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• 报告名称：人工智能如何看待自身及对世界的影响
• 出  品 方：德银

一、信息技术与软件行业：自我颠覆的悖论

信息技术与软件行业面临着双重冲击，其一为开发端，数据显示超过85%的开发者使用了AI编程助手，生产力提升了40%-60%，初级岗位需求下降了13%。其二是商业模式端，传统“按席位”收费的SaaS模式被“按对话/结果”定价给颠覆了，诸如Salesforce等巨头已转向$2/次的AI服务收费。

更加深远的风险源自“代理型AI”，它具备能够自主跨越应用去执行复杂任务的能力，这有可能会把现有的软件平台贬低为后台基础设施，进而引发市场估值体系的重新构建。

二、金融服务：从人工顾问到算法决策

金融业具有数据密集型的特质，成为AI的天然试验场，智能投顾呈现出爆发式增长态势，全球管理资产规模预计在2028年达到2.33万亿美元，到2027年，AI工具会成为80%零售投资者的主要建议来源，后台岗位同样脆弱，算法交易、欺诈检测、会计审计等结构化数据处理工作正在被自动化，尽管混合模式，也就是人机结合模式占当前收入的63.8%，但监管信任危机，仅39%的55岁以上美国人信任AI理财，以及“AI洗白”风险构成短期阻力。

三、客户服务：人机交互的全面重构

客户服务行业正在经历着最为直接的劳动力替代，AI聊天机器人已经能够处理那些初步咨询，进行常见问题的解答以及问题分流，从而辅助客服人员每小时的处理量得到13.8%的提升，报告预测到2026年AI将会处理高至75%的客户服务交互，这样的转型带来显著的成本节约，Mindbody公司的AI客服机器人每年节省125万美元的联系成本，数据驱动的交互分析还能够识别服务趋势，形成持续优化的闭环。

四、制造业与物流：体力劳动的智能化终结

重复性体力劳动，面临着系统性替代，在制造业领域，工业机器人已然承担了全球百分之四十四的重复性生产任务，这些任务涵盖了包装、分拣、装配等环节，在物流领域，自动驾驶技术对卡车司机、出租车司机以及快递员构成了长期生存威胁，跟需要复杂手工灵巧性的建筑工种不一样，工厂环境的结构化、可预测性让其成为AI机器人落地的理想场景，这种“可编码的物理劳动”正被快速自动化。

五、媒体与娱乐：创意生产的工业化

AI对媒体娱乐产业的颠覆，不仅仅体现在效率上，更在于对创意工作的“去神秘化”，那些进行公式化内容创作的人士，面临着被算法所替代的风险，而具备独特视角的原创艺术家，却获得了相对安全的区域，生成式AI直接对内容创作核心发起冲击，AI已然能够生成文本、图像、音乐甚至视频，实现自动化营销以及娱乐领域的程式化内容生产，Quickbase借助生成式AI把营销内容产出提高了50%，同时，流媒体平台运用复杂算法剖析观看习惯，达成个性化内容推荐来增强用户粘性。

结语：颠覆而非毁灭

德意志银行分析师观点，市场常常会把“颠覆”跟负面冲击视为等同，然而历史显示新技术通常会让企业以及个人工作得更迅速、更出色。