Sáu ngân hàng lớn nhất của Hoa Kỳ đã sa thải 15.000 việc làm trong quý 1 năm 2026 trong khi đạt được 47 tỷ USD lợi nhuận, trong đó các CEO ghi nhận rõ ràng AI đã giúp cắt giảm số lượng nhân viên; JPMorgan, Citi, Goldman Sachs, Bank of America và Wells Fargo hiện đang tiết lộ các số liệu năng suất AI cụ thể trong các cuộc gọi báo cáo thu nhập, đánh dấu quý mà việc cắt giảm lực lượng lao động do AI thúc đẩy chuyển từ đầu cơ sang dữ liệu tài chính được kiểm toán.
Sáu ngân hàng lớn nhất của Mỹ sa thải 15.000 nhân viên trong quý đầu tiên của năm 2026 trong khi đạt được lợi nhuận chung 47 tỷ đô la, tăng 18% so với cùng kỳ năm ngoái. Các giám đốc điều hành không còn phòng ngừa rủi ro nữa. Jamie Dimon trí tuệ nhân tạo nói sẽ loại bỏ việc làm và mọi người không nên vùi đầu vào cát nữa. Charlie Scharf của Wells Fargo cho biết bất kỳ ai tuyên bố AI sẽ không giảm số lượng nhân viên đều không biết họ đang nói về điều gì hoặc không hoàn toàn trung thực. Goldman Sachs đã lưu hành một bản ghi nhớ nội bộ cảnh báo về việc cắt giảm việc làm và đình chỉ tuyển dụng theo chương trình có tên OneGS 3.0. Số lượng nhân viên của Citigroup đã giảm 2.000 chỉ trong một quý. Brian Moynihan của Bank of America đã trực tiếp ghi nhận AI trong việc cắt giảm lực lượng lao động bốn tháng sau khi nói với nhân viên rằng họ không phải lo lắng.
Việc phòng ngừa đã kết thúc. Các cuộc gọi thu nhập là dữ liệu.
Những con số
JPMorgan Chase sẽ chi 19,8 tỷ đô la cho công nghệ vào năm 2026, tăng 2 tỷ đô la so với năm trước. Ngân hàng báo cáo rằng năng suất ở các bộ phận sử dụng AI đã tăng lên khoảng 6%, gấp đôi so với trước khi triển khai. Vai trò vận hành đã bị cắt giảm 4% và chức năng hỗ trợ giảm 2%, trong khi các vị trí gắn liền với sự tương tác với khách hàng và tạo doanh thu tăng 4%. Dimon mô tả đây là một đợt tái triển khai lớn. Số lượng nhân viên của ngân hàng gần như ổn định ở mức 318.500, nhưng cơ cấu đã thay đổi. Những người xử lý đang được thay thế bởi những người bán hàng.
Trợ lý AI của Bank of America, Erica hiện tiết kiệm được số tiền tương đương 11.000 vị trí toàn thời gian. Gần 90% trong số 213.000 nhân viên của ngân hàng sử dụng công cụ nội bộ Erica dành cho nhân viên. Ngân hàng cũng đã sử dụng AI để loại bỏ 30% lao động khỏi quy trình mã hóa của mình, giúp Moynihan tiết kiệm được lượng hóa là 2.000 vị trí kỹ thuật. Lợi nhuận hàng quý đạt 8,6 tỷ đô la, cao hơn 1,6 tỷ đô la so với năm trước và ngân hàng cho rằng một phần lợi nhuận thu được là nhờ việc giảm số lượng nhân viên và tự động hóa.
Citigroup đang thực hiện quá trình tái cơ cấu mạnh mẽ nhất của tập đoàn. Ngân hàng có kế hoạch cắt giảm khoảng 20.000 vị trí vào cuối năm 2026, tương đương khoảng 8% lực lượng lao động toàn cầu. Khi hoạt động kinh doanh ngân hàng bán lẻ Banamex ở Mexico được niêm yết riêng, tổng số lượng nhân viên sẽ giảm khoảng 60.000 xuống còn khoảng 180.000. Giám đốc điều hành Jane Fraser đã nói với nhân viên trong một bản ghi nhớ vào tháng 1 rằng ngân hàng không được xếp loại dựa trên nỗ lực và AI và tự động hóa sẽ cho phép ngân hàng vận hành các chức năng vận hành và văn phòng cấp trung với ít người hơn. Các công cụ AI của Citi hiện đã tiếp cận được 182.000 nhân viên trên 84 quốc gia, với tỷ lệ áp dụng vượt quá 70%.
Goldman Sachs đã ra mắt OneGS 3.0 vào cuối năm 2025, một bản nâng cấp dựa trên AI cho chương trình hoạt động liên ngân hàng của mình. Sáng kiến này nhắm đến hoạt động bán hàng, giới thiệu khách hàng, cho vay, báo cáo theo quy định và quản lý nhà cung cấp để triển khai AI. Việc cắt giảm nhân sự hàng năm đã được chuyển sang quý 2, mục tiêu giảm 3 đến 5%. Giám đốc điều hành David Solomon đã dự đoán rằng Goldman sẽ có nhiều nhân viên hơn chứ không phải ít hơn về lâu dài, nhưng bản ghi nhớ nội bộ lại trái ngược với luận điệu của hội nghị. Trong thời gian tới, sẽ có ít hơn.
