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东吴证券认为(wei)，AI+金融(rong)时(shi)代的到来(lai)将从(cong)存量、增量2个方面利好(hao)金融行业(ye)。存量上(shang)，①后台部门效率提升；②与(yu)大数据结合后，金融产品个性化与精准营销将增(zeng)强客户粘(zhan)性，带来业(ye)务增长；③投(tou)资(zi)者数(shu)量增长、用(yong)户基数提升，投(tou)融资需求提升，市场交投活跃促进存量(liang)业务边际增长率提高(gao)。增量上，AI赋能下新兴产品及应用应运而生。

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这种解释看似不无道理(li)，但潜在(zai)地贬低了个人努力，低估了文(wen)化价值观等社会因素的影响，而这种(zhong)影(ying)响甚至远比(bi)智(zhi)商因(yin)素更高。仍以美国为(wei)例，从1980年到2019年，STEM（科(ke)学(xue)、技术、工程和(he)数(shu)学）职业中的女性比例从 13% 上升到 27%，拿到博士学位的人数中，1950年(nian)女性仅(jin)占9.7%，到1980年已攀升至30.3%，并于2010-11学年首度反超(chao)男性。不仅如此，族群(qun)之间也有显(xian)著差(cha)异：2024年，美国亚裔(yi)大学毕业的比例（男71%，女77%）远高于其它(ta)族裔(yi)，不管是白人（男42%，女52%），还是黑人（男26%，女38%），如果说智(zhi)商在不同群体间的表现基本没什么差异，又是决定高等教育的唯一(yi)因素，那就很难解释这些差异。

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