金融業 AI 裁員潮一分鐘速讀
說法分歧：渣打、Visa 直接把裁員和 AI 連在一起；巴克萊稱 AI 只是「糖霜」，NAB 的交易所公告全文沒有 AI 一詞。
工程師與後台：巴克萊約六成裁減行動與支援部門有關，包括開發人員；Visa 多數裁減在技術與產品團隊，兩家都在擴大 AI 程式工具。
AI 漂白：Challenger 統計今年前 9 月美國約 12 萬個裁員把 AI 列為原因；NBER 調查近 6,000 名高階主管，逾九成說 AI 過去三年沒影響就業。
台灣反向：本國銀行員工 2025 年底約 16.7 萬人，創近年新高，分行卻持續減少；87% 的本國銀行已導入 AI。
真正壓力點：派遣、外包與初階職位最先承壓；台灣的時間差是一段緩衝期，躲不掉後面的衝擊。
巴克萊與 NAB 同週裁員：一家談 AI，一家隻字不提
10 月 20 日清晨，澳洲國民銀行（NAB）向澳洲證券交易所提交公告。NAB 將裁減最多 2,500 個職位，約占員工的 6%，其中最多 1,500 個在 2026 年底前完成。為此，NAB 在 2027 財年提列約 3 億澳元的稅前重組費用；前兩個財年，這筆費用每年只有約 8,000 萬澳元。
公告列出的理由包括經濟環境轉差、客戶期望提高、競爭激烈，以及「快速的科技變革」。整份公告找不到「AI」這兩個字母。
兩天後的 10 月 22 日下午，巴克萊（Barclays）公布第三季財報。財務長 Anna Cross 在法說會上說，巴克萊的相關行動預計減少約 5,000 名全職員工。她對記者說明，這是今年的數字，包含上半年已完成的約 1,000 人。以 2025 年底約 9.3 萬名員工計算，約占 5%。她在法說會上特別提到，約六成行動與支援部門有關，其中包括「因為 AI 讓員工更有生產力而減少的開發人員」。
執行長 C.S. Venkatakrishnan 則在同一場法說會上替 AI 降溫。他說巴克萊會大規模運用 AI，接著補了一句：「AI 是蛋糕上的糖霜，不是蛋糕本身。」在他的說法裡，蛋糕指的是資料標準化、基礎設施現代化與流程整合。
這個時間點會讓人關注的原因是因為， 10 月 5 日巴克萊才宣布擴大導入 Anthropic 的 Claude。目標是在 2026 年底前，讓一半開發人員使用 Claude Code。兩週多之後，開發人員就出現在裁減說明裡。
前一週的台灣，是另一種狀況。10 月 13 日，金管會發布「金融業運用代理 AI 安全諮詢文件」。10 月 15 日，金管會公布 2026 年金融業 AI 應用調查，本國銀行的 AI 導入率達 87%。業者導入 AI 的前兩大目的，是「提升作業效率」和「節省人力」。然而根據金管會銀行局統計，本國銀行員工在 2025 年底約 16.7 萬人，創下近年新高。
把這幾件事放在一起看，金融業的 AI 裁員潮確實存在。不過，「AI 造成多少裁員」和「AI 被拿來解釋多少裁員」，或許需要分開計算。
2026 年金融業 AI 裁員與監管事件時間軸，涵蓋 Block、渣打、Visa、巴克萊、NAB 與金管會
為什麼 AI 裁員先衝擊銀行後台與工程師
今年三月時，馬克寫過銀行 AI 客服的發展，當時聚焦在面向客戶的 AI 代理。但現在這一波裁員潮的重心換了位置，衝擊集中在客戶看不到的地方：中後台作業、法遵審查，以及寫程式的工程師。
要理解原因，可以先看研究機構的估算。花旗在 2024 年 6 月發表 Citi GPS 報告《AI & Finance: Bot, Bank & Beyond》。報告指出，銀行業約 54% 的職務具有高度自動化潛力，另有 12% 可被 AI 強化。在所有產業裡，銀行業受影響的比例最高。
彭博行業研究（Bloomberg Intelligence）在 2025 年 1 月，發表對全球銀行資訊長與技術長的調查。受訪者平均預期未來 3 到 5 年人力淨減約 3%；93 位受訪者中，近四分之一預期減少 5% 到 10%。彭博行業研究據此估算，全球銀行可能裁減多達 20 萬個職位，受影響最大的是後台、中台與營運部門。
這兩份報告回答了「哪裡會被影響」。讓 2026 年變得不同的，是工具已經進入日常流程。
