金融是商品貨幣關係發展的產物，只要存在商品貨幣關係.就必然會在商品貨幣關係發展到一定程度時產生金觸活動。與此相應，金融的發展也是伴隨著商品貨幣關係的發展而發展的。在原始社會末期，尤其是奴隸社會，商品交換得到了一定程度的發展.貨幣的支付手段職能也相應地得到了發展。金融的產生與發展，貧困的人找富裕的人借物或錢.並在約定期限內歸還本金.還必須支付一定的利息，這時就產生了實物形式的高利貸。

在中國的春夥時期，就有“券契值”的議論，可見那時的高利貸活動就已經十分普便了。到了資本主義社會，隨著資本主義生產關係的不斷深入發展，出現了有的資本家的資本衡時閒置.而有的資本家又急需補充資本的情況.這樣就形成了借貸關係.產生了借貸資本。伴隨著商品經濟和信用的進一步發展，貨幣兌換、保管和匯兌業務也相繼出現，金融機構如銀行就逐漸產生和發展起來。金融的產生與發展，國家之間商品交換的不斷髮展，要求不同國家的商品生產者只有將本國貨幣兌換為他國貨幣成是世界貨幣的金銀，才能使國家之間的商品交換即國際貿易堆續發展下去.由此產生了貨幣之間的國際匯兌業務。商品交換過程中交換規棋的擴大和交換地域的擴大，又促使貨幣的匯兌、保針等業務的發展，從而進一步促進了商品生產和交換的發展。

1.金融的本質

在全國金融工作會議上，習近平總書記深刻指出，“金融是國家重要的核心競爭力，金融安全是國家安全的重要組成部分，金融制度是經濟社會發展中重要的基礎性制度”。明確提出了做好金融工作的四條重要原則，即：迴歸本源、優化結構、強化監管、市場導向。特別強調：“金融是實體經濟的血脈，為實體經濟服務是金融的天職，是金融的宗旨，也是防範金融風險的根本舉措”，“防止發生系統性金融風險是金融工作的永恆主題”。

金融就是具有中介性質高風險的現代服務業。社會在前進，時代在發展，但金融的重要地位始終未變，國家對金融的高度重視始終未變。金融產品種類繁多，操作手法眼花繚亂，似乎讓人摸不透。在金融創新層出不窮的時代，有這樣的困惑不難理解。不過，我們看問題、想事情，要善於抓住本質、化繁為簡，這樣才能得心應手。說到金融的本質，歸納起來，就是三句話：

（1）為有錢人理財，為缺錢人融資。金融歸根到底是中介服務，不管什麼金融機構、金融產品，只有從這個原點出發，才能實現自身價值。比如銀行，一頭攬儲、一頭放貸，賺取的是利差，分散的是風險，充當的是橋樑。再如保險，人在健康、安全時購買，遇到意外時救急，實際是構築了一種財務平衡，保險公司則運用保險資金為企業提供融資。又如證券，上市公司發行股票籌集資金，廣大股民購買股票博取收益，即使自負盈虧、沒有剛性兌付，也是為資金供需雙方搭建通道。

（2）信用、槓桿、風險。信用是金融的立身之本，是金融的生命線。金融機構本身要有信用，向金融機構融資的企業也要有信用，沒有信用就沒有金融。信用是槓桿的基礎，一旦有信用，就有透支，透支就是槓桿。銀行存貸比、期貨交易、股票市場融資融券等，都是一種槓桿比。一切金融創新的本質都是放大槓桿比，但槓桿比過高就會產生風險，甚至導致金融危機，而防範金融風險、解決金融危機就要“去槓桿”。信用、槓桿、風險三者之間相互作用、相互影響，信用高的風險就低，槓桿比一般也不會太高；槓桿比高的信用就低，風險也會相應較高。金融的精髓就是把握好三者的“度”，設計一個信用可靠、風險較小、不容易壞賬的槓桿比。

（3）為實體經濟服務。這是所有金融工作的出發點和落腳點。實體經濟是金融發展的“母體”，金融在現代經濟中的核心地位，只能在服務實體經濟的過程中體現出來。如果不為實體經濟服務，金融就會變成以自我為中心，就會異化為自彈自唱、空中樓閣，最終成為無源之水、無本之木。所謂“百業興，則金融興；百業穩，則金融穩”，講的就是這個道理。

