一、人工智能技术给证券公司经营环境带来的变化和挑战
　　（一）人工智能技术给证券公司经营环境带来系统性变化
　　人类已经进入人工智能时代。广义地说，智能社会是基于互联网、大数据和人工智能等新技术而形成的社会，是继农业社会、工业社会、信息社会之后一种更为高级的社会形态。数字化、网络化、智能化等科技与产业革命的融合是推动智能社会形成的根本动力，智能社会将是人类社会发展历程中的一次全方位、系统性变革，其发生规模、影响范围和复杂程度远超以往，将彻底改变人们的生产和生活方式，重构个人、企业、政府、社会之间的互动关系，给人类社会的发展走向带来持续且深远的影响。
　　证券公司本质上是从事提供专业服务的中介机构，依靠文字、图片、语音、视频、模型、代码等多模态媒介展现专业价值。而生成式人工智能正是具备这方面功能的应用技术，它将驱动前所未有的人类的潜力。人工智能技术的广泛应用将给证券公司经营环境带来系统性变化，主要表现在以下方面：
　　1、员工专业结构更加多样化。随着生成式人工智能技术的广泛应用，人机协同成为典型的工作方式，从事专业服务工作的一部分工作可借助智能服务大幅简化且效率得到大幅提升，从而带来证券公司员工队伍的专业结构发生明显变化。根据埃森哲公司的研究（2023年），金融业从业者超过40%的工作内容，将由人工智能完成或在人工智能帮助下完成。这样，证券公司的竞争优势将取决于能否获得专有数据和知识、以及与此对应的稀缺人才。证券公司当前从业人员队伍中的金融、财会、法律、数据分析、信息技术等专业结构及数量构成，将会发生明显变化，数字化营销人员、智能技术人员、机器学习工程师、产品经理、中后台赋能模型优化人员将会明显增加。未来，与智能平台的对话能力、人机协同能力是智能时代人人必备的核心能力。
　　因此，如何培养智能时代的专业队伍，是摆在证券公司面前的首要任务。
　　2、员工队伍价值观多元化日趋明显。在人工智能时代，影响员工价值观的信息是多样且丰富的。在员工遇到困惑的时候，无论是专业性、技能型知识，还是观念性和价值取向性问题，员工都有可能求助于人工智能。传统的照本宣科式培训、说教式文化学习活动，对员工认知和价值观的影响效率将明显衰减。员工将通过人机对话，寻求答疑解惑。在这种情况下，证券公司如何在塑造主流价值观的同时，形成包容文化，是对人力资源管理和文化建设工作的考验。
　　3、基于人工智能技术对一线客服人员进行赋能将日趋普遍。生成式人工智能可以自主收集客户信息，创建首次拜访演示文稿，向客户经理建议谈话逻辑和路线，在谈话过程中及时“发现”客户潜在需求、及时提醒合规要求以及生成不同场景下的解决方案等，并对谈话记录、行动和结果进行全流程闭环跟踪和支持。与此同时，大量的专业人员将会从乏味的、重复性工作中解放出来。通过生成式人工智能平台，研究团队总结第三方信息、产品经理编写需求文档、社交媒体营销人员完善文案以及客户服务团队创建案例摘要和建议解决方案等应用场景正在发生。国内领先的金融机构正在探索借助人工智能，将专业服务产品化，重构业务流程；在所有的业务环节和活动中，人工智能技术也能承担一定的合规性审核和提示职责。
　　4、横向和垂直类人工智能模型将催生新型的金融业务生态。ChatGPT等面向消费者应用的大语言模型在2022年横空出世，将人工智能从“赋能者”提升为专业工作的“协作者”，今天人工智能领域已经出现“百模大战”格局。一旦人工智能技术作为替代品或协作者进入金融服务市场，第三方平台、特别是垂直类应用平台向客户提供更便利的投资建议和信息服务，将会催生新型的金融业务生态。而证券公司本身须在这样的生态中培养自身优势，方可持续发展。
　　以上因素的变化，对证券公司经营环境的影响是根本性和系统性的。
　　（二）证券公司在智能时代面临的经营管理挑战
　　在智能时代，人工智能的快速发展给证券公司经营管理活动带来了多方面的挑战，主要有以下四个方面：
