Wall Street จ่าย $25,000 ต่อวัน เพื่อจ้าง AI Trainer อดีตนักการเงิน

Key takeaway

• อดีต Banker สองคนจาก Goldman Sachs และ Morgan Stanley กำลังสร้างรายได้ $25,000 ต่อวัน ด้วยการสอนสถาบันการเงินระดับโลกอย่าง Citigroup และ Bank of America ให้ใช้งาน AI Tools ที่องค์กรลงทุนซื้อไปแล้วแต่ยังไม่ได้ใช้อย่างเต็มประสิทธิภาพ สะท้อนให้เห็นว่าปัญหาจริงของ Financial Sector ไม่ใช่การขาด Model Access แต่คือการขาด Practical Know-How ในการนำ Probabilistic Tools มาใช้กับงานที่ถูกสร้างบนพื้นฐาน Deterministic Outputs
• Day Rate ที่ $25,000 สูงกว่า Big-Four Consulting Firms สำหรับ Training Engagement ในระดับเดียวกัน และใกล้เคียงกับรายได้รายไตรมาสของ Managing Director ระดับ Senior ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่า Boutique AI Consultancies ที่คล่องตัวกำลังดึง Mandate ออกจากมือ McKinsey-Bain-BCG ได้อย่างต่อเนื่อง
• ความเสี่ยงระยะยาวของ Trainer Category นี้คือการที่ Vendor อย่าง Anthropic กำลังเดินหน้าส่งมอบ Plug-and-Play Financial Workflows ผ่าน Partnership เช่น Moody's และ Microsoft 365 Integration ซึ่งเมื่อใดที่ช่องว่างระหว่าง Vendor Documentation กับ Real-World Use Cases แคบลง มูลค่าของ Bespoke Prompting Tutorial ก็จะลดลงตามธรรมชาติ

Felipe Sinisterra และ Dave Wang อดีต Investment Banker สองคน กำลังมีคิวจองเต็มล่วงหน้าถึงสองเดือน จากการรับงานสอนสถาบันการเงินให้ใช้ประโยชน์จาก AI Tools ที่พวกเขาลงทุนซื้อไปแล้ว

ทั้งคู่เรียกเก็บค่าบริการจากธนาคารและกองทุนการลงทุนสูงถึง $25,000 ต่อวัน เพื่อฝึกอบรม Senior Staff ให้ใช้งาน AI Tools ที่องค์กรได้ลงทุนไปแล้ว ตามรายงานของ Bloomberg ที่เผยแพร่สัปดาห์นี้ โดยมีรายชื่อลูกค้าที่ผ่านมา ได้แก่ T. Rowe Price, Citigroup และ Bank of America

ปัญหาที่อุตสาหกรรมไม่อยากยอมรับ

สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้น่าอึดอัดสำหรับวงการการเงินคือ ธนาคารระดับโลกใช้เวลาสองปีที่ผ่านมาทุ่มเงินหลาย Billion ดอลลาร์ไปกับ AI Infrastructure, Model Licences และ Internal Tooling ภายใต้วิสัยทัศน์ที่ชัดเจนว่า Generative AI จะปฏิวัติกระบวนการทำงานทางการเงินทั้งหมด

ทว่าสิ่งที่ Sinisterra และ Wang กำลังนำเสนอนั้น ไม่ใช่เทคโนโลยีใหม่แต่อย่างใด หากแต่เป็น Working Knowledge ในการใช้งานระบบที่ติดตั้งไปแล้ว ซึ่งนั่นคือสิ่งที่สถาบันการเงินขนาดใหญ่ยังขาดอยู่

Demo ที่ทำให้ Senior Banker ตาสว่าง

ในการสาธิต ทั้งคู่แสดงให้ Senior Banker เห็นวิธีใช้งาน Commercial LLM อาทิ Anthropic Claude, OpenAI ChatGPT และ Google Gemini สำหรับงานที่ทีมภายในยังไม่สามารถทำได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ หนึ่งในตัวอย่างที่ Bloomberg รายงานคือการวิเคราะห์ Video Pitch จาก Startup Founder โดยอาศัย Gemini's Video-Understanding Mode ซึ่งเป็นความสามารถที่หลายองค์กรยังไม่เคยนำมาใช้จริง

Credential ที่หนุนหลัง Price Tag

ความน่าเชื่อถือเบื้องหลังราคาดังกล่าวมาจากประสบการณ์การทำงานในอุตสาหกรรมการเงินโดยตรงของทั้งคู่