圖1金融的本質

雲端計算應用進入深水區，將更加關注安全穩定與風險防控。雲端計算技術發展已經進入成熟期，金融雲的應用也正在向更加核心和關鍵的“深水區”邁進。據中國資訊通訊研究院的調研，已有過半數的金融機構使用Open Stack等開源雲端計算技術。傳統計算、網路和儲存雲方案已經同質化，客戶需要的是上層Paan甚至Maas 能力甚至是業務和商業解決方案能力，有網際網路金融實際業務經驗、有生態合作伙伴的廠商更能得到客戶青睞。

大資料應用走向跨界融合，標準與規範是未來發展關鍵。金融行業資料資源豐富，而且業務發展對資料依賴程度高。大資料技術在金融領域的應用起步早、發展快，已經成為金融行業的基礎能力。金融行業的大資料應用已經非常普遍和成熟，也取得了較為顯著的應用成效，大的特點是資料資產化、有深度的大資料分析變得重要，使用者畫像和知識圖譜成為重要的技術。

圖2金融行業市場

人工智慧應用加速發展，從計算向感知與認知的高階演進。人工智慧一般分為計算智慧、感知智慧和認知智慧三個層次。目前人工智慧在金融領域的應用趨勢來看，計算智慧通過與大資料技術的結合應用，已經覆蓋營銷、風控、支付、投顧、投研、客服各金融應用場景。人工智慧重要就是AI in all，傳統金融很多是“知道型”的業務，按規則、經驗辦事，很多簡單重複性工作被證明完全可以被AI取代（例如客服），認知型的業務目前看也可能機器不比人差（例如智慧投顧、智慧營銷）。那麼金融業重要的是如何大發揮人的價值。一是風險防範，AI演算法不一定完全正確需要人在樣本特徵準備或稽核上來補充；二是金融創新，創新是門藝術，目前沒有證據表明AI在創新上有啥獨到之處，所以人的創新非常重要；三是發揮領域知識的價值，AI目前大的缺陷就是它是沒有常識是不行的，知識會成為重要的競爭力分水嶺，知識圖譜、業務規則補充、業務資料標註這些都是產生知識的手段。

區塊鏈從概念走向應用。區塊鏈技術近年來一直受到廣泛關注，其技術公開、不可篡改和去中心化的技術屬性，擁有在金融領域應用的先天優勢，因為本質上區塊鏈就是一種經濟模式，主要解決非信任網路的記賬問題，如果說其他技術主要是生產力變革，區塊鏈更像是生產關係變革。因為區塊鏈不僅僅是技術，所以這一輪技術革命中區塊鏈的影響要遠大於其他技術，可能會有顛覆性的業務、技術或者企業出現，這個趨勢是不可阻擋的，有人說這是價值網際網路的春天可能並不過分。

監管科技正得到更多關注，將成為金融科技新應用爆發點。國家高度重視金融風險防控和安全監管，十九大報告明確指出要“健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線”。隨著金融科技的廣泛應用，金融產業生態發生深刻變革，以網際網路金融為代表的金融服務模式創新層出不窮。傳統模式下事後的、手動的、基於傳統結構性資料的監管正規化已不能滿足金融科技新業態的監管需求，以降低合規成本、有效防範金融風險為目標的監管科技(Reg tech)正在成為金融科技的重要組成部分。利用監管科技，一方面金融監管機構能夠更加精準、快捷和高效的完成合規性稽核，減少人力支出，實現對於金融市場變化的實時把控，進行監管政策和風險防範的動態匹配調整。另一方面金融從業機構能夠無縫對接監管政策，及時自測與核查經營行為，完成風險的主動識別與控制，有效降低合規成本，增強合規能力。可以預見，未來1-3年監管科技將依託於監管機構的管理需求和從業結構的合規需求，進入快速發展階段，成為金融科技應用的爆發點。