　　1、在建立共识和价值观传承方面的挑战。随着员工队伍专业结构的变化和价值观多元化，将对现有的价值观体系和话语体系带来冲击，如何凝聚共识、如何绘就共同愿景，是摆在企业管理者面前的现实难题。特别是，如何通过有效途径传达公司赞成什么、鼓励什么、允许做什么，以及公司反对什么、限制什么和禁止什么，并能够进入员工队伍的心智模式之中，都需要尝试创新的方式和方法，最终要实现公司的愿景和倡导的行为与员工的个人追求和行为方式最大程度的相容。
　　2、在人员专业能力和行动力准备方面的挑战。在实现了公司愿景和主张与员工的追求与意愿相容之后，接下来的问题是员工有没有能力和行动力的问题。前文提到，人工智能一方面有助于员工提高日常工作效率、甚至能够替代一些基础性工作，这是积极乐观、令人鼓舞的一面；另一方面，面对集人类智慧之大成的生成式人工智能，如何形成人机协同的工作模式、如何打造和利用自身企业的信息、知识沉淀优势，对人工智能模型进行优化、增进模型本身的自学习的能力和效率，是摆在技术专家和广大知识工作者面前的新要求。
　　3、在适应以人机协同方式经营企业方面的挑战。德勤认为，随着自动化、机器学习、机器人技术、数据分析等领域的兴起，企业需要不断吸收新鲜知识以保持发展活力。在此背景下，人工智能成为各界争相涉足的热门领域。金融服务机构正着力通过人工智能技术实现常规工作的自动化，为客户提供一致的服务体验、深入开展行为分析，以及有效识别金融欺诈。在应对人工智能的经营管理模式转型过程中，还需要对在转型过程中出现的风险和隐患进行有效管控。虽然目前生成式人工智能主要应用于面向消费者的产品，但它也有潜力为企业各项业务运营流程增加情景感知和类似于人类的决策能力，并彻底改变我们的商业模式。我国证券公司三十多年来形成和积累的经营管理经验，需要面对人工智能带来的挑战。
　　4、人工智能技术对数字化转型与金融科技应用的冲击。根据中国证券业协会公布的各大证券公司的数字化实践，我们看到绝大多数证券公司的数字化转型工作才刚刚起步，还处于凝聚共识和学习技能阶段，仅有少数公司正在深入推进中。生成式人工智能技术横空出世，对重塑端到端的业务流程和优化用体验起到系统性“干扰”和正面冲击，出现了数字化转型与智能化流程重塑并行状态；而对大多数证券公司而言，无论是在人才准备还是技术应用方面均未做好准备；如何驾驭转型的航舵，挑战较大。
　　二、建设学习型组织将为证券公司的持续发展注入动力
　　（一）建设学习型组织是证券公司打造持续经营能力的有效途径
　　学习型组织理论自上世纪九十年代产生以来，成为当代前沿的管理理论，它系统地整合了践行以人为本和客户至上理念的修炼和实践技术，在世界各大公司中获得广泛认同，并创造了丰富的实践。
　　概括地说，建设学习型组织，就是围绕“实现组织愿景、达成组织使命”的中心目的，通过学习和修炼，构建能够激发个体活力、整合团队智慧、促进组织自我完善、持续发展的系统性机制。
　　对于证券公司而言，正面临进入智能时代的诸多挑战。世界领先的金融机构，积极探索应对之策并付诸行动，努力成为人工智能驱动新企业。德勤人工智能联席领导人Nitin Mittal认为：“成为人工智能驱动型企业，就是要理解转型的过程永远不会结束，而是一个不断学习和改进的旅程。”这正是建设学习型组织的基本要义。
　　彼得·圣吉提出的建设学习型组织五项修炼技术，是当今组织、特别是知识型组织推动管理文化变革、组织发展和提升持续经营能力的行动指南。然而，学习型组织理论大道至简，简单到颇具迷惑性，但将之应用于实际则无比艰难。通过五项修炼，取得一些局部性改善是可期待的，也是很有裨益的；但要实现全面转变，则极具挑战性。
