“智能+”背景下金融專業應用型人才培養模式創新研究

摘 要：在“智能+”背景下，本文對高職金融專業開展AI金融科技課程的可行性進行研究，以四川現代職業學院為例，通過對企業人才需求、在校生學習意愿和任職教師教學能力等三個維度進行調查，發現在本校開展這類課程是可行的，同時結合同類院校的辦學經驗和人才培養模式，最后提出了“智能+”背景下金融專業應用型人才培養模式的建議。

關鍵詞：智能+;金融科技課程;市場調研;可行性;建議

本文索引：羅艷.<變量 2>[J].中國商論，2021（20）：-177.

中圖分類號：F241 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）10（b）--03

1 引言

國務院于2017年7月出臺《人工智能發展規劃》，國家把人工智能 （AI）作為重要的科技戰略，金融行業也不例外，AI+金融的探索從此拉開序幕。AI技術要深入到金融領域，為金融行業升級發展賦能，就需要既懂金融又懂人工智能技術的復合型人才。然而，AI+金融是一個新興領域，傳統的專業設置中沒有這個方向，為培養適應時代發展所需的人才，必須探索如何培養這方面的人才。對于高職院校，是否需要以及如何開展人工智能金融方面的教學是一個值得研究的課題，本文就對這些問題進行調查研究。

2 人工智能在金融領域的應用現狀

第一個以人工智能驅動的基金Rebellion曾成功預測了2008年股市崩盤，并在2009年給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A，通過人工智能Rebellion比官方降級提前一個月;掌管900億美元的對沖基金Cerebellum，使用了人工智能技術，從2009年以來一直處于盈利狀態 [1]。

2018年，智能客服在金融領域開始應用，比如銀行、保險公司的客服。智研咨詢的數據顯示，客服機器人正在以40%～50%的比例替代人工客服工作。螞蟻金服已成功將人工智能運用于互聯網小貸、保險、征信、資產配置、客戶服務等領域。

2018年4月，建設銀行在上海推出了第一家無人銀行，即建行九江路支行，在銀行業引起了轟動。建行無人銀行網點沒有人工服務，通過智慧柜員機可辦理90%的現金及非現金業務[2]。

2019年中國銀行、浦發銀行、建設銀行等推出“5G智能銀行”，運用5G、物聯網、生物識別等新技術，將金融、社交、生活等場景相連接，為客戶提供更高效便捷的金融服務。

2020年以來，大眾汽車金融、東風日產汽車金融等在辦理車貸時，已實現智能化人臉識別，全部在線上即可完成貸款流程。

2020年12月，工行在“融安控”框架下研發投產了“違規風險智能識別系統（VIS）”，使人工智能在智能風控領域得到更深應用。

由此可見，“AI+金融”已在智能支付、智能風控、智能投顧、智能營銷等十幾個應用領域得到良好發展。目前，AI金融的發展速度驚人，而且應用到金融實踐的技術越來越多。然而，既懂技術又懂金融的復合型人才卻很缺乏，而且缺口較大。

2018年，經教育部批準設立“金融科技”本科專業的院校僅有上海立信會計學院一家[3]， 2019年批準了4家[4]，2020年批準了12家[5]，本科層次的共有17家高校開設“金融科技”專業，至今該專業無畢業生。截至目前，高職層面暫未開設“金融科技”專業。從教育這方面來看，目前金融科技的人才產出遠遠不能滿足企業對人才的需求。

3 高職院校開展AI金融課程的現狀

根據訪談調研情況來看，目前開設AI金融課程的院校，主要集中在開設了“互聯網金融”專業的學校，有220家左右;而未開設該專業的學院，目前處于教學改革嘗試階段，通過增設金融科技相關的課程來適應時代的變化。

浙江金融職業學院是全國最早設立互聯網金融專業的高職院校[6]，從2015年成立至今已招收6屆學生，已開發互聯網金融系列專業教材，建立有相關教學資源庫。開設的課程有：《互聯網金融支付》《金融數據統計與分析》《高級語言程序設計》《數據庫原理與應用》等，重點培養學生運用金融科技的能力。就業崗位有：客戶服務、技術運維、技術開發、風險控制等。