圖4監管科技發展

行業應用需求不斷擴充套件，將反向驅動金融科技持續創新發展。技術滿足需求的同時，也將在需求的驅動下不斷髮展創新。金融科技應用在推動金融行業轉型發展的同時，金融業務發展變革也在不斷衍生出新的技術應用需求，將實現對金融科技創新發展的反向驅動。這種驅動可以從發展和監管兩條主線上得到顯著體現：一是發展層面，新技術應用推動金融行業向普惠金融、小微金融和智慧金融等方向轉型發展，而新金融模式又衍生出在營銷、風控和客服等多個領域的一系列新需求，要求新的技術創新來滿足。二是監管層面，網際網路與金融的結合帶來了一系列創新的金融業務模式，但同時網際網路金融業務的快速發展也帶來了一系列的監管問題，同樣對金融監管提出了新的要求，需要監管科技創新來實現和支撐。從未來的發展趨勢看，隨著金融與科技的結合更加緊密，技術與需求相互驅動作用將更加明顯，金融科技的技術創新與應用發展將有望進入更加良性的迴圈互動階段。

圖5監管科技內容

新一代資訊科技形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段。雲端計算、大資料、人工智慧和區塊鏈等新興技術並非彼此孤立，而是相互關聯、相輔相成、相互促進的。大資料是基礎資源，雲端計算是基礎設施，人工智慧依託於雲端計算和大資料，推動金融科技發展走向智慧化時代。區塊鏈為金融業務基礎架構和交易機制的變革創造了條件，它的實現離不開資料資源和計算分析能力的支撐。尤其是在金融行業的具體應用落地方面，金融雲和金融大資料平臺一般都是集中一體化建設，人工智慧的相關應用也會依託集中化平臺來部署實現。新一代資訊科技的發展正在形成融合生態，並推動金融科技發展進入新階段。

3.金融創新的影響

未來，金融行業還有很大的發展空間，特別金融對國外機構准入放開後，更直接國內金融機構健康快速的發展。未來金融機構會迎來大清洗，會出現大整頓和兼併。

金融從業人員薪酬進入一個低速發展。過去十年的金融創新推動金融行業獲得快速發展，但是未來金融行業的大幅創新，難度很大。金融行業沒有持續的創新，行業就沒有持續真正的活力，也缺乏了想象空間。因為前些年的金融創新，才推動金融行業的高速發展，使得金融行業的從業人員，從中獲得很高的回報，包括在工資收入方面，包括在獎金業績方面，金融行業收入在所以行業排名前三位。但對金融行業的政策定位是控制金融風險，控制不發生系統性的金融風險成為未來五年乃至十年，整個金融行業的主旋律。

金融從業人員素質要求增加。銀行等金融機構，並非高福利高工資高待遇的養老機構，傳統金融人員多為會計、審計從業人員。現在，人工智慧倒逼基層崗位縮編，前臺崗位人員有所減少，後臺科技崗位人員增加；而從細分看，前臺櫃員規模減少，營銷崗位及個人銀行崗位員工有所增加。在銀行在消費升級的背景下，為更好地應對行業競爭及提供更優的金融服務而做出的調整。很多工作可以交給機器，員工數量可以大縮減，學習資料分析、風險管理、數學專業、計算機專業的人才都是金融行業，熟悉資料分析、機器學習的金融複合型人才正受到歡迎。

非接觸式金融和智慧金融正在提速。未來的保險業務員、基金經理只需要帶著終端機器就可以訪問客戶，經授權後取得客戶的日常消費資料、芝麻信用、購物習慣等個人資料，機器可以為客戶推薦更適合他們的保險產品或者理財產品。城市人群中，手機銀行已經較為普及，銀行、支付機構要引導客戶通過電子商業匯票系統、個人網上銀行、企業網上銀行、手機銀行、支付服務App等電子化渠道線上辦理支付結算業務。這種“非接觸式”也延伸到對公業務，從而保持App的月活量，這種對公業務從公司員工健康報備這一小切口入手，延伸至線上辦稅。

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大批金融從業者會在未來10年被AI取代？！轉型和升級是你唯一的出路

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最近幾年大資料與人工智慧技術迅速應用在很多領域，特別是金融科技，而金融領域由於其海量資料和可量化的特點，也恰好非常適合應用大資料與 AI 技術。李開復也曾提到過，大資料與人工智慧最好的應用領域之一就是金融領域，因為它是純數字領域。而現實發展的趨勢也確實如此，目前大資料與人工智慧在金融領域已經有了不少落地應用。作為金融從業者，我們面對的競爭對手不再僅次於來勢凶猛的90後新生立軍，還有AI領域的智慧機器工作物件，以及在職場中開始轉型升級或已經轉型升級成金融資料化複合型人才。