Wells Fargo đã giảm từ 275.000 nhân viên khi Scharf gia nhập vào năm 2019 xuống chỉ còn hơn 210.000 vào cuối năm 2025. Các công cụ tạo mã được hỗ trợ bởi AI đã giúp các nhóm kỹ thuật hoạt động hiệu quả hơn từ 30 đến 35%. Scharf cho biết ngân hàng đã không giảm số lượng lập trình viên, nhưng đang nhận được nhiều sản lượng hơn đáng kể từ cùng một số lượng nhân viên. Ngân sách nội bộ đã giả định lực lượng lao động nhỏ hơn vào năm 2026. AI hiện tạo ra các bản ghi nhớ và sổ sách về độ tin cậy của người vay ngay lập tức cho các giao dịch sáp nhập, công việc tại văn phòng trước đây được thực hiện bởi các chủ ngân hàng đầu tư cấp trung với mức lương sáu con số.
mẫu
Mô hình trên cả năm ngân hàng đều giống hệt nhau. Lợi nhuận đang tăng lên. Số lượng nhân viên đang giảm hoặc đang được sắp xếp lại. Mức tăng năng suất của AI có thể đo lường được và cụ thể, không mang tính giả thuyết. Và các CEO, sau hai năm trấn an nhân viên rằng AI sẽ tăng cường hơn là thay thế, hiện đang công khai thừa nhận rằng sự thay thế đang diễn ra.
Oracle đang cắt giảm tới 30.000 nhân viên để chi trả cho các trung tâm dữ liệu AI, một cuộc tái cơ cấu giúp giải phóng dòng tiền ước tính khoảng 8 đến 10 tỷ đô la hàng năm cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng. Các ngân hàng đang thực hiện một phiên bản của cùng một giao dịch. Họ đang chi hàng tỷ USD cho công nghệ AI và thu hồi khoản đầu tư bằng cách giảm lực lượng lao động mà công nghệ này tạo ra dư thừa. Sự khác biệt là Oracle đang xây dựng các trung tâm dữ liệu. Các ngân hàng không xây dựng gì cả. Họ đang mua phần mềm giúp hoạt động hiện tại của họ cần ít người hơn.
Mức tăng năng suất tập trung vào các chức năng cụ thể. Tạo mã, xử lý tài liệu, phân tích uy tín tín dụng, điều tra chống rửa tiền, lắp ráp sổ quảng cáo chiêu hàng, báo cáo quy định và giới thiệu khách hàng đều có thể tự động hóa một phần hoặc hoàn toàn bằng các công cụ AI hiện tại. Đây không phải là nhiệm vụ cấp đầu vào. Chúng là công việc của các nhà phân tích, cộng sự, nhân viên tuân thủ và kỹ thuật viên cấp trung, những vai trò ở cấp độ chuyên nghiệp trước đây từng là xương sống kinh tế của việc làm dịch vụ tài chính.
Việc chi tiêu
Dự kiến chi tiêu AI cho mỗi ngân hàng đạt 177 triệu đô la trong quý đầu tiên của năm 2026, tăng 33% so với quý trước. 42% các công ty tài chính Hoa Kỳ có kế hoạch tăng đầu tư nội bộ vào AI từ 50% trở lên. Chỉ riêng ngân sách công nghệ của JPMorgan đã vượt quá tổng doanh thu hàng năm của hầu hết các công ty phần mềm doanh nghiệp. Goldman Sachs ước tính rằng 25 đến 30% mã nguồn cuối cùng có thể được viết bởi AI. Các công cụ không phải là phi công. Chúng là những hệ thống sản xuất hoạt động ở quy mô thể chế.
Hơn 100.000 việc làm công nghệ đã bị loại bỏ trên toàn cầu vào năm 2026, trong đó AI được coi là động lực của ít nhất 1/5 trường hợp. Ngành ngân hàng không phải là một ngoại lệ. Nó là lợi thế hàng đầu. Các dịch vụ tài chính hoạt động trong môi trường pháp lý yêu cầu các quy trình kiểm toán, tài liệu tuân thủ và kiểm soát rủi ro, chính xác là các nhiệm vụ có cấu trúc, quản lý theo quy tắc mà các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý tốt. Các ngân hàng áp dụng AI nhanh hơn hầu hết các ngành không phải vì họ đổi mới hơn mà vì công việc của họ có tính tự động hóa cao hơn.
