80后夫妻 Danniel 和 Julia 在 Ai Financial 协助下,通过20万加元投资贷款配置保本基金。3年8个月后扣除已支付利息后,净收益达11.98万,杠杆回报率约251%。
Read More四大撑不住?PwC 将削减 30% 初级岗位,AI 时代考验新人
一个让留学生和财经圈都揪心的消息:普华永道(PwC)宣布,到 2028 年,其美国办公室的初级岗位将减少近三分之一。
据公开报道,PwC 美国在 2025 财年曾录用大约 3,242 名税务初级助理,但根据内部规划,2028 财年这一数字预计将缩减至 2,197 名,降幅约32%。审计部门的削减更为严重:目前录用 1,676 人,到 2028 年预计减少 661 个名额,降幅近 39%。据其高层解释,技术变革、AI 取代部分基础性工作,以及员工流动率走低,令公司不再需要如此大规模吸纳新人。 Business Insider
事实上,PwC 并不是唯一一家做出此类调整的四大会计师事务所。在全球范围内,四大的“收口”趋势已日益明显。据媒体报导,PwC 在美国裁员约 1,500 人,相当于其美区员工总量的 2% 左右。 Reuters
那么,这背后是怎么回事?我们可以从软文里的论点 + 业界实际情况里,梳理几个核心驱动因素:
核心驱动因素
1. AI 接管初级事务
在传统会计与审计工作中,有大量重复、规则明确的任务。随着 AI、自动化工具的普及,这些“基础工作”正逐渐被技术取代。PwC 的负责人也表示,希望员工能够更多投入“更高级、更有价值”的项目。随着技术门槛提升,公司对新人能力的要求自然水涨船高。
2. 员工自然流失率过低
近年招聘热潮加上低离职率,使得公司在既有人员结构上出现饱和。除非有大的业务扩张,否则“补位招聘”的需求减少,也成为削减校园招聘的一个重要因素。
3. 大型项目需求回落
整体经济放缓使得政府合同、咨询项目减少。被认为与四大业务密切相关的公共部门支出缩减,对其收入和新项目拿到手的机会都有压制。
4. 离岸外包加速
PwC 高管曾提到,将一部分低成本岗位转向印度、菲律宾、阿根廷等地区。这些离岸中心能够以更低人力成本完成标准化任务,自然削弱本土初级岗位的需求。
正如软文所言,四大若持续如此下滑,未来“Big Four”(四大)可能被“Next Four”(第二梯队事务所)后来居上。
新机会:数据 / AI /高阶技能岗位
尽管初级岗位受到冲击,但行业对具有数据科学、AI、自动化、数字化转型背景的人才需求正在上升。2个月前,Meta刚豪掷2亿美元,从苹果挖走华人AI专家,创下行业挖角新纪录,这个年薪总包甚至超过了苹果CEO Tim Cook、NBA球员詹姆斯和库里的收入。 目前为止,Meta从OpenAI、xAI、谷歌、Anthropic等处招揽了50余名核心成员(至少包括13名谷歌AI专家、3名苹果工程师、3名xAI员工、2名Anthropic科学家),年薪总包最高达到2亿美元。
英伟达老总黄仁勋,也在不久前“boss直聘”了朱邦华(清华本科,UCB博士,研究生成式AI与多模态模型,进入英伟达后将直接担任首席研究科学家)、焦剑涛(清华本科、斯坦福博士,现为UCB的助理教授及人工智能研究实验室成员)两位年轻的华人AI领域大牛。
Meta这类大厂如今越来越聚焦机器学习(ML)和人工智能(AI),也相继催生更多专门针对AI开发的新岗位。 CompTIA最新报告显示,今年年初,美国劳动力市场新增近5.2万个科技岗位,总计47.6万个科技岗位空缺。在这其中,AI领域或需要AI技能的职位空缺总数接近4万个。
加拿大 2025 年的科技招聘趋势中,AI/ML 分析师、数据科学家、DevOps 工程师 等职位被列为最紧缺岗位之一。 Robert Half
在加拿大,Data Scientist 的年薪中位数可达 CA$101,000 以上,并在各地、各公司间存在不少差异。 Glassdoor
在美国,BLS 预测从 2024 年到 2034 年,数据科学家的就业增长率将达到 33.5%,是增长最快的职业之一。
AI 技术虽替代部分岗位,但研究也表明它更倾向于与人类能力互补。具备 AI 辅助技能、沟通能力、批判思维等“人工智能补充技能”的人才反而更值钱。 arXiv
换句话说:当四大缩减“入口级”岗位时,那些能紧贴技术趋势、掌握前沿工具、具备跨领域能力的人,将是未来赢家。
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Ai Financial是加拿大领先的Fin-Tech高科技基金投资服务提供商。我们利用高科技坚持价值投资,希望运用这套投资体系推动加拿大养老体系的改革,让更多人通过金融投资过上更好的生活。
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同时,我们可协助符合条件的客户了解加拿大投资贷款(Investment Loan)的特点和申请流程,帮助客户在充分了解相关风险后,判断是否适合采用贷款策略。
免费咨询*数据指截至 2026 年 6 月 30 日,Ai Financial 自开始协助客户进行基金配置以来,纳入统计的相关客户账户平均年回报率。该复利回报率采用 MWR(Money-Weighted Return,资金加权回报率)方式计算,会根据客户实际投入资金、追加资金或提取资金的时间进行统计,因此更能反映客户在真实账户中的个人投资回报表现。这也是客户个人账户报表中通常显示的回报计算方式。历史表现不代表未来回报。