| 标题 | 大数据与人工智能背景下金融学复合型人才培养研究 |
| 范文 | 李俊 摘 要：随着互联网、大数据与人工智能的快速发展，全球金融行业不断产生新的金融生态、金融服务模式和金融产品，呈现出不断创新的数字化发展趋势。金融行业对于更加专业、更具创新性的复合型人才需求日益强烈，传统的金融学教学体系受到了严峻的挑战。当下高校金融学专业教学体系存在诸如课程设置滞后于金融行业的发展、实践基地不足、教师知识更新慢等问题。为了跟随金融业发展的步伐，培养金融行业真正需要的人才，高校应将传统金融知识传授与大数据、人工智能结合起来，积极改善已有人才培养策略，培养具有国际化视野的复合型金融专业人才。 关键词：大数据;人工智能;金融学;人才培养 中图分类号：G642文献标志码：A? ? ? 文章编号：1673-291X（2020）29-0043-03 引言 随着金融科技的发展，大数据、人工智能、云计算、区块链等技术越来越多地被运用到金融领域，金融产品和业务不断升级，金融行业日益呈现出数字化与智能化趋势，同时也衍生出更多新的风险，从而对员工素质有了更高的要求，人才需求日益朝向应用型与复合型发展。金融学专业具有较为复杂的理论体系和较强的应用性、实践性。在当今大数据与人工智能背景下，高校金融学专业人才传统培养方式受到挑战。高校应紧跟时代发展背景，与时俱进，找准定位，明确培养目标，积极探索新的发展方式，将传统金融知识传授与大数据、人工智能等新技能掌握结合起来，为金融机构加快推进数字化转型、健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融行业发展贡献重要的人才力量，以满足时代对金融学人才的要求。 目前已有部分学者针对大数据与人工智能背景下高校人才培养机制的转变进行了研究。邹玲莉（2017）指出，互联网、人工智能、大数据技术的出现对会计职业和会计理论产生重大影响，并从培养理念、培养方式和培养过程三方面进行了解读[1]。范钦钦（2019）指出，虽然大数据时代的到来给会计行业注入了新的活力，但是也不能忽视随之而来的问题甚至风险。高校在进行会计教育时应顺应时代变化，找到自身差距，与时俱进[2]。余小波、张欢欢（2019）指出，人工智能时代的高等教育亟须树立一种更积极的人才培养观，重视独立思考与主动学习能力、想象力和批判性思维培养，强化专业教育与通识教育，并肯定人本价值教育，以此来应对人工智能时代的种种机遇和挑战[3]。宿晓、代益香（2019）以目前管理会计人才培养模式存在的问题为出发点，构建“以用定课、以训代教、以赛促学”的新型管理会计人才培养模式及其实施框架，从而应对人工智能与大数据环境下会计学专业教学面临的挑战[4]。王晰巍等（2019）以iSchools联盟中美国10所高校作为研究样本，对其理论课程体系、实践教学环节、人才培养模式进行研究和分析，指出应注重培养学生的数据素养能力、学科融合能力，理论与实践相结合能力的培养是未来图情学科研究生人才培养的趋势[5]。林晶、陈苗、李伟（2019）以人工智能和大数据时代的发展特征和趋势为出发点，分别从供给和需求角度分析现阶段信息人才培养的现状，提出要注重理论与实践互动的培养模式，建立产、学、研、政四位一体的联动培养机制，优化相关知识结构，完善能力培养体系，以更好地应对人工智能和大数据发展带来的问题和挑战[6]。 纵观已有文献，目前学术界对于大数据与人工智能背景下高校人才培养的研究已取得一定成果，尤其是对于会计专业人才培养的研究较为丰富，而有关金融专业人才培养的研究较为缺乏。因此，本文从金融专业人才培养的角度出发，研究大数据与人工智能的应用为金融行业带来的变化，同时分析其对专业人才的需求特点，为高校金融专业人才培养提供可靠性建议。 