工程師為什麼先被點名
軟體開發的工作高度結構化，成效也最容易量化。花旗執行長 Jane Fraser 在 2025 年 10 月的法說會上說，花旗當年的 AI 自動程式碼審查已超過一百萬次。這些審查每週創造約 10 萬小時的產能。若以每週 40 小時換算，約等於 2,500 名全職人力。
到了 2026 年第三季，花旗約有 1.4 萬名工程師使用 AI 程式代理 Devin。花旗也把原本外包的工作收回內部，科技供應商支出因此年減 30%。另有約 100 個最仰賴人工的流程，已經或正在用 AI 與自動化重新設計。
Visa 在 2026 財年第三季法說會揭露的數字更具體。Visa 正把 10 人以上的產品開發團隊，改組成 2 到 4 人的「代理小隊」（agentic squads）。根據公司自述，程式碼提交量增加 80%，需求定義的時間從 30 天縮短到 5 天。
如果 10 人團隊的工作，能由 3 個人加上 AI 代理接手，管理層自然會重新計算人力配置。
人數已經往下走
這些變化已經反映在人數上。彭博統計，美國六大銀行在 2025 年合計減少約 1.06 萬名員工，是 2016 年以來最大的減幅。
美國勞動統計局（BLS）的數據常被拿來佐證金融業萎縮。截至 2026 年 9 月，美國「金融活動」就業比 2025 年 5 月的高點少了約 12.9 萬人。這個類別包含保險與不動產租賃，其中約 9 萬人來自保險業者。銀行本身的減幅小得多，要看清銀行的變化，還是得回到個別銀行的財報。而最容易量化的工作流程，最先被量化，也最先被縮編。
四種 AI 裁員敘事：渣打、Visa、巴克萊與 NAB 的案例
同樣是裁員，各家機構的說法差很多。有的把 AI 放在最前面，有的刻意淡化，有的完全不提。以下按「公司怎麼解釋裁員」分成四種角色，還有兩個極端案例。
渣打：把話說得太白的「人力資本替代」
2026 年 5 月 19 日，渣打（Standard Chartered）在香港舉辦投資人活動。渣打宣布，2030 年前企業職能職位將減少逾 15%。據路透報導，渣打的企業職能員工逾 5.2 萬人，全行近 8.2 萬人。官方沒有公布具體人數；路透換算逾 7,000 個，Fox Business 則估算逾 7,800 個。
渣打營運長與科技營運主管在活動講稿中，點名了會被重新設計的工作流程。名單包括認識客戶（KYC）、開戶與客戶盡職調查、支付作業、人資作業與軟體開發。這些都是規則明確、可以拆成步驟的工作。
此時渣打 2026 年第一季的財富管理收入年增 32%，創下單季紀錄。渣打也提前一年達成 2026 年中期財務目標。新的有形股東權益報酬率（ROTE）目標，訂在 2028 年逾 15%、2030 年約 18%。換句話說，渣打是在獲利最好的時候，主動選擇縮減後台。
5 月 19 日，執行長 Bill Winters 對記者說這不是削減成本；在某些情況下，渣打是用投入的金融資本與投資資本，取代「較低價值的人力資本」。
這句話引起強烈反彈。據彭博報導，新加坡與香港金管局都曾就此詢問渣打；香港金管局另追問，渣打是否把 AI 當成裁員藉口。Winters 在 5 月 20 日的員工信中解釋，職位消失反映的是工作內容的改變，與員工的價值無關。5 月 22 日，他在 LinkedIn 為言論讓同事難過致歉，但沒有收回說法，也沒有改變裁員計畫。
投資人活動的講稿裡，有一組數字比 Winters 的發言更值得注意。渣打財富管理與零售銀行部門（WRB）的整體人力已減少 20%；過去兩年，客戶關係經理（RM）則增加 18%。兩個數字的計算基礎不同，方向卻很清楚。整體人力變少、前線 RM 變多，這正是渣打想要的組織形狀。
渣打的故事說明，公司財務健康時，AI 裁員會被包裝成資本配置。接下來另一家獲利同樣亮眼的公司，則拿出了更多 AI 的證據。
Visa：AI 證據最完整的一家
7 月 28 日晚間，Visa 執行長 Ryan McInerney 發出內部信。Visa 發言人隨後向路透證實，公司將裁減約 2,600 人，約占員工的 7%。隔天清晨，Visa 公布 2026 財年第三季財報，淨營收年增 14% 至 116 億美元，並認列 5.63 億美元資遣費。
