金融大数据复合型人才培养模式研究 ——以广

1 引言

近年来，中国经济走向新常态，越来越多的金融产业正在步入大数据时代。大数据具有体量巨大 （Volume）、变化速度快（Velocity）、类型繁多（Variety）、数据真实（Velocity）四个方面的特点。预计2017-2022年，中国金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，达到497亿元。在银行、证券等产业中受到追捧，通过大数据的分析，可以挖掘更有价值的信息。

大数据开启了一次重大的时代转型，与此同时，国家和越来越多的企业家开始重视金融大数据，探索金融大数据的机遇与挑战。

国务院于2016年1月颁布的 《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》中直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台”[1]。工信部2016年12月发布的《大数据产业发展的规划（2016-2020年）》选取重点大数据的业务行业领域，包括金融行业[2]。网易金融CEO王一栋在2016年在中国移动互联网创新趋势峰会上表示“大数据引领互联网金融发展”[3]。百度金融负责人沈抖在2016年畅想金融科技的未来十年上表示 “金融科技要有大数据，更要把数据用好”[4]。蚂蚁金服副总裁漆远在2016年指出“金融大数据的后台价值”[5]。京东金融副总裁曹鹏在2017年中国AI金融。探路者峰会上指出“京东金融依靠大数据”[6]。负责人朱立强在2017年中国未来金融峰会上指出“腾讯沉淀了丰富的数据，有了大数据基础，再配合强大的云计算能力，我们会创造更多的产品，为合作伙伴提供金融云服务支持，为合作伙伴降本增效，助力金融行业创新”[7]。陆金所联席董事长兼CEO计葵生在第十一届中国（深圳）私募基金高峰论坛上表示“如果金融科技要做得好，有四个核心，其中一个核心是大数据，让客户能做比较和帮助其做好的投资选择”[8]。

金融产业的快速发展，对金融大数据人才培养提出了新的要求。国家及众多国内领军企业内部展开对金融大数据的研究。高校作为培养人才的重要基地，具有肩负着培养人才向社会输出的重任，广东金融学院作为地方性金融类院校，如何顺应广州市、广东省乃至全国金融大数据发展需要，培养出具有创新精神和实践能力的金融大数据复合型人才，是当前我校教育改革中需要重点探索和研究的对象。我们在“互联网金融”专业设置了金融大数据方向，对金融大数据方向的课程设置进行了研究和实践。改革现有的金融人才培养体系，突破传统教育教学方法，顺应金融大数据时代，培养金融大数据复合型人才是非常重要的。

目前，针对金融业大数据的高速发展及对人才的需求，国内外高校对金融大数据人才培养已经有了应对模式，下面就国外和国内的模式展开探讨。

（1）国外模式：从国外院校金融人才培养模式来看，日本在金融人才培养模式上教育适应金融市场的要求，尤其是立足于微观经济主体对金融人才的需求。日本的“产学合作”模式也在金融专业人才的教育模式上得到体现，具体有行业向学校投资、金融企业和学校在师资上相互交替、企业委派远程培训项目等，促进了金融人才的培养；美国在金融人才培养上更加注重培养商业领导所应具备的素质，强调对金融市场的理解，拥有活跃的思维能力等内容，并设置了董事会制度，这样的教育体系和制度促进了金融教育的发展；新加坡在金融人才培养上注重了金融与企业的渗透，增加了企业金融、中小企业融资、证券投资学等课程，培养金融人才目标呈现多元化、复合化的趋势。除了日本的“产学合作”模式、美国的“合作教育”模式外，还有英国“工读交替”模式、德国的“双元制”模式及澳大利亚的“TAFE”模式。

（2）国内模式：近年来，国内院校逐渐在增强金融人才培养意识。中山大学在2016年成立移动互联网与金融大数据实验室，注重理论和实际应用的研究。西南交通大学在2014年成立金融大数据研究院，主要利用金融大数据和机器学习来专注股票预测及投资策略推荐研究。2016年6月，清华大学与网易金融就智能金融和大数据领域展开战略合作关系，促进金融领域的发展。2016年8月，科大—磐众金融大数据联合实验室成立，用于研究大数据在金融领域的发展与应用。2016年12月，上海财经大学参与成立“苏州金融大数据实验室”，通过产学研合作，成为科研和人才培养基地。2017年5月，上海外国语大学成立大数据金融研究中心，以金融领域大数据应用为主要研究。2017年11月，上海大数据金融创新中心在复旦大学成立，致力于大数据驱动下的金融创新提供智力支撑、平台服务和人才输出。2017年11月，“大数据驱动金融创新论坛”在河北金融学院举行，围绕大数据和金融展开讨论，为金融人才培养、大数据及人工智能在金融领域提供新观点。

文章来源：《延边教育学院学报》 网址: http://www.ybjyxyxb.cn/qikandaodu/2020/1024/538.html