把时间拨回2022年末，当Chatgpt以一种极端耀眼的姿态将人工智能带入了“大模型”阶段时，各个行业都以一种复杂的心情迎接着这股汹涌的浪潮。

一方面，AI以相比十年前更上一层楼的语义理解能力和极强的算力，为金融、法律、医疗等各个行业都带来了更高的效率。尤其是在金融行业，大模型已被国内各类金融机构引进，如同当初ATM机初进中国时那样，具有革命性的意义。

但另一方面，企业和“打工人”似乎还没有完全准备好应对这一剧烈变革。今年5月，IMF总裁格奥尔基耶发表讲话时称，人工智能正“像海啸一样”冲击全球就业市场，我们几乎没有时间让人们和企业为此做好准备。“被AI取代”的焦虑也在压抑着没有准备好的从业者。

为了应对这一局面，让更多金融从业者从“被AI取代”走向“驾驭AI”,同时也为企业输送合格的AI+金融人才，上海财经大学滴水湖高级金融学院（DAFI）隆重推出了AI金融项目，旨在培养掌握“金融经济理论+智能科技知识+数据处理能力”的复合型新兴金融人才，希望在赋能金融从业者的同时，充分满足国家对科技金融、金融科技等新兴领域日益增长的人才需求。

但作为一个新兴的融合学科，这个项目还有很多细节有待探索与解答：

AI与金融结合，对从业者提出了怎样的新要求?

DAFI的AI金融项目有哪些具体细节和亮点？

通过AI金融项目，DAFI如何帮助学生准备好面对一个金融+AI的时代？

想入读AI金融项目，成为金融+科技的领军者，学生需要提前做哪些准备？

……

关于这些问题，我们邀请到了AI金融项目负责人、DAFI助理教授唐雨山老师为大家做一次具体的分享，希望能够帮助对AI金融感兴趣的同学们进一步了解滴高金、了解AI金融项目，并为有志于投入AI金融领域的学生提供一份关于学习与未来发展的详实参考。

唐雨山

滴水湖高级金融学院助理教授

美国罗格斯新泽西州立大学金融学博士

以下为唐雨山老师分享的具体内容：

请您谈谈DAFI设立AI金融项目的初衷和对学生的培养目标？

唐雨山老师：在国内，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《上海金融领域“十四五”人才发展规划》《临港新片区加快发展新兴金融业行动方案（2022-2025年）》等政策方案相继出台，市场对 AI金融人才的需求不断攀升，而相关的人才供给却是稀缺的。

另一方面，AI在金融领域的应用具有其独特的魅力和挑战。与AI在其他行业相比，金融市场是一个充满变数和活力的舞台。AI技术不仅提升了金融市场资源配置的效率，而且随着其深入应用，金融市场本身也在经历着不可逆转的变革。这些变革要求那些能够满足市场需要的精英们不仅要精通金融知识，更要能够熟练运用AI技术，实现金融与人工智能两大领域的完美融合。

AI金融项目正是在这样的背景下设立的，旨在培养具有“金融经济理论+智能科技知识+数据处理能力”的新兴金融人才，同时也是“高水平、有影响力、有国际视野的复合型领军人才”。

具体来说，我们希望通过提供全面的教育和培训，重点培养各位同学掌握系统扎实的金融学基础理论和人工智能前沿知识，使学生具备专业的数据分析与处理能力、坚实的系统开发与实践能力、敏锐的商业直觉和引导创新、解决复杂问题的综合领导力。

您认为，目前金融行业对AI金融专业人才的需求是怎样的？就业市场如何？

唐雨山老师：AI在金融领域已经实现了广泛的应用。除了现阶段大家比较熟悉的银行经常使用的人脸识别外，人工智能和机器学习算法也已经被广泛应用在客户的征信评估和违约预测上了。金融机构现阶段也在大力开拓和发展AI在金融其他领域中的应用，比如面向客户端有基于大语言模型的智能客服，智能投顾，面向交易端有基于机器学习的量化交易策略和风险管理，面向咨询研报端有基于文本、音频甚至视频分析的软信息分析和情绪测度，或者通过知识图谱整合和关联企业的实体关系网络。