Visa 在法說會上說，這次裁減「多數在技術與產品團隊」。加州 Foster City 園區提交的 WARN 裁員通知顯示，320 名受影響員工中，有 6 位副總裁與 37 位資深總監。
這不是 Visa 第一次調整人力。2024 年 10 月底，《華爾街日報》報導 Visa 將裁減約 1,400 名員工與約聘人員。2025 財年 Visa 員工淨增約 8% 至 3.41 萬人，同一年仍認列 2.13 億美元資遣費。人數成長和組織調整，一直同時進行。
McInerney 在內部信中寫道，Visa 必須持續改變工作方式，AI 正在加速這個轉變；釋出的資源將投入「最具潛力的機會」。他在法說會上點名的方向包括穩定幣、商業與資金流（如 Visa Direct 與 B2B 支付）和跨境交易。代理商務與風控等加值服務也在名單上。
Visa 的說法之所以比較可信，在於證據來自同一批團隊。被裁減的是技術與產品部門；Visa 自己公布的 AI 生產力數字，例如代理小隊與 80% 的提交量成長，也來自這些部門。裁減和 AI 部署，發生在同一個地方。
在渣打和 Visa 都在財務健康時主動調整。巴克萊的情況則複雜得多。
巴克萊：糖霜論背後的成本考量
回到 10 月 22 日的巴克萊。那 5,000 人是財務長對 2026 全年的預估，並非一份新的裁員公告。巴克萊在正式財報中，只寫了「預期由科技促成的全職人力縮減」。
巴克萊的財務壓力比渣打明顯。第三季固定收益、外匯與大宗商品（FICC）交易收入年減 19%，降到 10.12 億英鎊。股票交易收入年增 47%，集團總收入約 73.7 億英鎊，年增 3%。其中投資銀行收入 31 億英鎊，低於市場預估的 33 億。稅前獲利年增 12% 至 23.22 億英鎊，仍略低於分析師預估的 24.2 億。
成本目標也是裁員的推力。據衛報報導，財務長 Cross 表示，這次裁員屬於 2027 年節省逾 11 億英鎊的計畫。財報另訂 2026 到 2028 年毛效率節省逾 20 億英鎊。政策面的壓力也在逼近。據衛報報導，財政大臣 John Healey 可能在 10 月 28 日的預算案中調高銀行附加稅；巴克萊執行長 9 月才公開呼籲政府不要對銀行加稅。
這些背景讓工會不買單。英國 Unite 工會秘書長 Sharon Graham 發表聲明，批評巴克萊把 AI 當成裁撤忠誠員工的藉口。她要求公司改為提升員工技能。Unite 也表示，正與巴克萊進行緊急談判。
巴克萊同時在強化 AI 治理。10 月，原集團幕僚長 Anita Tanna 出任巴克萊首任 AI 長。巴克萊的處境是兩件事同時成立：AI 確實讓開發人員更有效率，成本與稅負壓力也確實存在。執行長則把資料、基礎設施與流程的整頓放在 AI 前面，刻意淡化 AI 的角色。在工會和政府面前，這是比較穩妥的說法。
相較之下，巴克萊至少還談了 AI，NAB 則選擇完全不提。
NAB：公告裡找不到 AI
NAB 的裁減集中在企業職能，也會大幅減少顧問與外部承包商，並對高階管理職位做更深的調整。公告強調，面向客戶的銀行職位「不受實質影響」。省下來的資源，將投入擴大商業銀行、存款成長與自營房貸業務。
澳洲金融業工會（FSU）要求 NAB 說明，這次裁員是否和 AI 有關。根據澳洲聯合通訊社（AAP）報導，FSU 副秘書長轉述 NAB 的回應是「需要之後再回覆」。NAB 的科技暨 AI 主管 Pete Steel，則在 10 月 9 日的國會委員會上說過，NAB 沒有因為 AI 而減少全職人力。他說，NAB 是把人轉往面對客戶的職位。
NAB 的背景更接近傳統的成本重整。2025 財年 NAB 的法定淨利年減約 3%，降到 67.6 億澳元；現金盈餘則大致持平。澳洲 9 月失業率升到 4.7%；據 AAP 報導，這是 2021 年 10 月以來最高。NAB 將在 11 月 5 日公布 2026 財年業績，屆時會說明 2027 財年的成本展望。
媒體標題大多把 NAB 寫成「AI 裁員」。從公告內容看，這次更像一場企業職能的瘦身。至於瘦身之後，這些工作由誰來做，NAB 目前沒有回答。
