當AI接管華爾街：人類還剩下什麼工作？

4,000人。這是Jack Dorsey旗下支付公司Block計劃裁減的員工數量，理由只有一個：AI模型已經足夠好用了。

Nasdaq內部正在發生什麼

這不是矽谷的誇大其詞。Nasdaq的選擇權研究主管Pranav Ramesh，在接受媒體採訪時直言不諱：「AI將取代現在由人類執行的許多工作。」他說這話時，依據的不是預測模型，而是他在全球最重要的證券交易所之一親眼目睹的現實。

過去18個月，Nasdaq已將AI代理人部署至市場監控、合規審查與市場微結構分析等核心業務。其中最具代表性的是Nasdaq Verafin推出的「Agentic AI Workforce」——一套專門自動化反洗錢（AML）合規流程的系統，Nasdaq官方將其定位為處理「低價值、高頻率合規作業」的工具。

更早在2023年，Nasdaq推出的「Dynamic M-ELO」訂單類型已成為全球首個獲得美國證券交易委員會（SEC）批准的AI驅動交易所訂單系統，背後的AI模型同時分析超過140個市場因素，即時調整交易條件。

Ramesh強調，目前的架構並非完全自動化。AI負責絕大多數的分析與流程，但最終決策仍由人類把關。換句話說，人類現在的角色是：在AI做完所有工作後，蓋上最後那顆章。

加密貨幣市場：AI實驗的前沿陣地

Ramesh預測，在零售交易環境中，加密貨幣平台將率先全面導入AI代理人，涵蓋倉位分析、交易建議到執行支援。「加密貨幣交易世界將引領AI在零售環境中的應用方式，」他說。

理由並不難理解。相較於受到嚴格監管的傳統金融機構，加密貨幣平台的監管環境更為靈活，對技術實驗的容忍度更高，迭代速度也更快。這使它們成為AI應用的天然測試場。

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而現實已經驗證了這個判斷。Crypto.com以AI整合為由，裁減12%的員工；加密貨幣研究機構Messari在宣布轉型「AI優先公司」後，包括執行長在內的多名員工相繼離職；Block則宣布裁員40%，超過4,000人。這些不是個案，而是同一股浪潮的不同截面。

從大機構到新創：一個人的兩個身份

Ramesh的故事還有另一個維度。他在Nasdaq任職的同時，與Gavin Zaentz共同創辦了AI銷售新創公司Leadpoet。這家公司做的事，恰恰是他所說的「AI正在取代的工作」之一——識別潛在客戶的購買意圖。

傳統上，這需要銷售分析師花費大量時間手動研究。Leadpoet將這個過程自動化，透過分析網路行為信號與企業背景，生成「可直接決策的潛客推薦」。根據2026年2月的公司資料，Leadpoet在上線後首季即達到年化100萬美元的營收，並獲得DSV Fund和Astrid的投資。

技術層面，Leadpoet採用去中心化AI網路Bittensor，並加入NVIDIA Inception計劃。Ramesh表示，選擇去中心化架構的原因在於其競爭性結構能比中心化路線更快地優化模型。

亞洲視角：機會還是威脅？

對於華語世界的金融從業者而言，這波浪潮的意涵遠比表面複雜。

在台灣，富邦金控、國泰金控等大型金融集團已積極導入AI於風控與客服，但整體步調仍相對保守。在香港，作為亞洲金融中心，監管機構香港金融管理局（HKMA）已發布AI應用指引，強調「人機協作」而非全面自動化——這與Nasdaq目前的模式高度吻合。

然而，中國大陸的情況截然不同。螞蟻集團、京東數科等金融科技巨頭早已在信貸審核、反詐騙等領域大規模部署AI，且在監管框架尚未完善的階段便已快速擴張。相較之下，西方金融機構的AI應用反而顯得更為謹慎。

東南亞市場則呈現另一種面貌：年輕的人口結構、快速增長的數位金融用戶，以及相對寬鬆的監管環境，使得新加坡、印尼、越南等地的金融科技公司有更大空間測試AI代理人的邊界。

真正的問題不在於AI會不會取代工作——這已是既成事實——而在於：誰來決定AI的邊界，誰又能從中獲益？