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OpenAI要让AI替代“初级投行员工”_我的网站

A |     人工智能公司OpenAI正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超100名前投资银行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。

B |                    据媒体10月22日报道，OpenAI这项代号为“Mercury”的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。    

　    阿里云优惠券 先领券再下单        最近GEO在草根互联网圈炒的挺火，比如夫唯建立一个千人GEO社群、白杨也在发表很多关于GEO的文章，而且在逆袭社群里也有人在说GEO。今天是一篇卢松松对GEO技术思考的文章，我会尽量用通俗易懂的话去给大家讲GEO及其我的思考和理解。    我先说结论：GEO在未来3年内难成气候，但值得长期布局。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股（IPO）等各类交易的金融模型，以此“教导”AI如何像一名初级银行家一样工作。                   报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为150美元，并且获得了他们正在帮助创建的AI的早期使用权。这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。    (1)GEO是什么?    定义：生成式引擎优化(Generative Engine Optimization)：是针对生成式人工智能引擎进行内容优化的一套策略体系，核心目标是确保数字内容在用户通过这些AI引擎提问时，能够被优先检索、引用或整合到AI生成的回答中。                   此举也揭示了Sam Altman领导下的OpenAI的战略重心。    GEO和SEO的区别：SEO是让你的网页，在百度、Google、360等排名靠前。

C | SEO主要研究方向是关键词、外链。作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI尚未实现盈利，将强大的AI技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。                   一、百余名前员工参与，时薪150美元训练AI                    根据报道，OpenAI的“Mercury”项目已招募了超过100名具有华尔街背景的专业人士。参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读MBA学生。

D |                    项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的Excel程序中执行并构建模型。而GEO是让AI直接引用你的内容，用户不用点击。GEO主要拼的是内容清晰度、权威度。一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入OpenAI的系统。OpenAI的一位发言人表示，公司与“众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力”，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。

E |                    值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。申请过程包括与AI聊天机器人进行的约20分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。                   二、“请修复”：AI需要学会的细节与格式                    投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过80小时是家常便饭。    好我只引用到这里。他们的工作充满了大量被视为“脏活累活”的任务，例如在Excel中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改PPT演示文稿。

F |                    在彭博专栏作家Matt Levine看来，这种对细节的极致追求，恰恰是AI需要学习的关键。我说通俗点：GEO就是让AI助手直接推荐你的品牌、链接、联系方式的技术，用户在跟AI聊天时能看到你的内容。他评论道，一名成功的投行分析师必须是“注重细节的”，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。

G | 比如：我在DeepSeek里搜河北GEO公司，出来的就是：河北XX网络科技有限公司，这家公司就是做过GEO优化的。

H |                    Levine将目前的生成式AI比作“聪明但粗心的分析师”——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现“幻觉”，无法被完全信任。而DeepSeek则是引用了手机网易里的一篇文章报道。因此，他认为OpenAI的项目本质上是一种“强化学习”，相当于“让一位投行副总裁对着AI吼上几年，直到它把格式做对为止”。

I | 雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。                   三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验                    “Mercury”项目的直接目标是让AI替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。    

    那为什么DeepSeek会引用手机网易的内容呢?    因为客户在网易里发了一篇软文，这篇文章就介绍了“河北XX网络科技有限公司”获得的荣誉，而这篇文章的作者如下图所示，大家能猜的出来，这文章是作者本人自己发的，你们可以去搜索试试：大多数搜GEO相关内容的，都是自己给自己发的软文。        DeepSeek自己也说了，它有优先抓取高权威性的网站，这一点和百度抓取非常类似。

J |                    正如Matt Levine所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果AI接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？                    不过，这一趋势也存在另一面。