　　光辉国际（Korn Ferry）通过对各大公司从制定战略蓝图到实施落地效果的差异分析指出，只有不到10%的企业真正有效地实施了战略；他们分析了导致战略规划落地效果不佳的四大关键障碍，分别是（1）公司上下的共识不足、理念对不齐，难以转化成“步调一致”的行动力；（2）公司高层的承诺和投入不足、“一把手工程”内容空泛，未将战略实施进度管理列为一把手会议的首要议题；（3）公司的文化理念对变革措施的支撑不足、“新瓶装旧酒”普遍存在；（4）员工队伍的技能和行动准备不足，守成思维和路径依赖比较严重。大量的经营管理实践表明，制定发展战略容易，实施起来并不容易。
　　从学习型组织理论和实践来看，战略实施的四大障碍，与建设学习型组织的修炼密切相关。换个角度说，通过建设学习型组织，通过采取有效的学习和修炼技术，可以有效突破和化解战略实施的种种障碍，有力支撑公司战略的落地实施。
　　因此，建设学习型组织，本质上是构建和实施组织领导力的实践，首先是“领导层自身的需要”；通过主要领导亲自推动和深入参与，识别现实水平与发展愿景的差距，激发人才队伍的本领恐慌，把本领恐慌转化成创造性紧张感；企业领导层通过躬身入局，带领团队直面问题、激发创意、增进协同、促进发展。
　　（二）建设学习型组织承载了行业文化建设的核心内涵
　　中国证券业协会于2019年发出建设“合规、诚信、专业、稳健”行业文化的倡议，成为证券行业高质量发展的行动指南。通过过去几年的努力，激发了丰富的实践。通过在观念层、组织层和行动层三个层面进行具象化，形成行业文化建设“十要素”，成为证券公司践行行业文化的指引和评价标准。行业文化“十要素”的内在逻辑与学习型组织建设的修炼法则完全契合，反映了行业文化建设指引文件的领先性和科学性。
　　随着人工智能技术的深入应用，对行业文化建设和证券公司文化建设在实践方面提出了新的要求，创造性开展学习型组织建设是丰富和深化行业文化建设的根本途径。
　　三、智能时代证券公司建设学习型组织的思考与探索
　　30多年前，彼得·圣吉在《第五项修炼——学习型组织的艺术与实践》一书中提醒商业组织的领导人：“从长远来看，公司想要保持竞争优势，唯一的办法就是要能够比竞争对手学得更快”。大多数世界500强企业，都在不同程度地运用建设学习组织的五项修炼技术，有效地支撑了企业的持续发展。
　　我国证券公司在应对人工智能技术带来的诸多挑战时，应积极拥抱人工智能技术，在行业文化建设工作指引下，创造性地开展学习型组织建设活动，助力证券行业高质量发展。可以从以下几个方面进行探索和实践：
　　（一）善用场景化、碎片化、交互式认知方式强化理念共识
　　由互联网技术和人工智能技术赋能成长起来的Z时代和千禧一代与传承了工业化时代管理理念的中高层管理人员，如何在理念上一致、在行动上协调起来，这是一个现实问题。
　　随着业务活动在线化、管理流程在线化、社交互动在线化，形成了工作关系“网友化”的职场现象，这是Z时代和千禧一代员工驾轻就熟的工作场景。Z时代和千禧一代天然地习惯通过在线的社交互动描绘对社会的认知框架，从场景化、碎片化信息中去体会价值和意义，这是一个相互叙事、相互影响、相互加深认知的过程，这与X时代习惯的自上而下的价值观宣贯和长篇大论的学习方式不同。世界一流的战略大师加里·哈默尔（Gary Hamel）尖锐地指出，“现在，您的公司拥有21世纪互联网化的业务流程，20世纪中叶的管理流程，而它们却是建立在19世纪的管理原则之上。”针对这种状况，中高管理人员要躬身入局、亲自下场，与广大员工进行积极互动，对员工的行为进行点评、对留言进行回复、对疑惑进行反馈，让广大员工从中高层人员的碎片化言语和互动中得到被“即时感知”的数字化场景体验，反之亦然。领英公司（LinkedIn）的技术总监曾经这样描绘他们对公司CEO早晨活动的感知，“从CEO每天的在线活动规律中，我们大致能判断他几点起床、几点用卫生间以及锻炼时间和早餐时间”。如果中高层管理者始终停留自身熟悉的物理空间对Z时代和千禧一代进行指挥与协调，犹如天各一方，指令传达的效率会大大衰减。
　　在领先企业的实践中，正是因为企业对客户在线活动和在线信息的分析，做出尽可能贴近真实的客户画像，进而提供针对性的服务。将这种技术和方式用于内部人力资源效能分析、凝聚力分析、满意度分析，或许比采取问卷方式获取数据进行分析更真实、更有价值。