一、大数据与人工智能背景下金融行业发展现状 近年来，大数据与人工智能发展迅速。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，人工智能的发展成为国家重要战略，其运用为各行业带来重大变化。大数据与人工智能在银行、保险、证券等金融行业中的运用充分体现出了新技术的便捷性优势与未来发展潜力。总体看来，大数据与人工智能背景下金融行业发展主要呈现出以下四点现状。 （一）数字化成为金融行业重要发展趋势 随着金融科技的运用与互联网通讯技术的发展，各种互联网金融业态纷纷兴起，金融行业日益呈现出数字化的发展趋势。第三方支付、众筹、p2p网络借贷等互联网金融模式的兴起在一定程度上影响了人们的支付与融资习惯，而数字货币正在对传统的货币体系形成挑战。更多大数据与人工智能的运用使得银行、证券、保险等业务变得愈发智能化与便利化，金融行业智能化趋势明显。金融科技的运用在有效提升金融行业数字化转型的同时也提升了客户的财富管理意识，更多的人参与到线上理财当中，与金融行业大数据与人工智能的应用及进一步数字化形成了良性互动。 （二）金融行业经营效率与决策水平提升 目前，各金融机构竞争日益激烈，营销在其经营中占据着的地位愈发重要，银行、保险、基金、证券、消费金融等机构对于提升客户价值经营能力提升的需求越来越高。传统的营销方式耗费巨大人力物力，效果一般。但是大数据的应用可以有效挖掘与分析客户海量信息数据，使金融机构可以根据分析结果进行精细化管理、差异化服务，针对有效需求客户进行精准营销。配合人工智能的应用，通过制定具体营销策略，实现各应用场景客户拉新、价值提升和客户拓展，从而有效改善经营与服务效率。同时，大数据与人工智能的应用还可以使企业能够通过员工数据追踪与分析从而制定最优管理策略，相比传统的管理方式，大数据与人工智能的使用可以增加公司各管理环节的透明度与数字化程度，可有效帮助企业提升其决策水平与运营成果。 （三）金融风险控制能力提升 大数据与人工智能在金融行业的应用对于行业风险控制能力的提升，主要体现在普通金融机构监管机构风险管理两个方面。首先，风险管理与控制问题是银行、证券、保险等金融机构面临的重要问题。随着金融科技的运用，金融机构线上业务逐渐取代传统业务，而传统的通过风险对冲，诸如房产抵押、担保等方式已经无法满足金融机构对于风险管理的需要。线上业务的快速发展使得通过大数据和人工智能为用户进行信用评估的方式逐渐发展起來，相比传统的风险对冲方式，这种方法更加高效、便捷。在方便客户的同时，可以有效对其风险状况进行更加精细全面的评估，有效提升银行等金融机构的风险控制能力。其次，金融监管机构可以通过大数据与人工智能实现对各金融机构数据的实时监控，从而保证各机构的风险水平处于安全警戒线之内，有效提升其风险监控与管理能力。 （四）大数据与人工智能在金融行业的运用衍生出新风险 大数据与人工智能在金融行业的运用可以有效提升金融机构的运营与决策效率，降低部分传统金融风险，但是同时也会衍生出诸多新的风险。通过运用大数据对于客户特征进行分析在一定的模型框架下进行，但是，由于大数据技术发展并不成熟，模型设定难以保证公平性，因此其分析结果可能出现偏颇。此外，大数据及人工智能的运用拥有较高的技术含量，同时对于人才大数据及智能操作水平、计算机等金融基础设施的要求较为苛刻，因此，在实际操作中有可能会出现由于人工或者设备而产生的操作风险与技术风险。此外，当今社会，客户数据具有较高价值，对于保密性的要求也较高，而现有大数据搜集技术存在客户信息泄露的可能性，一旦爆发后果则十分严重。而传统的金融行业风险管理知识难以解决这些新生风险。 