报告基于32家会员机构数据，样本较上年扩大33%，覆盖银行、保险养老金、投资管理等行业。2025年，样本机构员工总数下降5%，但新招聘人数反而增长3%，显示企业并非简单收缩用工，而是在减少离职补缺的同时，把招聘资源集中到技术、软件及行业专业岗位。
这一变化与人工智能进入业务流程密切相关。2025年，75%的受访机构表示AI已经改变其内部技能需求，另有25%尚无法判断影响。生成式AI首先渗透会议纪要、准备工作等任务，并逐步自动化交易性、重复性流程。部分企业甚至认为，未来需要通过AI提升运营效率，同时保留战略性岗位、压缩事务性工作。就业总量下降与专业人才需求上升并存，意味着金融业正在从“扩大劳动力规模”转向“提高单位人才价值”。
人才市场最明显的变化发生在技能结构。机器学习/AI取代数据分析，成为需求增长最强的技术技能，94%的机构看到相关需求上升，但只有66%看到供给同步增加，形成28个百分点的缺口。网络安全的供需差距达到31个百分点，是技术技能中最大的缺口。数字素养需求增长率也达到75%，供给增长仅50%，说明AI普及并没有消除传统技术人才短缺，反而扩大了对复合型数字能力的需求。
更值得关注的是，缺口已经从技术能力延伸至人的行为能力。适应力成为需求最高的行为技能，69%的机构看到需求上升，但供给增长仅22%，形成47个百分点的最大缺口；团队协作和关系管理的缺口分别达到37个百分点和28个百分点。换言之，企业需要的并不只是会使用AI的人，而是能够在技术快速变化中调整工作方式、协同团队并服务客户的人。技术升级正在同步提高对组织韧性的要求。
企业也开始调整人才入口。2025年金融服务业早期职业人才招聘增长2.5%，达到约4,600人，其中学徒人数增长5%，至3,087人；毕业生招聘则下降2%，至1,509人。94%的机构提供学徒项目，约三分之二提供毕业生项目。部分企业甚至取消本科文凭要求，转而通过实习、工作经验、T-level及学徒项目扩大人才来源。这表明学历正在从人才筛选的硬门槛，逐步让位于更直接的技能识别。
然而，培训并没有完全跟上变化速度。非强制学习时间基本稳定在每名员工每年约两天，整体学习时间约四天；70%的员工在六个月内参与过非强制学习，但仍有30%没有主动参与可追踪的学习活动。企业普遍扩大AI培训，并更多采用短周期、可规模化的upskilling，而正式reskilling项目较难从试点扩大。内部流动率也基本维持不变，略高于一半的岗位由内部人才填补，说明企业内部人才池仍有潜力，但尚未被充分释放。
从组织能力看，金融机构正在转向“技能型组织”，但基础建设仍明显滞后。66%的机构认为自身技能预测能力仍处于“起步阶段”，技能架构方面这一比例为56%，技能与业务战略的匹配方面为47%。大型机构在组织范围技能审计方面的实施率接近小型机构的三倍，小型企业则受限于技术和资源投入。2025年英国推出标准技能分类，为跨企业、跨行业建立统一的技能语言提供了基础，也使未来劳动力规划有望从经验判断进一步走向数据化。
趋势上看，金融业真正面对的已经不是一次性的“技能短缺”，而是技能需求本身持续变化。AI越深入业务，越可能同时压缩重复性岗位、创造新的专业岗位，并提高对适应力、协作能力和数字素养的要求。2025年的数据因此揭示出一个更重要的结论：未来竞争的关键不再是谁拥有最多员工，而是谁能更快识别技能变化、更快训练人才，并把内部人才重新配置到最有价值的岗位。技能缺口不会消失，但能够缩短“需求变化—识别缺口—培养人才”周期的企业，将更有可能在下一轮技术变革中获得优势。
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