屏住呼吸，今年最後一次降息，未來降太少，美股將暴跌！

在全球市場屏息以待聯準會（Fed）即將於周三公佈的議息會議決定之際，儘管普遍預期會迎來一次降息，但投資者的焦點已然超越了眼前的25個基點，轉而聚焦在會後聲明的措辭以及對未來政策路徑的指引。

這種“買預期，更怕不確定”的心態導致股債市場整體呈現窄幅波動的觀望態勢。市

場人士普遍認為，鑑於近期美國就業資料的疲軟，聯準會在本月降息的可能性非常大，CME Fed Watch工具甚至顯示降息機率高達近87.5%，然而，投資者更擔憂的是，聯準會是否會在降息的同時釋放出偏向“鷹派”的訊號，從而打壓對後續寬鬆周期的預期。

與市場普遍的謹慎情緒形成鮮明對比的是，摩根大通（JPMorgan Chase）的警告為經濟前景蒙上了一層陰影。這家金融巨頭由於其明年成本支出超預期，同時對當前的消費者環境給出“略顯脆弱”的警示，導致其股價大跌，並拖累了道瓊斯工業平均指數（Dow Jones）的整體表現。這反映出大型金融機構對實體經濟，尤其是零售消費領域的擔憂，加劇了市場對經濟增長放緩的憂慮。

不過，在整體市場承壓的情況下，科技股表現相對堅挺，為納斯達克綜合指數（Nasdaq）帶來了小幅收高的支撐。

凱文·哈塞特：資料驅動下的“激進鴿派”與聯準會獨立性的挑戰

在聯準會的政策迷霧中，關於下一任主席人選的傳言成為牽動市場神經的焦點。白宮國家經濟委員會主任凱文·哈塞特（Kevin Hassett），這位近期被爆料為下一任聯準會主席的頭號熱門人選，公開發表了“激進鴿派”的觀點，引發了廣泛討論。

哈塞特在《華爾街日報》CEO理事會峰會上明確表示，聯準會仍有“充足的空間”進一步降息，並暗示降息幅度可能“超過25個基點”。他強調，如果經濟資料支援，他會推動這一激進的寬鬆政策。這一立場與美國總統川普“迅速降低借貸成本”的期望高度一致，甚至被川普本人視為挑選聯準會主席的“試金石”。

此前的報導也指出，哈塞特滿足了川普對新任主席“忠誠度”和“市場公信力”兩大關鍵標準。

然而，哈塞特與總統的密切立場也立刻引發了外界對於聯準會獨立性的深刻擔憂。在被問及若出任聯儲主席，其忠誠度究竟是傾向總統還是獨立的經濟判斷時，哈塞特巧妙地回應稱他會堅持“我的判斷，而我認為總統信任我的判斷”。

他也為自己的寬鬆立場設定了明確的“防火牆”，表示如果通膨率從2.5上升到4%，就不能再降息。

美國銀行：人工智慧將提升效率並導致裁員

今年底在華爾街幾場重量級論壇上，摩根大通、富國、花旗、PNC 和高盛等大型銀行高管公開表達了一個共同判斷：生成式人工智慧（GenAI）正把長期推進的自動化處理程序推向拐點——它能顯著提升前台與後台的生產效率，但與此同時也會改變工作崗位結構，帶來裁員和崗位轉型的雙重效應。以摩根大通消費者與社區銀行負責人瑪麗安·萊克為例，她在高盛金融服務大會上披露，借助 AI，該行某些生產率指標已由 3% 翻倍至 6%，並預計營運類崗位的個體效率可提升 40%–50%。這類公開表述立刻在市場與勞動力討論中引發連鎖反應。

富國銀行首席執行長查理·沙夫的說法進一步把“能做更多事但員工總量未必立即下降”的現實講清楚：他表示，公司尚未大範圍裁員，但人工智慧讓“我們能完成的工作比以往多得多”，並暗示在未來的預算與人員編制上會把 AI 效率作為重要變數來考量。PNC 的比爾·登查克也指出，過去十年裡銀行規模擴大三倍但員工數保持不變，正是長期自動化與網點最佳化的結果，而 AI 很可能成為新的“加速器”。這些言論共同指向一個事實：效率紅利與人崗重塑同時到來。

從“業務線”到“工序層面”：AI 要做的不是替代專家，而是替代重複性環節

高管們普遍強調，當前 AI 的聚焦點並非立刻替代需要判斷力的高端崗位，而更多集中在“重複性、可程式設計、可批次化”的業務環節：客戶開戶、貸款審批流程的標準化步驟、監管報告的格式化工作、供應商管理和內部合規檢查等。高盛內部名為 “OneGS 3.0” 的倡議明確把銷售使能、開戶、貸款流程、監管報告與供應商管理列為 AI 優先改造對象，並已在內部備忘錄中提及借助 AI 實現流程改造與人員最佳化的計畫。換言之，AI 首先壓縮的是工作量最大的“薄利環節”，隨後帶來團隊結構與技能需求的變化。

風險與成本：不是純技術故事，還有供應鏈與監管兩大變數

儘管 AI 帶來產出率提升的承諾，但銀行業的 AI 之路並非坦途。一方面，AI 商用化推動了對高性能儲存與算力的需求，曾催生過晶片和儲存的供給緊張；另一方面，監管機構對模型治理、資料隱私與反洗錢合規的審查正在加強，特別是在金融場景下，模型解釋性、偏見控制與審計鏈路是監管重點。銀行在追求短期效率的同時，必須為合規、模型風險管理與資料基礎設施投入大量資源，否則效率提升會被合規成本吞噬或導致潛在的監管懲罰。近期高管與市場分析普遍警示：AI 的淨好處要扣除這些“交易成本”。（來源：行業觀察彙總與美股巨量資料）

美股投資網認為，對勞動力與招聘的中長期影響：崗位減少、技能遷移、以及新的崗位增長點

短期看，部分中低端崗位面臨被壓縮的風險，銀行會通過裁員、招聘凍結或自然凋零（attrition）來調整人力成本；與此同時，技術崗位（尤其是資料工程、AI 維運、模型合規、產品化與安全崗位）會出現更高要求和更快速的擴張。高層的表態也傳達出類似策略：將節省下的資源重新投向客戶服務或更高附加值的業務上。對員工而言，未來幾年核心競爭力將由傳統的業務流程經驗轉向“把業務理解+編碼/產品化”的復合能力。

投資與策略（面向機構投資者與行業從業者）

1. 對銀行股的重新估值維度：把 AI 投資 — 包括短期一次性投入（模型治理、算力、資料）與長期效率回報（員工成本節省、收入槓桿）都納入估值模型；對能快速將 AI 產品化併合規營運的機構給予溢價預期。
2. 關注“中台/技術服務”供應商：雲服務商、資料治理廠商、模型監控與可解釋性工具提供商可能因金融行業大規模採買而受益。
3. 留意監管與合規成本：監管趨嚴會拉長 AI 投產周期，短期內可能壓縮 ROIC（投入產出率），因此估值模型需加上監管合規貼現。
4. 人力資源與再培訓策略：對銀行內部，建議把裁員與崗位重構計畫與系統性的員工再培訓計畫平行——把被替代崗位的剩餘工時轉向高價值客戶服務或產品創新上，能緩解社會與輿論風險。
5. 尾部風險管理：關注潛在的系統性風險（資料洩露、模型崩潰、關鍵供應中斷），為這些極端事件做資本與流動性緩釋安排。 (美股投資網)