成都職業技術學院在2017年設立互聯網金融專業，已有一屆畢業生，主要就業單位為金融科技公司。該校開設了《金融數據分析與應用》《Python語言》《SQL與數據庫技術》《互聯網金融支付》《區塊鏈金融》等相關課程，課程內容側重于金融大數據的應用與分析。

四川財經職業學院在2019年設立互聯網金融專業，已招生兩屆。開設的與AI金融相關的課程有：《數字經濟》《計算機基礎》《大數據金融》《區塊鏈金融》等課程。除《區塊鏈金融》外，其余課程的師資均來自本校。

對于未開設互聯網金融專業的學院來說，主要以增加AI金融相關課程來培養學生這方面的知識和能力。比如：黎明大學（高職）金融管理專業，在原金融管理專業的基礎上進行轉型，把《統計學》《大數據金融應用》等課程植入到課程體系中。師資方面，通過派教師去當地銀行的科技部掛職鍛煉半年時間，跟崗學習銀行如何運用大數據來進行精準營銷和市場開拓，學成之后再回到學校教學。

以上是比較典型的開展AI金融課程的同類高職院校，整體來說，高職類金融專業已經意識到人工智能的重要性，都在有意識地往這個方向去探索、去培養學生。

4 高職院校開展AI金融課程的問卷調研——以四川現代職業學院為例

針對高職院校金融專業是否要開設AI金融課程這個問題，以四川現代職業學院為背景開展調研。為了能廣泛征集相關人士的建議，筆者做了企業對AI金融人才的需求調研、在校生對學習AI金融的意愿以及本專業教師勝任AI金融課程的教學能力情況3個調查問卷，以便全面了解各方情況。問卷調查情況，統計如下：

4.1 企業對AI金融人才的需求調研

參與調查的企業來自全國各地共101家企業，除去非金融機構參與調查的企業17家，有效數據是84家，其中35家企業（占比42%）開展了AI金融科技方面的工作，主要是銀行、證券、保險、金融科技等公司。從調查數據可以看出，有42%的金融企業在開展人工智能方面的工作，趨勢是非常明顯的，主要集中在銀行業和金融科技公司。

為了清楚AI金融發展的方向，通過調查企業開展的金融科技工作重點方向和產品的主要功能得出：工作重點在智能營銷、智能服務、智能風控這三方面，分別占比：74%、74%、65% （多項選擇題）;產品的主要功能集中在精準營銷、風險防控、業務辦理、客戶洞察四方面，分別占比83%、68%、57%、51% （多項選擇題）。

為了明確開展AI金融科技工作所需要的技能，對AI金融科技的工作性質和所具備的技術或工具進行調查：發現偏向數據分析、產品運營、智能軟件應用、軟件開發四個方面，分別占比69%、54%、42%、40%（多項選擇題）。應用到的技術或工具主要有Java、Python、C++等編程語言、SQL數據庫、人臉識別技術、聲紋識別技術等，分別占比86%、66%、54%、45%（多項選擇題）。

為了明確AI金融科技對大專生的需求情況，對招聘人才的學歷進行調查，35家企業中僅4家招聘大專生（占比11.4%），其余均是本科及以上。對于大專生可以在這個領域適合做什么工作進行開放式提問，大部分人反饋大專生適合做營銷、數據分析、產品測試以及一些輔助性工作。

從企業調研中發現：AI金融科技工作有適合大專生的崗位，這個崗位主要偏向智能營銷、數據分析、產品經理等方向，而不是偏較難的技術類崗位。

4.2 在校大學生學習AI金融科技課程的意愿調查

本校金融管理專業在校生共有381名學生，參與調查的學生有277人，占比72.7%。其中有258人未了解過AI金融科技，占比93.1%;其中有興趣學習的學生有179人，占比64.6%。認為AI金融科技是金融發展方向的學生有229人，占比82.7%;認為有必要學習AI金融科技的學生有232人，占比83.5%，對于理由，大部分學生認為應該順應大趨勢，跟上時代發展，提升自我能力。在問到學生如果有興趣學習AI金融科技相關的課程有哪些，選擇最多的是Excel數據處理、Python語言、SQL數據庫三門課，分別占比75.8%、46%、35.7% （多項選擇題）。