前面四家都有明確的公告。而華爾街大型銀行的做法，則安靜得多。
華爾街的安靜縮編：富國、美銀、花旗、摩根大通
美國大型銀行很少發布大規模裁員公告，不過員工人數卻一直往下走。富國銀行（Wells Fargo）是最明顯的例子。2026 年第三季，富國的員工數季減 2%、年減 8%，比 2020 年第二季的高峰少了 30%，已連續六年每季下降。執行長 Charlie Scharf 在 2025 年 11 月說，認為 AI 不會減少人力的人，要嘛不懂，要嘛沒有完全說實話。他也對路透表示，商業授信備忘錄的準備工作大多應該自動化。
美國銀行（Bank of America）靠的是控管招募。執行長 Brian Moynihan 今年 7 月說，美銀每個月要招募約 1,300 人，才能讓總人數維持持平。只要少招一些，人數就會自然下降。
花旗在 2024 年 1 月宣布，2026 年底前要裁減約 2 萬個職位。以當時約 24 萬名員工估算，約占 8%。截至 2026 年 9 月底，花旗員工約 21.7 萬人，年減約 1 萬人。花旗今年前三季認列的資遣費，累計約 10 億美元。10 月中旬，Fraser 在《財星》（Fortune）最具影響力女性高峰會上被問到，AI 最終會不會讓員工變少。她回答：「老實說，我們還不知道。」
摩根大通的說法最具體。執行長 Jamie Dimon 在 7 月的法說會上說，摩根大通的 AI 應用案例已接近一千個。有些特定領域的職位減少了 30% 到 40%，多數受影響的員工都獲得行內其他職缺。
這四家銀行都沒有發出「AI 裁員」的新聞稿。靠著自然離職、招募控管與內部轉調，人數照樣持續減少。
在光譜的兩端，還有兩個值得一提的案例。
激進與撤回：Block 與 CBA
金融科技公司 Block 走得最遠。2 月 27 日，Block 宣布裁減約 4,000 人，員工從 1 萬多人降到不到 6,000 人，減幅約四成。共同創辦人 Jack Dorsey 明講，AI 讓公司能用更小、更扁平的團隊運作。消息公布後，Block 股價隔日收漲近 18%。據彭博與《華爾街日報》5 月報導，支付公司 PayPal 也在評估裁減最多兩成人力。
另一端是澳洲聯邦銀行（CBA）。2025 年 7 月，CBA 導入 AI 語音機器人後，裁撤了 45 個客服職位。8 月在 FSU 施壓下，CBA 撤回決定並向員工道歉。撤回並沒有讓 CBA 停止縮編；根據 FSU 統計，CBA 今年已裁減超過 1,000 人。
渣打、Visa、巴克萊、NAB、Block 裁員規模與 AI 歸因程度比較圖
AI 漂白還是真替代：判讀銀行 AI 裁員的四個指標
看完這些案例，一個問題浮上來：到底有多少裁員真的是 AI 造成的？
美國再就業顧問公司 Challenger, Gray & Christmas 長期追蹤企業的裁員公告。2026 年上半年，美國把 AI 列為原因的裁員公告涉及 101,743 人，約占總裁員的 23%。到 9 月為止，累計約 12 萬人，占比約 21%。同期金融業各種原因的裁員公告共 23,762 人，比去年同期少約一半；金融科技業則年增 331% 至 7,806 人。這兩個產業數字都不限於 AI 歸因。
企業端的調查則呈現另一面。美國國家經濟研究局（NBER）在 2026 年 2 月發布一份工作論文。Nicholas Bloom 等經濟學家，調查了美國、英國、德國與澳洲近 6,000 名高階主管。69% 的企業已在使用 AI，但逾九成受訪者表示，過去三年 AI 對公司的就業人數沒有影響。他們預期未來三年，AI 會讓就業減少約 0.7%。NBER 在 10 月發布修訂版，樣本擴大到七國近 9,000 名高階主管，結論仍是 AI 對就業幾乎沒有淨影響。
公告數字和企業自評的落差，催生了一個新名詞。德意志銀行的分析師在今年 1 月的報告中預言，「AI 裁員漂白」會是 2026 年的顯著特徵。這個詞的英文是 AI redundancy washing，指企業把裁員歸咎給 AI。OpenAI 執行長 Sam Altman 2 月受訪時也承認，有些企業把原本就會進行的裁員歸咎給 AI；他同時表示，真實的工作取代也確實存在。