这些都是现阶段和未来金融行业的发展前景。

从就业市场来看，根据英伟达发布的《2023年金融业最关注的4大AI方向》调研报告，有36%的受访者都提到在实现AI目标的过程中会面临重重挑战，其中最大的障碍是招聘和维系AI专家。进一步的有26%的金融服务专业人士表示，另一个迫在眉睫的问题是用于训练模型和保证准确性的数据规模不足，可以考虑使用生成式AI生成准确的金融合成数据并使用这些数据训练AI模型。

这些信息也为我们的人才培养提出了潜在需求。

该项目的课程设置有哪些特色？

项目将如何帮助学生适应当前金融行业对于AI的需求？

唐雨山老师：DAFI的AI金融项目课程设置围绕培养目标，既包括金融知识，又囊括人工智能技术。所以授课团队是由学术水平顶尖的教授负责，以保证同学们能接触到最前沿的知识和技术，并接收到教授们对知识技术融合的最新心得体会。

同时需要跟大家分享的一点是我们的授课形式也是双导师制，初步计划是既包含传统的课程讲授，也包含业界导师的专题分享与案例分析，为同学们了解业界现状及需求提供窗口。同时学院也会邀请学术圈的优秀学者进行学术分享，为对学术前沿和技术细节感兴趣的同学创造交流机会。

项目的具体课程包括学位基础课比如人工智能与金融科技导论、大语言模型、Python语言在金融中的运用等金融与技术的交叉学科，同时涵盖公司金融、投资学、实证方法等金融学基础课程，在此基础上通过学术报告与讲座、实践活动加强同学们在实践中运用学科的技能。

当前金融行业对于AI的需求热点包括智能投顾、量化交易、金融风控、区块链金融、监管科技（RegTech）等。我们也会通过专题课程、研讨会和实践项目，将这些前沿技术和应用纳入教学体系，使学生了解最新的发展动态。

与其他金融项目相比，AI金融项目在设计上有哪些独特之处？

唐雨山老师：从课程设计来看，DAFI的AI金融方向具有三个显著优势：多学科融合、实践导向和国际视野。

1）多学科融合：AI金融项目以其跨学科的课程设计，将金融经济理论与前沿智能科技知识巧妙融合，不仅重视理论知识的传授，更注重学生数据处理和分析能力的锤炼。

2）实践导向：项目秉持实践导向的教育理念，与多家顶尖金融机构和科技创新企业建立了紧密的合作关系。这为学生提供了宝贵的实习机会和参与真实项目的经历，让他们在实践中学习，在学习中实践，确保学生能够将理论知识应用于解决现实世界的金融问题。

3）国际视野：项目深谙国际视野的重要性，定期邀请来自世界各地的知名学者和业界领袖进行授课和交流，可以为学生提供了与国际顶尖人才直接对话的平台，在全球化的背景下，拓宽视野，增强国际竞争力。

针对不同需求的学生，我们推出了全日制与非全日制两种学习方式，满足不同背景的学生的复杂学习需求。

从师资力量的构建来看，我们的AI金融项目汇聚了国际一流的教育精英和行业领袖，共同打造了一个多元化、高层次的教学团队。

一方面，我们通过全球招聘计划，精心选拔了一批在学术界享有盛誉的研究型学者和在教学领域具有深厚经验的教学型师资。这些教师不仅在金融科技领域有着卓越的研究成果，更具备将复杂理论以生动、易懂的方式传授给学生的能力，确保学生能够吸收最前沿的学科知识。

另一方面，我们深知理论与实践相结合的重要性，因此特别邀请了来自金融机构、科技公司的高管和行业专家担任兼职教授和业界导师。这些业界领袖凭借丰富的行业经验和深刻的市场洞察，为学生提供实践指导，分享真实的行业案例，帮助学生构建职业规划，并在职业发展道路上做出明智的选择。