SAP đã công bố nền tảng Doanh nghiệp tự trị với hơn 200 đại lý AI tại Sapphire vào tuần trước, nhắm tới các quy trình hỗ trợ tương tự mà các ngân hàng đang tự động hóa nội bộ. Ngành công nghiệp phần mềm doanh nghiệp đang xây dựng các công cụ. Các ngân hàng đang triển khai chúng. Ý nghĩa của lực lượng lao động là giống nhau bất kể AI chạy trên cơ sở hạ tầng ngân hàng độc quyền hay trên nền tảng của nhà cung cấp. Các chức năng biến mất.
câu hỏi
Câu hỏi đặt ra là liệu 15.000 việc làm bị mất trong một quý là khởi đầu của một đợt suy thoái kéo dài hay là sự điều chỉnh chỉ một lần. Các dự đoán gợi ý trước đây. Các ước tính của ngành đặt ra khả năng mất việc làm trong ngành ngân hàng toàn cầu ở mức 200.000 trong vòng 3 đến 5 năm. Kế hoạch tái cơ cấu của Citigroup bao hàm việc cắt giảm 20.000 nhân sự tại một tổ chức duy nhất. Số lượng nhân viên của Wells Fargo đã giảm 65.000 người kể từ năm 2019. Quỹ đạo đã rõ ràng và các CEO không còn giả vờ khác nữa.
Dimon đã gợi ý rằng AI cuối cùng có thể giảm thời gian làm việc trong tuần xuống còn ba ngày rưỡi. Ông cũng nói rằng JPMorgan có kế hoạch tái bố trí rất lớn cho những người lao động bị di dời, cung cấp cho họ những vị trí khác trong ngân hàng. Câu chuyện về việc tái triển khai là có thật tại JPMorgan, công ty có quy mô và sự đa dạng về doanh thu để tiếp nhận những nhân viên bị thay thế. Điều này ít hợp lý hơn ở các tổ chức nhỏ hơn thiếu phạm vi ngành nghề kinh doanh và phân khúc khách hàng của JPMorgan.
Microsoft đã đề nghị nghỉ hưu tự nguyện cho người lao động Hoa Kỳ như một phần trong kế hoạch tái cơ cấu lực lượng lao động dựa trên AI của chính họ, một cách tiếp cận coi việc dịch chuyển là một lợi ích chứ không phải là một mất mát. Các ngân hàng đang sử dụng kết hợp giữa tiêu hao, tái triển khai và cắt giảm có mục tiêu. Ngôn ngữ khác nhau. Kết quả là như nhau. Ít người làm cùng một công việc hơn hoặc nhiều công việc được thực hiện bởi cùng một số người có vai trò đã được xác định lại xung quanh các công cụ AI mà họ không chọn và không thể từ chối.
Tiền lệ
Ngân hàng là trường hợp thử nghiệm quan trọng. Nếu AI có thể thay thế khả năng phán đoán của con người trong ngành thông tin được quản lý chặt chẽ nhất, có mức độ rủi ro cao nhất trên hành tinh, thì nó có thể thay thế nó trong các ngành có ít sự giám sát pháp lý hơn, gánh nặng tuân thủ thấp hơn và quy trình làm việc đơn giản hơn. Cuộc gọi thu nhập quý 1 năm 2026 là điểm dữ liệu hàng quý đầu tiên trong đó việc cắt giảm lực lượng lao động do AI điều khiển đã chuyển từ suy đoán hội nghị sang kết quả tài chính đã được kiểm toán. Lợi nhuận là có thật. Những thay đổi về số lượng nhân viên là có thật. Các số liệu về năng suất là cụ thể và có thể quy kết được.
Blackstone đang chuẩn bị xây dựng trung tâm dữ liệu REIT đầu tiên trong kỷ nguyên AI, với Goldman Sachs, JPMorgan và Morgan Stanley bảo lãnh cho việc niêm yết. Các ngân hàng đang đồng thời tài trợ cho cơ sở hạ tầng AI đang thay thế lực lượng lao động của chính họ. Họ ở cả hai phía của thương mại, thu lợi nhuận từ hoạt động thị trường vốn mà đầu tư AI tạo ra trong khi sử dụng cùng một AI để giảm số lượng người cần thiết để thực hiện hoạt động đó. Đó là kết quả có thể tưởng tượng được nhất ở Phố Wall.
Sáu ngân hàng lớn nhất của Mỹ sẽ chi tiêu cho AI trong năm nay nhiều hơn mức chi tiêu của nhiều quốc gia cho toàn bộ lĩnh vực công nghệ của họ. Họ cũng sẽ tuyển dụng ít người hơn so với năm ngoái. Hai sự thật đó hiện được kết nối với nhau bằng lời khai trong cuộc gọi thu nhập, thông tin tiết lộ về số lượng nhân viên hàng quý và các chỉ số năng suất cụ thể mà các nhà phân tích có thể theo dõi. Thời đại suy đoán liệu AI có thay đổi việc làm trong ngành dịch vụ tài chính đã kết thúc hay không. Dữ liệu đã có. Nó đã có rồi.
Nguồn The Next Web