既然兩種情況並存，讀者需要一套判讀方法。馬克整理了四個指標。
第一，公司有沒有公布可驗證的 AI 產能數字。 Visa 和花旗都公布了具體數據；巴克萊在法說會與財報簡報中都提到 AI，但沒有量化數字；NAB 則完全沒有。
第二，裁減部門和 AI 部署部門是否重疊。 Visa 的技術與產品團隊、巴克萊的開發人員，都是 AI 程式工具的主要使用者。NAB 的企業職能，則看不出和 AI 部署的對應關係。
第三，財務背景屬於主動重配或被動減壓。 渣打和 Visa 在獲利成長時調整人力。巴克萊面對 FICC 收入下滑與稅負壓力，但稅前獲利仍年增 12%；NAB 則面對法定淨利小幅下滑與經濟轉差。
第四，人數的性質。 巴克萊的 5,000 人是全年預估，包含已完成的部分；富國和美銀主要靠自然減員；渣打的計畫則拉長到 2030 年。
把這四個指標套到前面的案例上，結果如下：
這張表最重要的發現是，AI 漂白和真實替代常常發生在同一家公司裡。巴克萊開發人員的減少確實和 AI 有關。財務長說，整體 5,000 人同時來自組織簡化與 AI 的初步影響；馬克認為，成本計畫與稅負壓力也在背後推了一把。比起追問「這是不是 AI 裁員」，更有用的問題是「這家公司的哪一部分裁員和 AI 有關」。
AI 會取代哪些銀行工作：銀行職能金字塔的重組
用白話說，代理式 AI（Agentic AI）擅長把多步驟、跨系統、規則明確的工作串起來，從頭跑到尾。銀行的中後台，正好充滿這類工作。
一筆企業授信的五個步驟
假設一家企業向銀行申請授信。傳統流程大致分成五步。先蒐集企業資料，再把財報數字建檔，接著由授信人員撰寫授信備忘錄初稿。然後進行風險判斷，最後由有權限的主管核准。
前三步的共同點，是把資訊搬來搬去、整理成固定格式。AI 代理可以自動抓取文件、辨識財報欄位、套用範本寫出初稿，速度遠快於人工。這也是富國執行長 Scharf 認為，商業授信備忘錄的準備工作「大多應該自動化」的原因。法國巴黎銀行（BNP Paribas）9 月與 Google Cloud 宣布合作，計畫導入撰寫授信備忘錄的 AI 代理。這項計畫目前仍在規劃階段。
後兩步就不同了。風險判斷牽涉經驗與情境，核准牽涉法律責任；出了問題，監管機關要找的是做決定的人。在授信流程裡，AI 接手的是中間段，兩端仍需要人。
其他高曝險工作流程
授信之外，還有幾類工作流程正在被重新設計。
認識客戶與開戶：渣打營運長點名的 KYC、開戶與客戶盡職調查，需要比對大量文件與名單。這類工作規則明確，很適合交給 AI 代理先跑一輪。
內部知識搜尋：英國 Lloyds 銀行的客服人員，過去要在 1.3 萬篇知識文章中查資料。導入內部工具 Athena 後，平均搜尋時間從 59 秒降到 20 秒，約減少 66%。花旗近 18 萬名員工可使用內部 AI 工具，2025 年截至 10 月中已使用約 700 萬次。
程式碼審查與編寫：前面提到的花旗 Devin、Visa 代理小隊、巴克萊 Claude Code，都屬於這一類。
金字塔的底座最先變窄
這些工作流程有一個共同點：它們過去是初階員工的訓練場。
《紐約時報》在 2024 年報導，高盛、摩根士丹利等投資銀行正在評估，把初階分析師的招募名額削減最多三分之二；高盛當時回應目前沒有這樣的計畫。到了 2026 年 6 月，麥肯錫 QuantumBlack 的負責人 Debasish Patnaik 對彭博表示，這件事正在發生。銀行正在縮減初階分析師招募，幅度最多達三分之二。他也提到，銀行約 62% 的 AI 人才，正是來自同一批年輕人。
這構成一個結構性矛盾。銀行一邊縮減初階職位，一邊又需要這批人成為未來的 AI 人才與中階主管。
傳統銀行的組織像一座金字塔：底部是大量處理文件與作業的初階員工，往上逐層變少。AI 代理接手中後台工作流程之後，底座與中段開始變窄；人力往兩個方向集中，一端是面對客戶的客戶關係經理，另一端是 AI 治理與工程人才。