二、我国高校现有金融学人才培养模式存在的缺陷 我国高校现有金融学人才培养模式大多遵循传统惯例，对于行业所产生的新特点难以快速进行调整，主要存在以下缺陷。 （一）理论课程设置滞后于行业发展 当今时代，科学技术发展日新月异，金融行业更是走在时代的前端。近些年，互联网金融、大数据与人工智能的发展使得金融行业逐渐焕发出新的特点与活力，并逐渐对金融专业人才提出越来越高的要求。而我国高校现有金融学专业在课程设置上难以跟上金融行业发展的步伐。一方面是因为课程设置具有周期性，教材内容更新慢，课程调整程序较为烦琐;另一方面是因为高校与金融机构脱节，难以对行业改变真正做到感同身受。因此，导致金融理论课程设置滞后于行业发展，学生所掌握知识较为基础与单一，缺乏全面性与创新性，难以满足日益发展的金融行业对于复合型人才的需求。 （二）实践教学不足 目前看来，大多数高校的金融学教学仍然存在着重理论轻实践的状况，实践教学不仅可以培养学生的动手能力、提升他们对金融行业的认识，同时也有助于提高学习的趣味性，使学生在日常学习中能够从手机中解放，从而达到更好的教学效果。目前，多数高校的金融学教学中，实践教学仅仅占其中很小一部分，学生对金融的认识仅限于教材，加上有的教材更新缓慢，一些知识对于日新月异的金融行业已不再适用，导致学生知识陈旧、知识面狭窄，无法满足金融行业的需求，难以胜任金融业的职位，从而影响应用型高校金融专业人才的培养效果。得益于大数据与人工智能，金融行业创新更加频繁，各种新的产品与业务层出不穷，这便要求金融专业人才必须掌握最新的知识。但是，目前多数高校的金融学实践教学体系形成之后很少改变，更新速度慢，难以跟上金融行业的创新。 （三）实习基地质量不高、数量不足 实习基地是学生进行实习的重要地方，但是很多高校不注重实习基地的建立，基地数量十分有限，有的仅仅是象征性地签订几个合约，并未真正起到实习基地应有的作用。即使在数量上达到了要求，但是实习基地的质量参差不齐，学生到基地实习只是象征性地进行参观或者仅做一些没有技术含量的工作，难以得到應有的锻炼，更无法了解到金融业的核心业务与感知大数据与人工智能在金融行业中的运用所带来的行业变化。此外，即使一些学校十分重视实习基地的建设，但是金融专业实习基地具有特殊性，仅靠学校的实验室难以满足对金融学专业人才实践能力的培养，学校需要与一些金融机构进行合作，建立校外金融实践基地。而金融行业具有保密性高的特点，因此，学校在建立校外实习基地时金融机构热情一般不高，学校往往面临着诸多困难。所以，实践教育效果具有很大的局限性。 （四）教师金融知识储备与教学能力有待提高 教师是引导学生进行学习的主要力量，但是，目前应用型高校金融学专业的教师大多缺乏金融行业的从业经验，其本身对金融行业的实践业务了解不足，仅靠书本上得来的知识对学生进行教育导致学生对于知识的掌握仅停留在课本上理论阶段，实践学习不足，教学存在很大的局限性。此外，一些教师对新知识的敏感性不强，知识体系较为陈旧，导致其知识跟不上时代的变化，教学过程中难以将最新的知识传授给学生。上课缺乏鲜活的实际案例，课堂不够生动形象，缺少趣味性，难以吸引学生的注意力，在很大程度上影响了理论与实践教学的效果。 三、大数据与人工智能背景下金融学专业人才培养路径 在大数据与人工智能背景下，高校应重新审视金融学人才培养策略，紧跟时代脚步，确立人才培养目标，合理设定理论与实践课程体系，为我国金融行业提供高质量人才。 （一）明确金融学专业人才培养目标，合理设置教学课程体系 在互联网时代，金融行业瞬息万变，各种新业态、新业务层出不穷。高校金融学人才培养应该以应用型人才为主要目标，合理设置教学课程体系，丰富课程体系，适当提高课程难度，提高课程设置的动态性与灵活性。