Sinisterra เคยทำงานที่ Goldman Sachs และ Bank of America ก่อนจะผันตัวมาบริหาร Fintech Investments ที่ SoftBank ซึ่งระหว่างนั้นได้ Deploy เงินกว่า $2 Billion และบ่มเพาะหลาย AI Ventures ปัจจุบันดำเนินธุรกิจฝึกอบรมภายใต้แบรนด์ Wall Street Prompt

ด้าน Wang เคยทำงานที่ Morgan Stanley และเคยดำรงตำแหน่งหัวหน้าฝ่าย Crypto ของ SoftBank Latin America ปัจจุบันนั่งอยู่ใน Advisory Board ของ Harvard Data Science Initiative

Demand Pattern บอกอะไร

รูปแบบการจองที่เกิดขึ้นสะท้อนให้เห็นว่า ธนาคารไม่ได้ขาดแคลน Model Access แต่กลับ Struggle กับสิ่งที่กลยุทธ์ AI ยุค 2023–2024 มักละเลย นั่นคืองาน Granular Ground-Level ของการนำ Probabilistic Tools มาใช้กับวิชาชีพที่ถูกสร้างบนพื้นฐาน Deterministic Outputs

ไม่ว่าจะเป็น Earnings Interpretation, Market-Analysis Prompting, Due-Diligence Synthesis หรือ Pitch Deck Review ล้วนเป็นพื้นที่ที่ Analyst Desk ส่วนใหญ่ยังใช้งาน Underlying Tools ได้เพียงเศษเสี้ยวของ Capability จริงเท่านั้น

ราคา $25,000 ส่งสัญญาณอะไร

Day Rate ที่ $25,000 นั้นใกล้เคียงกับรายได้ที่ Managing Director ระดับ Senior ของ US Investment Bank ขนาดใหญ่สร้างได้ใน หนึ่งไตรมาส ซึ่งเป็นสัญญาณให้ฝ่าย Procurement เห็นว่าต้นทุนดังกล่าวต่ำเกินกว่าจะเสียเวลา Negotiate

ยิ่งกว่านั้น ราคานี้ยังสูงกว่าค่าบริการของ Big-Four Consulting Firms สำหรับ Training Engagement ในระดับเดียวกัน ซึ่งสะท้อน Trend ที่ Boutique Consultancies ขนาดเล็กและคล่องตัวกว่ากำลังดึงงาน AI-Specific Mandates ออกจากมือของ McKinsey-Bain-BCG ได้อย่างต่อเนื่อง

ความเสี่ยงระยะยาวของ Trainer Category

คำถามสำคัญระยะยาวคือ Trainer Category นี้จะหดตัวลงเมื่อใด เพราะ Anthropic เองได้เดินหน้าเจาะตลาด Financial Services อย่างจริงจังตั้งแต่ต้นปี 2026 ทั้งผ่าน Moody's Data Partnership และ Full Microsoft 365 Integration เมื่อใดที่ Model Vendors เริ่มส่งมอบ Plug-and-Play Financial Workflows ได้อย่างสมบูรณ์ มูลค่าของ Bespoke Prompting Tutorial ก็ย่อมลดลงตามธรรมชาติ

Sinisterra และ Wang ยังคงรักษาความได้เปรียบด้วยการเน้น Live Novel Use Cases ที่ Vendor Documentation ยังไม่ครอบคลุม แต่ช่องว่างนี้จะเปิดอยู่ได้อีกนานเพียงใด ยังเป็นคำถามที่ต้องติดตามต่อไป

สำหรับตอนนี้ Waitlist สองเดือน คือสิ่งที่สถาบันการเงินกำลังจ่ายเงินเพื่อรอ ส่วนตัว Training จริงๆ นั้น Client หลายรายระบุตรงกันว่า Analyst ที่มีความอยากรู้อยากเห็นเพียงพอสามารถ Replicate ได้เองด้วย Corporate ChatGPT Licence และเวลาเพียงหนึ่งสุดสัปดาห์

Why it matters

💡 ข่าวนี้คือหลักฐานที่ชัดที่สุดว่าปัญหาที่แท้จริงของการนำ AI มาใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีหรืองบประมาณ แต่คือ การขาด Practical Know-How ที่แปลง AI Tools ให้กลายเป็นผลลัพธ์จริงในงาน ซึ่งสะท้อนได้จากการที่ธนาคารระดับโลกอย่าง Citigroup และ Bank of America ยังต้องจ่ายถึง $25,000 ต่อวัน เพื่อเรียนรู้สิ่งที่พวกเขาควรรู้อยู่แล้ว บทเรียนนี้ใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม ไม่ใช่แค่การเงิน

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://thenextweb.com/news/ai-trainers-wall-street-25000-day-sinisterra-wang