渣打 WRB 整體人力減少 20%、RM 卻在兩年內增加 18%，就是這個變化的縮影。對銀行來說，同樣的營收可以用更少的人支撐，獲利能力因此改善。對員工來說，職涯的入口正在變窄。
銀行職能 AI 曝險金字塔示意圖，初階工作與中後台作業曝險最高
台灣金融業的反向曲線：分行在減，行員在增
把視線轉回台灣，數據的方向幾乎相反。
數字先行
根據金管會銀行局統計，本國銀行員工從 2014 年底的約 14.2 萬人，增加到 2025 年底的約 16.7 萬人，創近年新高。2026 年 6 月底約 16.6 萬人，比年底少約 1,000 人，但仍比去年同期多約 1,600 人。過去 11 年中，有 9 年的 6 月底人數低於前一年底，這比較像季節性的人力流動。
本國銀行的國內分支機構則整體呈下降趨勢，從 2014 年底的 3,460 家，降到 2026 年 8 月底的 3,350 家。分行在減，行員在增，人力正從櫃台流向其他職能。
人才市場的訊號也一致。104 人力銀行 2026 年 6 月的數據顯示，金融、投顧及保險業每月人才缺口達 3.4 萬人。每位求職者平均可分到 4 個工作機會，是整體求職市場的兩倍。資訊軟體系統類每月徵才約 3,000 人，占 9%，成為金融業第四大招募職類。勞動部的職位空缺調查也顯示，2026 年 6 月底金融保險業職缺約 1.3 萬個，年增 13.4%。
薪資也在往上走。經濟日報彙整 13 家金控揭露的 2025 年度資料，非主管全時員工薪資中位數平均約 133 萬元。這個數字年增 3.6%；從 2019 年到 2025 年，累計成長約 34%。第一金、合庫金、兆豐金、元大金與中信金的中位數，都超過 140 萬元。
2014 至 2026 年台灣本國銀行員工數與國內分行數趨勢圖
金控在做什麼
台灣金控並沒有忽略 AI。差別在於，它們目前的做法是「加 AI，也加人」。
國泰金控在 9 月的技術年會上，首度公開三位「AI 數位同事」。Vanessa.ai 負責專案管理，Sherlock.ai 負責科技治理審查，Lawrence.ai 負責法務合約初審。國泰表示，策略正從「雲端優先」走向「代理優先」，但重要決策仍由真人把關。國泰金控與五大子公司今年預計招募逾 7,600 名內外勤人員，其中數位科技人才逾 800 名，已連續四年成長。
另一個例子是國泰金控人資部門的 HR 知識助手。人資團隊每月要回應超過 600 件同仁諮詢；導入 AI 助手後，97% 的常見問題可以在 1 分鐘內回覆，每月釋放超過 60 小時的工時。
富邦金控在 2025 年 7 月與五家子公司組成「生成式 AI 應用推動團隊」。富邦 2026 年的儲備幹部（MA）計畫預計招募 70 名，並首度設立「AI 數位服務」組。
玉山金控則是一邊擴編、一邊整合。玉山在 9 月 1 日完成併入三商美邦人壽，12 月 1 日將更名為玉山人壽。截至今年 5 月底，三商壽約有 1.03 萬名內外勤人員；玉山承諾合併後 3 年內不改變其勞動權益。這份承諾有歷史脈絡。2008 年金融海嘯時，剛接任玉山銀行總經理的黃男州與創辦人帶頭減薪兩成，並宣布玉山不裁員。
外商銀行在台灣也還在招人。星展銀行 2027 梯次的儲備幹部計畫，預計招募逾 20 名，不限學科背景。渣打集團的全球裁減計畫沒有公布各市場人數，截至 10 月也未見台灣子行受影響的報導。據工商時報報導，渣打台灣的財管業務獲利排在集團全球前三，高資產新客戶數也較去年倍增。
為什麼台灣銀行還沒出現大規模 AI 裁員
台灣和歐美澳的差異，馬克認為有三個原因。
第一，起點不同。 歐美大型銀行的 AI 工具已進入開發與作業流程，正在收割效率；台灣還在導入期。金管會 10 月公布的調查顯示，在使用 AI 的業者中，採用生成式 AI 的比例從 2024 年的 27% 跳到 76%。但使用代理式 AI 的業者只有 33 家；據經濟日報報導，其中銀行及金控 11 家。金管會也說明，代理式 AI 目前主要用在資料蒐集、報告撰寫與程式碼檢核等內部作業，仍處於發展初期。工具還沒深入到能接手整段工作流程的程度，自然談不上大規模縮編。資訊人才的缺口也說明，台灣金融業現在缺的是能導入 AI 的人。