人工智慧對金融行業的衝擊

隨著 AI在金融領域攻城掠地，對 AI 取代金融從業人員的擔憂也愈演愈烈。這也不怪人們杞人憂天，比如去年春天一款叫 COIN 的 AI 金融合同分析應用在美國最大銀行摩根大通上崗，經實際應用測試，原本摩根大通金融法務人員和借貸專員需要花費 3,6000 個小時才能完成的工作，這款 AI 應用只需幾秒就可完成。重要的是，AI 的錯誤率不僅低於人類，而且它還不用休假，可以全天候工作。如果你是銀行，是使用 AI 還是僱傭高薪的人類，不言自明。

美國金融領域逐步以機器取代人工的不止大摩這一家，比如投行界扛把子高盛，2000 年高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯僱傭的交易員達 600 名，但今天，這裡只剩下兩名交易員“留守空房”。另一大投行瑞銀同樣如此，逐步用科技取代成本高昂且效率低下的人工勞動。下圖是瑞銀在美國總部的 2008 年和 2016 年對比圖，感受一下：

中國的情況同樣不容樂觀。2018年春季，全球頂尖管理諮詢公司波士頓諮詢公司（BCG）出具一份研究報告稱，到 2027 年時中國金融領域全部 993 萬個工作崗位中約有 23% 的崗位存在被 AI 取代的風險，也就是說屆時會有將近 230 萬金融從業人員可能會失去工作。

BCG 在訪談和調研了眾多中國金融界及 AI 領域的高階專家後，經過大量分析得出了該研究報告。在調研中，他們發現幾乎中國大陸所有的銀行都在計劃藉助最新的 AI 技術來節省人力資源成本。其中目前應用 AI 技術最多的地方是信用評估領域，例如人臉識別、大資料分析等技術的應用越來越多。

金融行業未來不會被取代的。

隨著社會經濟的發展，社會分工越來越細，商品的交易不可避免，為了交易市場的標準化、計量化的需求產生了貨幣，交易範圍的擴大化，金融業自然的衍生。只要需求就有交易行為，有交易就離不開金融服務，這個行業就不可取代，最多存在的載體和形態隨著社會的進步發生變化。

1.金額業服務於日常的生活中

隨著網際網路的發展，傳統金融業不可避免的向現代網際網路金融過度，隨著智慧化的程序，一些原有的金融崗位或許會被替代，但金融業的服務手段會更貼近於生活，移動式終端手機的發展，很多原本在銀行才能辦理的金融業務在手機銀行上就可以直接辦理，同時將智慧支付也進入了平常的生活中，隨著社會經濟的發展，金融同時也在變革中發展，金融業的可塑性越來越強，在未來也會擁有巨大的發展空間和潛力。

2.金融業是政府指導和調控經濟的手段與槓桿

金融是社會的頂層設計，政府指導和調控經濟的手段與槓桿，即使過多少年，也不會有行業能夠完全取代金融，金融的頂層設計始終由上層階級操控著，金融的規則都為了經濟利益與風險調配而設定，所有的實體經濟只要有貨幣和交易，都離不開金融業，都要是為其創造價值，這也就是經濟中的階級說法。比如國家需要房地產業快速拉動經濟，在一定期限內能帶動經濟的發展，對衝通貨膨脹的風險，能夠提供較大的利益，政策導向、金融資本自然向其傾斜。

3.實體經濟的發展離不開金融的支援

實體經濟藉助於金融業的發展，金融業的發展影響實體經濟的外部巨集觀經營環境，實體經濟的發展隨時都需要資金的支援和金融血液的灌輸，金融業的發展狀況制約著實體經濟的發展程度，同時金融業也依賴於實體經濟，實體經濟為金融業的發展提供物質基礎。

所以說金融行業未來不會被取代的。

金融業分的類別非常多，而且功能也很繁雜，很難都被同一樣東西所取代。但究其本質和功能而言，金融其實充當著中介第三方和彌補資訊不對稱的角色。如果針對這兩個功能來說，全球化的區塊鏈應用和超高速的人工智慧網路就可以取代掉絕大部分金融崗位。