　　（二）通过共创式、“一键分享”的技术平台聚合学习资源
　　在国内证券公司中，鲜见成功的知识管理经验。其他知识型企业的成功实践表明，将知识管理嵌入业务流程，并且建立明确的职责贯彻执行，是最为有效的措施。证券公司在完成数字化转型以后，每一位员工都可以方便、即时地访问数据和调用信息，就可以加快集体知识和经验在不同代际员工队伍之间的传授速度和质量，可以增强员工的专业技能和执行速度。而要达到这样的效果，证券公司内部必须保持一定的开放度，对于极少量属于需要绝对保密的资料和信息外，其他的信息和资料都应该在内部公开，将有效的学习资源“取之于员工、用之于员工”。只有这样，才会激发每一位员工自主学习和运用的意愿，才能整体性增进每一位员工的技能提升。
　　在智能时代，证券公司为客户提供专业服务，多以口头和书面报告的形式呈现，而生成式人工智能天然地具有这方面的潜质。无论是当前用于公司内部分享的知识或经验，还是用于调适人工智能模型的语料准备，都需要拥有简便易用的知识积累和分享平台，并且需要建立鼓励和引导分享的长效机制。在数字化平台上，采取共创式、“一键分享”的技术进行学习资源和专业知识聚合，是应对智能时代挑战的必做题。
　　（三）通过顾问式学习陪伴和针对性学习推送促进人才发展
　　证券公司在尝试针对客户提供个性化服务的同时，也需要投入精力构建平台，为员工的学习和成长提供支持。
　　绝大部分证券公司现今普遍采用的培训和学习方式，在大数据技术和人工智能技术加持下，可以进一步进行创新探索。对于传统的作息方式、学习内容安排、学习节奏安排完全一样的学习和培训方式，以及一些人人必学的项目安排，都可以进行重新构建。比如，在所有的学习和培训之前，先进行综合测试，根据测试进行课程设计优化；对于知识性学习，采取“缺什么才学什么”的措施；结合员工的岗位、专业资质水平、所服务客户的特点，针对性地推送专业学习资料，提高学习支持的有效性；根据员工的个人发展阶段和自我发展需要，进行个性化学习项目设计，等等。
　　正像企业采取人机协同方式服务客户一样，证券公司也可以尝试以人机协同的方式为员工赋能，因才施策，形成顾问式学习陪伴，减少学习投入冗余，提高人才发展质量。
　　（四）通过可视化、可追溯的端到端工作流程提高协同效率
　　人与人之间的工作协同，始终是组织效率的洼地。证券公司无论是为客户提供专业服务，还是内部开展项目性工作，都需要团队协同和跨部门协同作战。其中，人与人之间、团队与团队之间、部门与部门之间、子公司与子公司之间、母子公司之间的协同效率，直接影响服务质量和效率。在技术领域，一些专业机构也不遗余力地提供解决方案，但应用效果有限。几乎所有大公司都提出建立“One Firm”的理念和支撑战略，落地效果总是差强人意。这正是建设学习型组织需要突破的障碍。
　　互联网企业原生的在线技术、可视化呈现技术和大数据驱动技术正在被许多证券公司借鉴。通过设计“彼此可见、步步可见、首尾可见、全程可见、应见必见”的可视化、可追溯工作流程，可以帮助员工队伍的每一位成员形成“即可见树木、又可见森林”视野，对于促进协同、增强员工的团队意识和主人翁意识起到显著的支撑作用。基于理念对齐、目标对齐、行动对齐的理念，字节跳动公司打造的飞书平台，加上OKR管理模式，在人员职责、任务目标、工作活动、业务流程、运营结果、评价反馈等方面实现了360度可见，用组织内部的超强“能见度”照亮全员协同，扫除协同“盲点”，帮助许多企业做大做强。
　　专长于工作协同的Slack公司，则聚焦在即时聊天、文件分享和视频会议三个基础协同能力，集成了聊天体验、文件共享、搜索、工具集成、视频聊天等应用，成为协同工作的利器。Salesforce收购Slack公司，则被看作天合之作。IBM的研究表明，在Salesforce中使用智能工作流程的公司将业务生产力提高了76%，客户满意度提高了86%，员工满意度提高了83%。
