屏住呼吸，今年最后一次降息，未来降太少，美股将暴跌
在全球市场屏息以待美联储（Fed）即将于周三公布的议息会议决定之际，尽管普遍预期会迎来一次降息，但投资者的焦点已然超越了眼前的25个基点，转而聚焦在会后声明的措辞以及对未来政策路径的指引。
这种“买预期，更怕不确定”的心态导致股债市场整体呈现窄幅波动的观望态势。市
场人士普遍认为，鉴于近期美国就业数据的疲软，美联储在本月降息的可能性非常大，CME Fed Watch工具甚至显示降息概率高达近87.5%，然而，投资者更担忧的是，美联储是否会在降息的同时释放出偏向“鹰派”的信号，从而打压对后续宽松周期的预期。
与市场普遍的谨慎情绪形成鲜明对比的是，摩根大通（JPMorgan Chase）的警告为经济前景蒙上了一层阴影。这家金融巨头由于其明年成本支出超预期，同时对当前的消费者环境给出“略显脆弱”的警示，导致其股价大跌，并拖累了道琼斯工业平均指数（Dow Jones）的整体表现。这反映出大型金融机构对实体经济，尤其是零售消费领域的担忧，加剧了市场对经济增长放缓的忧虑。
不过，在整体市场承压的情况下，科技股表现相对坚挺，为纳斯达克综合指数（Nasdaq）带来了小幅收高的支撑。
凯文·哈塞特：数据驱动下的“激进鸽派”与美联储独立性的挑战
在美联储的政策迷雾中，关于下一任主席人选的传言成为牵动市场神经的焦点。白宫国家经济委员会主任凯文·哈塞特（Kevin Hassett），这位近期被爆料为下一任美联储主席的头号热门人选，公开发表了“激进鸽派”的观点，引发了广泛讨论。
哈塞特在《华尔街日报》CEO理事会峰会上明确表示，美联储仍有“充足的空间”进一步降息，并暗示降息幅度可能“超过25个基点”。他强调，如果经济数据支持，他会推动这一激进的宽松政策。这一立场与美国总统特朗普“迅速降低借贷成本”的期望高度一致，甚至被特朗普本人视为挑选美联储主席的“试金石”。
此前的报道也指出，哈塞特满足了特朗普对新任主席“忠诚度”和“市场公信力”两大关键标准。
然而，哈塞特与总统的密切立场也立刻引发了外界对于美联储独立性的深刻担忧。在被问及若出任联储主席，其忠诚度究竟是倾向总统还是独立的经济判断时，哈塞特巧妙地回应称他会坚持“我的判断，而我认为总统信任我的判断”。
他也为自己的宽松立场设定了明确的“防火墙”，表示如果通胀率从2.5上升到4%，就不能再降息。
美国银行：人工智能将提升效率并导致裁员
今年底在华尔街几场重量级论坛上，摩根大通、富国、花旗、PNC 和高盛等大型银行高管公开表达了一个共同判断：生成式人工智能（GenAI）正把长期推进的自动化进程推向拐点——它能显著提升前台与后台的生产效率，但与此同时也会改变工作岗位结构，带来裁员和岗位转型的双重效应。以摩根大通消费者与社区银行负责人玛丽安·莱克为例，她在高盛金融服务大会上披露，借助 AI，该行某些生产率指标已由 3% 翻倍至 6%，并预计运营类岗位的个体效率可提升 40%–50%。这类公开表述立刻在市场与劳动力讨论中引发连锁反应。
富国银行首席执行官查理·沙夫的说法进一步把“能做更多事但员工总量未必立即下降”的现实讲清楚：他表示，公司尚未大范围裁员，但人工智能让“我们能完成的工作比以往多得多”，并暗示在未来的预算与人员编制上会把 AI 效率作为重要变量来考量。PNC 的比尔·登查克也指出，过去十年里银行规模扩大三倍但员工数保持不变，正是长期自动化与网点优化的结果，而 AI 很可能成为新的“加速器”。这些言论共同指向一个事实：效率红利与人岗重塑同时到来。
从“业务线”到“工序层面”：AI 要做的不是替代专家，而是替代重复性环节
高管们普遍强调，当前 AI 的聚焦点并非立刻替代需要判断力的高端岗位，而更多集中在“重复性、可编程、可批量化”的业务环节：客户开户、贷款审批流程的标准化步骤、监管报告的格式化工作、供应商管理和内部合规检查等。高盛内部名为 “OneGS 3.0” 的倡议明确把销售使能、开户、贷款流程、监管报告与供应商管理列为 AI 优先改造对象，并已在内部备忘录中提及借助 AI 实现流程改造与人员优化的计划。换言之，AI 首先压缩的是工作量最大的“薄利环节”，随后带来团队结构与技能需求的变化。
风险与成本：不是纯技术故事，还有供应链与监管两大变数
尽管 AI 带来产出率提升的承诺，但银行业的 AI 之路并非坦途。一方面，AI 商用化推动了对高性能存储与算力的需求，曾催生过芯片和存储的供给紧张；另一方面，监管机构对模型治理、数据隐私与反洗钱合规的审查正在加强，特别是在金融场景下，模型解释性、偏见控制与审计链路是监管重点。银行在追求短期效率的同时，必须为合规、模型风险管理与数据基础设施投入大量资源，否则效率提升会被合规成本吞噬或导致潜在的监管惩罚。近期高管与市场分析普遍警示：AI 的净好处要扣除这些“交易成本”。（来源：行业观察汇总与美股大数据）
美股投资网认为，对劳动力与招聘的中长期影响：岗位减少、技能迁移、以及新的岗位增长点
短期看，部分中低端岗位面临被压缩的风险，银行会通过裁员、招聘冻结或自然凋零（attrition）来调整人力成本；与此同时，技术岗位（尤其是数据工程、AI 运维、模型合规、产品化与安全岗位）会出现更高要求和更快速的扩张。高层的表态也传达出类似策略：将节省下的资源重新投向客户服务或更高附加值的业务上。对员工而言，未来几年核心竞争力将由传统的业务流程经验转向“把业务理解+编码/产品化”的复合能力。
投资与策略（面向机构投资者与行业从业者）
- 对银行股的重新估值维度：把 AI 投资 — 包括短期一次性投入（模型治理、算力、数据）与长期效率回报（员工成本节省、收入杠杆）都纳入估值模型；对能快速将 AI 产品化并合规运营的机构给予溢价预期。
- 关注“中台/技术服务”供应商：云服务商、数据治理厂商、模型监控与可解释性工具提供商可能因金融行业大规模采买而受益。
- 留意监管与合规成本：监管趋严会拉长 AI 投产周期，短期内可能压缩 ROIC（投入产出率），因此估值模型需加上监管合规贴现。
- 人力资源与再培训策略：对银行内部，建议把裁员与岗位重构计划与系统性的员工再培训计划并行——把被替代岗位的剩余工时转向高价值客户服务或产品创新上，能缓解社会与舆论风险。
- 尾部风险管理：关注潜在的系统性风险（数据泄露、模型崩溃、关键供应中断），为这些极端事件做资本与流动性缓释安排。
本文来自微信公众号“美股投资网”，作者：StockWe.com，36氪经授权发布。