例如銀行的存取款，和投行對上市公司的擔保來說， 因為存款/取款方，或者投資者/上市公司，兩方沒有辦法直接接觸並且也無法互信，這時銀行/投行就能成為一個大家都能信任的第三方來提供連線的橋樑，為雙方提供信用擔保並從中賺取價格不菲的佣金。但如果設想一下，如果所有人都在一個完整的區塊鏈中，每個主體都可以與區塊鏈上的任一主體直接進行交易或者資訊的交換，而且任何交易都被加密並且被所有人認證/擔保。這樣一來，就不需要中介服務，自然也就會把很多金融公司取代掉。

設想，如果以後的網路速度足夠快，並且足夠智慧。任何人都可以幾乎同時收到其投資商品的重要資訊，並且都已經被人工智慧全面分析過，可以直接據此進行買賣。這樣一來，金融公司跟散戶對市場的認知是一樣的，就沒有人需要金融分析師了。當然，如果所有人所獲資訊都一致，那麼交易市場便不會存在了，因為大家的操作是一樣的，沒有人會虧錢。所以，但凡一個市場還值得投資並存在買賣交易，這個市場註定存在資訊不對稱。

個人見解，僅供參考。

金融行業起源於公元前2000年巴比倫寺廟和公元前6世紀寺廟的貨幣保管和收取利息的放款業務。如果有朋友看《聖經》，應該知道那裡面就出現了放高利貸的，公元前5～前3世紀在雅典和羅馬先後出現了銀錢商和類似銀行的商業機構。在，從貨幣兌換業和金匠業中發展出現代銀行。最早出現的銀行是義大利威尼斯的銀行(1580年）。朋友如果看過《威尼斯商人》也是可以略微瞭解這樣的行業的。1694年建立了第一家股份制銀行──英格蘭銀行，這為現代金融業的發展確立了最基本的組織形式。這些是最早的銀行和高利貸的來源，我們中國早在周代也出現了以物品質押換錢的行業。

至於現代的金融行業，主要就是指銀行業，保險業，信託，租賃業，證券行業。也就是說只要有交易行為，不管是以物換物還是現代的各種買賣，都離不開金融交易，而只要有人就有需求，也就產生了金錢的需求，這個行業是不可能被什麼行業所取代的，因為金融行業，基本上就是資本的投資和投機，這是人類行為和智力的較量。不可能用人工智慧或者是其他的什麼來取代，因為人性的複雜才造成了價格的波動和投機。

雖然金融行業不可替代，因為它最後是人性的博弈，但是其中有些東西是可以替代的。比如我們使用的貨幣，由以前的金銀銅鐵貝殼等，換成了現代的國家背書的紙幣，到了現今高科技的數字貨幣，以及我們從前需要在實體銀行存，取，貸款和基金股票期貨債券等投資活動，但是現在都可以在網上用各種APP就能實現。

現在證券交易也開始了量化系統，很多簡單投資也可以用人工智慧來代替。但是盈利模式的制定，依然還是需要人來決策的。所以無論未來怎麼變化，金融行業是不可能被什麼替代的，也沒辦法替代，因為我上文說過，投資或者是投機，都是人性博弈的結果。我們人類思維就是因為各種交易和投機而生長髮達的，如果人心都是一模一樣的，交易也就結束，而不存在了。

3月28日，李開復在智融集團C輪融資釋出會上大膽預測：金融行業80%的從業者都敵不過人工智慧，他們在未來的十年都會被人工智慧取代。同時他表示：人工智慧在中國爆發的第一個且最大的領域一定是金融李開復認為，人工智慧要在具備四個條件的情況下才能順利工作。一是要有天文數字級別的資料量；二是資料量要有標註，比如股票市場是漲是跌，個人信貸是否償還；三是一定要在單一領域應用，領域越垂直越好，而且絕不能跨領域，貸款的應用不能拿來做股票；四是要有特別厲害的人工智慧專家在他看來，金融恰好契合人工智慧所需的這四大要素首先，金融的資料量非常大，無論是貸款、保險、銀行還是投資，其資料量都非常大，而且這些資料本身就是數字，無需轉化過程。然後，金融資料的標註非常清晰，比如還了錢就是一個正面標註，沒還就是負面的標註；股票漲了就是正面的標註，跌了就是負面的標註。再次，做貸款的就做貸款，保險就做保險，領域清晰且不跨界。最後，李開復認為金融領域集合了很多人工智慧領域的專家除了上述四點之外，在李開復看來，人工智慧將會首先在金融領域爆發還有一個重要原因，就是、金融領域沒有摩擦。他表示：“人工智慧一旦有了摩擦，比如當你要製造機器人、要做硬體、產品需要渠道的時候那就麻煩了。網際網路和移動網際網路打通了人與數字的距離。“比如借一千塊錢，值得用一個人評估十個小時然後決定是否要借這個錢嗎？當然不值得。”李開復表示：“而使用人工智慧技術，8秒鐘可以得到服務和貸款。”正是因為人工智慧和量化投資，已經有70%的華爾街交易員失去了工作所以，李開復認為金融領域會是第一個被人工智慧顛覆的領域。人工智慧可以一週工作7天，每天24小時，不會累，不會罷工，不會有情緒，不會犯錯誤而且會更精準，還可以無限的擴張。