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    而edu、gov网站一般企业/人是发不上去的，只能发到一些知名门户网站，如：网易、新浪、搜狐、腾讯等等。所以上面的客户的例子就把软文发到了手机网易频道。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。    当然还有一点，就是要AI让你的数据被优化，这就是为什么有很多人是投喂AI的原因。        GEO不是简单的发软文，但大多数GEO案例是靠“软文+门户网站背书”，但也不是所有软文都有效：AI会过滤低质量内容，比如：纯广告的(联系我们)会被AI过滤掉。    GEO的核心技术逻辑：AI更喜欢结构化数据(表格、问答)，而且喜欢引用权威来源的网站，比如政府、学术类网站，符合EEAT原则(专业性、权威性、可信度)的内容才会被AI选中。                   “Mercury”项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是OpenAI商业化战略的缩影。    (2)GEO当前国内市场现状    理解了GEO是什么，我们再来看看它在中国市场的实际表现如何。通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。    2.1，AI对话类产品在国内太多    比如文心一言、通义千问、Kimi、智谱清言、Deepseek等等，甚至连做CDN的七牛云都有自己的AI对话产品，这些AI平台各自独立，他们有各自的算法和推荐机制，目前还不能形成像百度那样垄断的工具。                   尽管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。将AI能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。

L | 该项目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级AI工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。平台分散，意味着流量难以集中。而每个AI平台对抓取内容的方式、网站又不太相同，会增加优化成本。                   本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦。    2.2，AI对话在国内没有主流流量入口    国内的SEO生态依赖于百度、微信、抖音，而GEO的生态还没有形成主流的流量入口。平台太分散，流量也太分散了。Google AI Overviews或ChatGPT这类全球性AI搜索入口就很单一，以此推测GEO的效果可能还不如SEO。    2.4，国内AI生态不成熟    目前国内AI引用的回答质量，太差!尤其是Deepseek，上文和下文回答的自相矛盾，商业化程度不及ChatGPT，企业难直观看到GEO效果。    2.5，GEO流量无法统计    最重要的是GEO流量没办法统计，也无法追踪效果。它不能像百度统计、Google统计或SEM那样，直观看到数据。你发了多少篇软文、有多少客户是通过AI对话询盘的不清楚。最怕的就是你花了大价钱在网易、新浪上面发软文，找KOL做背书，结果发现AI不引用，那就完蛋了。

M |     2.6，AI生成的内容监管多    另外，国内的AI生成内容监管较多，过度优化，会被平台修改算法，以往的铺垫前功尽弃。你们可以不知道AI平台也在严打营销，比如你的内容里有"最便宜""绝对有效"这类词，或者出现手机号微信号，AI可能就直接忽略你的内容了。    而且现在的AI回答也要过审，涉及医疗/金融等敏感领域的内容很可能直接被"吞掉"不展示。    (3)客户愿意为GEO买单吗?    松松认为，只有客户舍得掏钱下单的产品才能形成商业模式，否则就是空中楼阁。    3.1，企业对GEO的认知较少    松松发现，知识付费行业、培训企业、头部科技公司、跨境电商(依赖海外AI流量)已开始关注到GEO了，但国内的中小企业还在观望。而且客户习惯SEM投放，对GEO信任度低。    3.2，GEO纸上谈兵的较多    由于GEO概念较新，许多草根创业者通过课程、社群推广GEO技术，但实际案例较少，存在“纸上谈兵”现象。而一些传统的SEO公司，有部分开始提供“GEO+SEO的整合方案”了，但目前市场仍已教育为主，真正落地的企业案例有限。    3.3，GEO有割韭菜风险    新兴行业培训行业，大部分培训的课程夸大了GEO效果，承诺“快速霸屏AI答案”，但实际执行非常大(原理在文章第一部分已说)。    (4)GEO面临的机会和挑战    目前GEO的概念在国内属于“超前概念”，适合有AI流量需求的企业，可以试试水。普通企业仍已SEO、软文营销为主，为将来的GEO打下基础。不过好在已经越来越多用户习惯用ChatGPT、DeepSeek、文心一言等AI助手查信息了，如果AI搜索比占比超过30%，GEO的重要程度就会超过SEO了。    而且海外AI机会大、流量大，例如ChatGPT、Google AI Overviews，许多外贸公司、SaaS公司都可以通过GEO获取询盘。跨境电商公司、科技公司、知识付费、培训公司一般试水的较多。    松松认为：GEO在3年内可能不会掀起什么风浪，3-5年后，如果AI搜索能成为主流(30%+市场份额)，GEO一定会成为刚需，早布局的人就会吃到红利。

N |     写在最后：    目前卢松松大概就能想到这么多，欢迎大家在评论区补充或发表您不同的观点。    卢松松是一位自媒体人、短视频博主。也是创业者必看的账号，关注草根创业圈、科技互联网、自媒体和短视频行业。感谢您的关注！

            

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