年收到了中信證券暑期實習的英文水平AI面試邀請，時間為20分鐘，包括自我介紹、聽力選擇、口語朗讀複述等題型；國泰海通也給了他AI面邀請，包括20分鐘中文和10分鐘的英文問題，「涉及和簡歷相關的提問不多，更多的是需要我圍繞團隊合作、解決問題、創新能力等方向展開自述」其表示。

但從記者了解的整體情況來看，近年來部分崗位招聘加入「AI面試」環節的主要是頭部券商，並未在行業內迎來大範圍普及，絕大多數券商仍然沿用「筆試+多輪人工面試」的傳統招聘流程。

「我們公司沒有采用AI面試的方式，因為AI提效的需求也不高，還用不着AI來給人力減負，畢竟AI面試相關的技術投入也是一筆成本。」一位中小型券商的宏觀分析師告訴記者。

「AI面試能快速過濾掉表達極差、基礎條件不達標的候選人，省去HR一輪輪電話初面。但券商核心崗看重邏輯思辨、行業認知等，這些特質目前的AI面試系統很難精準捕捉。」某券商資深投顧表示，金融行業非常看重合規與風控，AI面試的算法偏見、數據隱私以及面試中可能出現的商業泄密等風險，都要額外合規審查複覈，一旦出現爭議，企業還可能承擔輿情風險。

「很多候選人會提前背題、套模板，AI很容易被標準化話術‘騙過’，篩選出來的樣本失真，反而增加後續人工甄別成本。」一位市場分析人士提示，AI面試可能帶來額外的工作量。

記者在瀏覽二手交易平台時發現，已經不少商家嗅到AI面試的商機，正在兜售價格不等的「AI面通關神器」，聲稱可以防錄屏、防檢測，通過實時話術提示幫助求職者更好地通過AI面試。也有商家出售專門針對券商機構AI面試的「題庫」，但從記者了解的情況來看，大多數為歷年高頻題，今年秋招的題型商家尚未獲取。

業內人士普遍判斷，未來一到兩年間，AI面試大概率會先在基礎崗位的初篩環節逐步推廣，但涉及核心業務崗的人才選拔，人工面試官的主導地位短期內不會被替代。