学生就读AI金融方向，有奖学金吗？

具体是怎么设置的？

唐雨山老师：为激励优秀学生报考学习，面向全日制金融专硕，学院设立启航奖学金，奖学金100%人员覆盖，最高可达25万元。

具体奖学金设置比例可以参考项目介绍中提及的比例，最少金额为4万元。

ESG、跨境金融、人工智能金融方向——推免生

等次	启航奖学金金额	比例或人数
菁英奖	25万	3
一等奖	15万	10%
二等奖	8万	20%
三等奖	4万	剩余所有

ESG、跨境金融、人工智能金融方向——统考生

等次	启航奖学金金额	比例或人数
一等奖	15万	10%
二等奖	8万	10%
三等奖	4万	剩余所有

如果学生就读AI金融方向未来有哪些就业方向可以匹配？

学院有哪些资源能够提供给学生？目前学生实习情况如何？

唐雨山老师：就业前景方面，目前金融行业与人工智能技术的融合正开辟出多样化的职业道路。

具体来看，从前台的投资交易支持、智能客服，到中后台的量化投资、策略开发、风险管理，再到金融科技公司的产品设计开发、数据科学分析等，AI的应用贯穿了整个金融生态。另一方面，企业的投资分析、数字化转型及数据分析和公职类研究岗位的政策分析与制定都有着对AI金融人才不断上升的需求。

可以预期，AI金融方向的毕业生在就业市场会很受欢迎，从事的领域将包括但不限于反欺诈检测、情绪分析、征信评估、智能投顾、量化交易、策略研究、风险管理、金融产品设计等。

学院也为学生未来的实习、求职与就业储备了丰富的资源与平台。

目前，学院与一众业界领先企业建立了深厚的战略合作关系，包括蚂蚁金服、交银金科等金融科技领军企业，以及基金、证券和银行的科技子公司，这些合作伙伴对AI金融人才的需求日益增长。

我们的学生有机会通过实习和实践项目，深入这些企业，积累宝贵的行业经验。

同时，学院还汇聚了一批来自相关行业的资深专家，他们将作为业界导师为学生提供专业的指导和职业发展建议。

此外，学院的职业发展中心也长期积极与企业合作，会及时推送最新的岗位信息和内推机会，帮助学生把握行业动态，拓宽职业视野。

最后，想问问您对有意报考AI金融方向的学生有哪些建议？

唐雨山老师：对项目未来的学生，我有三点建议和期许，希望大家能够在保持好奇心的同时，一手抓基础知识、一手跟踪金融市场，最终实现技术与金融的融会贯通，成为真正的复合型人才。

1）对基础知识的掌握：

在准备阶段，重要的是打好基础。这不仅仅是指掌握数学和编程技能，更重要的是理解这些技能如何与金融理论相结合。比如，学习如何用统计学方法分析市场数据，怎样从金融的角度分析归因一个长期获利的统计套利策略。这样，当面对复杂的金融问题时，你能够用科学的方法来分析和解决。

2）对新兴技术的好奇：

保持对新兴技术的好奇心是至关重要的。AI金融是一个快速发展的领域，新技术不断涌现。比如，了解机器学习在金融预测中的应用，或者生成式AI如何改变金融服务的方式。合理使用现有的AI工具，理解它们的工作原理和局限性。培养一种探索和学习的心态，这样在未来的学习和工作中，你能够更快地适应和应用这些技术。

3）对金融市场的跟踪：

正如我们一直强调的，金融市场是动态变化的。准备阶段，需要培养对市场动态的敏感性。比如，关注经济新闻，了解政策变化对市场的影响，观察市场情绪如何影响股价，技术革新带来的行业冲击等。更好地理解金融市场的运作机制，并在未来的学习和工作中，做出更明智的决策。

总的来说，准备阶段的关键是打好基础，保持好奇心，并对市场保持敏感。这样，当你进入研究生阶段，或者进入金融行业时，你将更有信心和准备去迎接挑战。

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