金融學是一個複雜的學科，金融行業未來會不會被人工智慧取代。在短時間內，很難被 AI 完全替代。在利潤率較高、資料結構化較好、問題明確的一些方面，AI 會大行其道。在不同金融領域的 AI 如果都能發展到一定程度時，或許能加速整個金融產業的 AI 發展。

在現階段，金融公司所面臨的資料結構化需求遠遠高於大資料要求。大量的歷史資料還並未電子化，甚至現階段大量金融公司新產生的資料都還屬於不規範的格式。

對於金融人才來說，這個時代需要專精金融且能和計算機從業者順暢溝通的人才。同時金融學的進一步發展也需要專業人才繼續探索。因此金融完全是需要繼續學的，但有所側重的補充計算機知識可以為個人和社會帶來更大的價值。將來的發展，金融行業極大可能會被AI替代，AI智慧為主，人工為輔的一種發展趨勢。需要我們現在要成為一個複合型人才，不是單一的在某一個領域學習，掌握單一的技術，金融，計算機，社會學等都必須學習，並能夠融會貫通，才可以適應今後的發展和要求。

金融行業會不會被取代，這個“取代”有“消失”的意思嗎？

一個東西會不會“消失”，要看它存在的意義何在。就如同要問“醫療技術”會不會消失？

2種可能：人類滅絕或者疾病消失。

金融行業1602年（一說1609年）出現於荷蘭首都阿姆斯特丹。目的是為專案融資，為有閒錢的人提供投資渠道。

現代金融三駕馬車：證券、銀行、保險。非常明顯，時隔近400年投資、融資需求並未消失。

由此判斷：只要人類還有投資、融資需要，金融行業就無法被取代。

但是，技術手段肯定會有所迭代。最早肯定用的是金銀幣，後來用紙幣，未來會用數字貨幣。最早的交易報表是手寫、後來是打字機、現在是電腦。也就是這樣了。

老管知道有人會說AI會取代金融從業者，放心，那是不會出現的。會計行業、律師行業可能被AI取代，因為這兩個行業需要海量的純技術操作。在那個領域人類玩不過AI。

但是金融交易是需要對“人性”進行預估，從由計算機那年就有人嘗試用軟體進行操盤交易，至今也沒成功。多說一句，任何銷售“股票、期貨分析軟體”的都是騙子。

這和電腦運算能力無關，即使“全球腦”級別的量子計算機出現，它也需要“演算法”來支援。而這演算法就是人性，但是人性是無法預測的。試想一下如果讓AI提前預判李國慶離婚可能容易，但是他搶公章事件怎麼預測？

如果您想進入這個行業，任何時間都不晚。

金融的貸款業會被科技行業取代。

以後根據大資料分析個人和公司的信用、抵押品、現金流，直接電子批貸。

證券投資業沒法被取代，保險更取代不了，因為都是一對一服務和銷售，很難用機器替代。

只有被替代的崗位和崗位上的人，行業不會被替代。

如何應對可能被替代是需要深入思考的。建議關注新興技術（如大資料、人工智慧、物聯網）的出現可能對工作流程、資訊形態、貨幣形式、衍生服務模式等產生影響，從而影響到崗位對人的勝任力的要求。

技術推動各個行業的變革和政策法規的調整，時代的洪流下人人都面臨考驗，學習成為常態，不進則退！