　　因此，证券公司可借鉴互联网原生企业在端到端闭环管理技术、全在线协同技术、客户旅程设计方面的实践，提升公司内外协同效率，提高服务效率和客户满意度。
　　（五）通过构建敏捷型团队提升员工队伍整体战斗力
　　敏捷组织诞生于互联网时代，互联网企业生而敏捷。作为一种创新的组织形式，敏捷组织打破条线割裂、层级森严的传统组织架构，在稳定性与灵活性之间实现完美平衡。麦肯锡认为，对企业来说，敏捷具备五大价值，即聚焦于实现极致用户体验、提升生产率、提高员工满意度、加快决策流程和提高企业效益。
　　通过观察国内外企业敏捷转型的成功实践，麦肯锡发现，敏捷模式可将产品开发速度提升5倍、决策效率提升3倍。已经开展敏捷转型的国内外领先银行则惊喜地看到斐然成效：对内员工服务意识提升、员工体验改善，员工净推荐值（NPS）提升10-20分；对外客户服务体验改善，顾客净推荐值提升20-30分，税息折旧及摊销前利润（EBITDA）增长5%-10%。
　　敏捷的运营模式通过倡导职责明确的文化，确保与战略目标保持一致，建立“一目了然”的透明度，以及鼓励持续协作和自我校准，鼓励各个团队相互赋能。虽然许多金融行业的高管们已意识到敏捷转型势在必行，但国内金融机构的敏捷转型探索尚处在起步阶段。国内券商中金公司和华林证券等机构实行“部落制”组织模式，是对敏捷组织实现方式的积极探索，获得同行业广泛关注。
　　（六）通过人机协同式工作平台对全员进行赋能
　　生成式人工智能带来了人机协同模式，但是如何与机器高效协同则是一个新的课题；随着智能技术的快速发展，人机协同问题会是一个长期的问题摆在所有的专业人士面前。
　　在智能技术日趋成熟以后，可望实现对每一位专业工作者进行“个体级”赋能；通过全面赋能，业务前线将会出现“全能型”个人工作者；与大家熟悉的基于层级、或基于团队、或基于业务板块的赋能相比，“个体级”赋能将会更加高效；对于我们熟知的由“前线呼唤炮火”的作业模式，也可以变得更加高效。在此之前，还有很多基础工作要做，需要从传统的基于人际协同的工作模式，逐步转向人机协同模式。
　　综上所述，在智能时代，证券公司可主要围绕强化理念共识、共创共享知识、建立敏捷模式、构建人机协同等主题持续开展学习新组织建设活动，深入践行行业文化，助力证券行业高质量发展。
　　参考资料：
　　1、德勤人工智能研究院：《生成式人工智能对企业的影响和意义》（2023）
　　2、埃森哲：《生成式人工智能人人可用的新时代》（2023）
　　3、德勤人工智能研究院：《成为人工智能驱动型企业》（2021）
　　4、KPMG：《构建数字金融新格局》（2022）
　　5、IBM公司：《采用以设计为导向、由数据驱动的方法实现体验转型》（2022）
　　6、麦肯锡公司：《致胜有道：成功打造AI新生代银行》（2023）
　　7、罗兰贝格：《打造企业文化之基助力企业和谐发展》（2020）
　　广发证券股份有限公司培训中心总经理刘正周
　　内容摘要：
　　关键词：
　　1、生成式人工智能技术将在人才结构和能力、价值观传承、人机协同、数字化进程等方面给证券公司经营管理带来诸多挑战；
　　2、建设学习型组织承载了行业文化建设的核心理念，可以有效突破和化解证券公司战略实施过程中的种种障碍，培养组织持续发展能力；
　　3、在人工智能时代，证券公司可以采取以下举措，创造性开展学习型组织建设实践，助力证券行业高质量发展：（1）通过场景化、碎片化、交互式认知方式强化理念共识，（2）通过共创式、“一键分享”的技术平台聚合学习资源，（3）通过顾问式学习陪伴和针对性学习推送促进人才发展，（4）通过可视化、可追溯的端到端工作流程提高协同效率，（5）通过构建敏捷型团队提升员工队伍整体战斗力，（6）通过人机协同式工作平台对全员进行赋能。
　　关键词：
　　生成式人工智能学习型组织文化建设人机协同(CIS)
（文章来源：中国证券报·中证网）