针对金融行业创新快、互联网金融发展的特点，应注意对教学内容的更新，与时俱进，结合大数据与人工智能背景，不断更新课程体系，避免学习陈旧过时的知识，注意及时更新教材，以适应变化较快的金融行业。参考国内外先进高校的课程设置，合理提高选修课程比重，做到理论与实践教育并重，注重培养学生的国际化视野与自我学习的能力，制订合理的培养计划，以保证学生掌握最新的金融知识，同时掌握应有实践技能，为金融行业培养新时代具有国际化视野的复合型金融学专业人才。 （二）结合大数据与人工智能发展背景，提升实践教学比重 实践教学对于学生巩固课堂所学理论知识、深入理解金融行业业务具有无可取代的作用。目前我国大部分高校金融学专业人才培养存在实践教学缺乏的问题，因此，为进一步培养符合市场需求的高质量人才，高校应提高对实践教学的重视。合理提升实践教学在整个课程体系中的比重，除了传统的银行业务、证券业务实际操作之外，还应结合大数据与人工智能的发展开发诸如大数据处理、人工智能等课程，以帮助学生更好理解与运用。除了增加校内实践教学，学校还应该注重校外实践教学的开设，使学生真切体会到金融行业的发展及其业务运作流程，使其实践能力得到有效提升，为将来工作储备专业性的实践知识。 （三）注重实习基地建设，加强校企合作 实习基地对于实践型人才的培养十分重要。首先，学校应增加实习基地的建设数量，为学生实践课程提供更多的选择，开阔学生的视野。其次，学校应注重实习基地的质量。高质量的实习基地可以有效帮助学生掌握专业核心知识，为其将来就业打下坚实基础，高校在建立实习基地时应集中力量提升高质量实习基地数量。最后，学校应加强与企业及金融机构之间的合作，以此来获得更多高质量实习基地，从而帮助学生深入了解金融行业的业务操作流程，了解金融产品，了解金融行业的变化，培养学生对金融知识的敏感性;从而制定自己将来的目标，增加就业，有针对性地培养金融行业所需人才，无论是对金融类的企业还是对学生都大有裨益。 （四）提升教师能力，加强教师理论知识与实践技能培训 教师是学生前进路上的重要奠基者和推动者，高校必须注重教师自身金融知识的储备与提高，加强对教师教学能力及知识储备的考核，同时加强对教师金融知识的培训。比如，通过安排金融专业人员到学校做讲座，促进教师与专业人员的交流，从而提升其对于金融行业发展的认识，提高其接触新知识的动力。同时，应注重并保证教师具有较强的实践能力，可通过采取诸如组织教师进行实践教学培训交流，深入金融企业进行见习、交流的方式让教师参与到金融行业的工作中，以保证教师具备金融行业的实战经验，掌握金融业务的运作流程与操作规范，从而使其可以更好地将金融学知识传授给学生。否则实践教学将成为纸上谈兵，效果就会大打折扣。 参考文献： [1]? 范钦钦.大数据时代对会计工作及专业人才培养带来的挑战[J].农村经济与科技，2019，30（19）：312-313. [2]? 林晶，陈苗，李伟.人工智能与大数据时代信息人才培养模式、路径与对策研究[J].情報科学，2019，37（9）：123-125，132. [3]? 王晰巍，李玥琪，刘宇桐，李文乔.大数据及人工智能时代背景下国外图书情报专业研究生人才培养趋势研究[J].图书情报工作，2019，63（11）：5-14. [4]? 宿晓，代益香.人工智能与大数据环境下创新型管理会计人才培养模式的实践[J].商业会计，2019，（3）：116-118. [5]? 余小波，张欢欢.人工智能时代的高等教育人才培养观探析[J].大学教育科学，2019，（1）：75-81. [6]? 邹玲莉.人工智能背景下会计人才培养面临的挑战与对策[J].经贸实践，2017，（7）：237. |
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