第二，問責設計。 金管會在 2024 年 6 月 20 日發布《金融業運用人工智慧(AI)指引》。這份指引屬於行政指導性質，第一項核心原則就是「建立治理及問責機制」，期待金融機構為 AI 系統的治理負責。今年 10 月 13 日的代理 AI 安全諮詢文件，聚焦安全治理、風險分級與安全控管，徵詢期 30 天。文件建議金融機構依風險高低，配置覆核、監控、檢查、降級、停用與復原等機制。金管會也表明，這份文件將作為後續發布相關指引的參考。人工智慧基本法則已在 2026 年 1 月 14 日公布施行。金管會表示，正依該法第 16 條盤點金融業 AI 的應用場景與風險，適時研訂管理規範。
這些規範的共同點，是把責任留在人身上。只要 AI 的產出需要有人覆核，出事時需要有人負責，覆核與監控就需要編制。從法理上看，AI 本身並非法律上的權利義務主體，最後承擔責任的仍是金融機構與其人員。
第三，勞動制度與組織文化。 台灣《勞動基準法》第 11 條限定了雇主預告終止勞動契約的事由，例如虧損或業務緊縮，或業務性質變更且無適當工作可安置。人工智慧基本法第 15 條也規定，政府應依工作能力，輔導因 AI 利用而失業的人就業。加上金融業工會的存在，以及玉山這類「不裁員」的企業文化，台灣金控傾向用內部轉訓和自然流動來消化變化。高薪也讓金控有留才的本錢。
水面下的壓力
不裁員，不代表每個職位都安全。台灣有幾個值得注意的壓力點。
第一個是派遣與外包人力。根據台北富邦銀行 2025 年永續報告書，截至 2025 年底，北富銀與兩家子公司共有 10,682 名正職員工。兩家子公司是北富銀創投與富邦華一銀行。此外還有 111 名派遣人員。派遣人員的工作類型，多為客服、信用卡資料登打與徵信審查作業。對照渣打與其他國際銀行點名的高曝險工作流程，這幾類工作高度重疊。金控對正職員工的保障相對周全，非典型人力的合約則更容易調整。
第二個是初階職位與薪資分化。全國金融業工會聯合總會秘書長韓仕賢 10 月中旬在論壇上引述調查指出，AI 目前取代的是工作內容，尚未出現裁員。報導整理他的觀點認為，薪資可能出現 K 型分化，初階工作被取代後也可能出現人才斷層。全金聯 3 月公布的問卷（1,453 份，非隨機抽樣）顯示，約 31% 的受訪者認為，自己 10 年內因 AI 失業的可能性偏高或非常高。
第三個是制度正在補上。勞動部正在研擬「雇主運用人工智慧及勞工權益保障指引」草案，預計年底出爐。這份指引會影響金控未來導入 AI 時，如何和員工溝通、如何調整職務。
外商銀行的招募條件，也透露了人才需求的變化。星展與滙豐的新人培育計畫都不限科系，星展強調要找能駕馭科技、也理解客戶需求的人才。只負責單一流程的事務型工作，職涯空間正在縮小。
銀行 AI 裁員的風險與展望：裁得太快，還是轉得太慢
三個核心風險
風險一：裁得比 AI 成熟得快。 CBA 撤回 AI 語音機器人的案例說明，AI 在實際場景未必能完全補位。研究機構 Forrester 在今年 1 月的報告中也提出警告。許多宣布 AI 相關裁員的企業，其實還沒有成熟、經過驗證的 AI 應用可以接手。Forrester 同時預測，過半數歸因 AI 的裁員，最後會被悄悄撤回。人先走了、系統卻還接不住，營運就會出現斷層。
風險二：初階斷層。 銀行縮減初階分析師與作業人員，短期能省下成本。但五到十年後，銀行需要的中階主管與 AI 人才，原本就該從這批人裡培養。Patnaik 提到的 62%，正是這個風險的量化版本。
風險三：聲譽與監管。 渣打的案例顯示，裁員說法本身就可能成為監管議題。據彭博報導，新加坡與香港金管局都就此要求渣打說明；台灣金管會的代理 AI 諮詢文件，也把安全治理列為第一個面向。未來銀行宣布 AI 相關的人力調整時，說法和證據都會被放大檢視。
馬克碎念
在研究這波裁員潮的過程中，有兩句話很值得大家思考，一句是巴克萊執行長說的「AI 是糖霜，不是蛋糕」，另一句是渣打執行長說的「較低價值的人力資本」。
這兩句話引起的反應天差地別。Venkatakrishnan 的說法很安全，Winters 的說法則讓他公開道歉。仔細看，兩人描述的其實是同一件事。巴克萊財務長說得很清楚，開發人員的減少來自 AI 帶來的生產力；渣打的後台縮編，也伴隨大量資本投入。兩家銀行都在用科技取代一部分人力，差別只在誰的處境允許把話說清楚。
渣打在財富管理創紀錄時宣布，Winters 有底氣講資本配置的語言。巴克萊面對 FICC 收入下滑、工會反彈和可能到來的銀行稅，把 AI 說成糖霜是更穩妥的選擇。新聞稿上的措辭，反映的是公司的處境，未必是 AI 的真實角色。
所以馬克認為，觀察 AI 對金融業人力的影響，組織圖比新聞稿可靠。富國銀行沒發過一份「AI 裁員」公告，員工卻比高峰少了 30%。真正的變化往往發生在沒有新聞稿的地方：一個沒被補上的職缺，一個被合併的團隊，一份被縮短的招募名單。
另一個讓馬克反覆思考的，是台灣的時間差。台灣金控現在還在擴編，薪資也在上升，看起來和這波裁員潮距離很遠。但台灣和歐美的差距，主要是導入階段的差距。國泰的 AI 數位同事遲早會從試辦走向全面部署，代理式 AI 也會從目前的少數業者擴散到整個產業。到那時，歐美現在面對的問題，台灣也要面對。
這段時間差是緩衝期，最該做的事是重新設計初階職位。AI 代理接手資料整理和初稿撰寫之後，新進員工要在哪裡學會判斷？傳統的「從基層做起」，前提是基層有足夠的工作可以累積經驗，而這個前提正在消失。
金管會的代理 AI 諮詢文件，建議依風險配置覆核與停用機制，這其實是一個機會。覆核 AI 的產出、判斷 AI 何時出錯、決定何時該停用，都是新的職能。如果台灣金控能把這些職能設計成新人的訓練路徑，就有機會避開歐美正在擔心的人才斷層。若只是等 AI 成熟，再用自然減員慢慢消化，五年後台灣金控最缺的，可能是懂得管理 AI 的中階主管。
AI 會改變銀行需要多少人，也會改變銀行需要什麼樣的人。後者的影響，可能比前者更深遠。
金融業 AI 裁員常見問題（FAQ）
2026 年有哪些金融機構因為 AI 裁員？
渣打 5 月宣布，2030 年前企業職能職位減少逾 15%，媒體估算約 7,000 到 7,800 個。Visa 7 月裁減約 2,600 人，約占員工的 7%。巴克萊預估今年減少約 5,000 名全職員工，NAB 則最多裁減 2,500 個職位。各家把裁員歸因於 AI 的程度差很多，NAB 的公告甚至沒有提到 AI。
AI 會取代哪些銀行工作？
最容易被取代的，是規則明確、可以拆成步驟的工作流程。例如資料整理、財報建檔、授信備忘錄初稿、KYC 與開戶審查，以及程式碼的撰寫與審查。風險判斷與授信核准牽涉法律責任，目前仍需要有人負責。
為什麼銀行工程師也成為 AI 裁員的對象？
軟體開發的成效最容易量化，AI 程式工具也最成熟。花旗約有 1.4 萬名工程師使用 AI 程式代理 Devin；Visa 正把 10 人以上的團隊，改組成 2 到 4 人的代理小隊。巴克萊財務長也直接點名，AI 讓開發人員所需的人數減少。
什麼是 AI 裁員漂白（AI washing）？
AI 裁員漂白，指企業把原本就會進行的裁員歸咎給 AI。德意志銀行分析師預言，這會是 2026 年的顯著特徵。Challenger 統計，今年前 9 月美國約 12 萬個裁員把 AI 列為原因。但 NBER 調查近 6,000 名高階主管，逾九成表示 AI 過去三年沒有影響公司就業人數。
台灣的銀行會因為 AI 裁員嗎？
台灣目前沒有出現大規模的 AI 裁員。本國銀行員工在 2025 年底約 16.7 萬人，創近年新高；104 人力銀行統計，金融業每月人才缺口約 3.4 萬人。不過派遣、外包與初階職位最先承壓，全金聯也擔心初階工作被取代後會出現人才斷層。
金管會對金融業使用 AI 有哪些規範？
金管會在 2024 年 6 月發布《金融業運用人工智慧(AI)指引》，屬行政指導性質，第一項核心原則是建立治理及問責機制。2026 年 10 月 13 日，金管會再發布代理 AI 安全諮詢文件。文件建議金融機構依風險高低，配置覆核、監控、停用與復原等機制。
金融業從業人員該如何因應 AI？
從國際銀行的做法看，人力正往兩端集中。一端是面對客戶的客戶關係經理，另一端是 AI 治理與工程人才。覆核 AI 產出、判斷 AI 何時出錯與何時該停用，也正在成為新的職能。