由此可見，在校生對于學習AI金融科技課程的意愿是非常強烈的。在課程方面，主要偏較容易上手的課程，這符合他們自身的情況。

4.3 開展AI金融科技課程教師勝任能力調研

為了解本校本專業教師對開展AI金融科技課程的支持態度，對教學勝任能力進行了調研，本專業共有6名全職教師，參與調研率100%。對開設AI金融科技課程的6名教師全部支持，支持理由中大部分教師提到：人工智能是金融發展的趨勢，是不可回避的。對于開展AI金融科技課程，大家一致覺得應偏向于應用和對應用的了解。本校本專業應該開設哪些AI金融科技課程，占比最多的三門課程是：大數據處理與分析、AI金融的應用場景、統計學，分別占比100%、66.7%、50%。

對教師的勝任能力調研發現，對于開展AI金融科技課程所需的編程語言，本校本專業教師均有編程的基礎，3名教師學習過VB編程，2名教師學過Python語言，C語言、SQL數據庫、MATLAB均有1名教師學過。對于以前是否給學生上過相關課程，有3名教師上過統計學，各有1名上過大數據處理與分析、AI金融的應用場景等課程。同時，教師建議將AI金融科技課程與1+X證書融合，將相關知識植入到1+X證書的培訓中。

從調研本校本專業教師情況來看，教師支持開設且有相關能力勝任統計學、大數據處理與分析、AI金融的應用場景等課程。

5 高職院校開展AI金融科技課程的建議——以四川現代職業院校為例

借鑒同類院校辦學的經驗和市場調查的情況，筆者對金融專業開展AI金融科技課程提出如下建議——以四川現代職業學院為例：

（1）學校可以申請新專業——金融科技專業，來專門培養金融的人工智能人才，打造具有競爭優勢的專業，為建“雙一流”職業院校增加含金量。以這種方式辦學，在開課方面可以提高技術難度，設置一些初級編程課程，比如Python語言、SQL數據庫技術等，注重學生在編程方向的應用。同時，增加區塊鏈金融、產品經理等相關課程。

（2）在現有金融管理專業上進行分層教學，把學習成績好的學生分成一個班，在這個班上開展統計學、大數據處理與分析、AI金融的應用場景等課程。以這種方式辦學，可以快速實現AI金融科技人才的產出，學校只需要在現有的辦學模式下調整人才培養方案。

（3）在現有的金融管理專業人才培養課程體系上增加AI金融科技相關的課程，比如Eexcel數據處理、AI金融的應用場景等課程，讓學生對人工智能的趨勢有一個大致了解。

對于教材，目前市面上已經有比較成熟的教材可供使用，比如：浙江金融職業學院互聯網金融專業資源庫中的教材或出版社的教材。對于教師教學能力的培養，可以通過掛職金融科技公司或金融科技崗位來獲得經驗，也可與開展AI金融科技教育的企業合作，通過雙師教學，在教學實踐中“雙師”相互學習，從而達到培養教師的目的。

參考文獻

搜狐.智能投顧：金融科技又一個新風口[OL].2019-07-11.https：//www.sohu.com/a/326098667_407695.

搜狐.建設銀行正式宣布：國內第一家無人銀行在上海正式開業！[EB/OL].2019-07-17，https：//www.sohu.com/a/327414783_208161

中華人民共和國教育部.教育部關于公布2017年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教高函〔2018〕4號[EB/OL].2018-03-21，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201803/t20180321_330874.html.

中華人民共和國教育部.教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教高函〔2019〕7號[EB/OL].2019-03-25.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201903/t20190329_376012.html.

中華人民共和國教育部.教育部關于公布2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教高函〔2020〕2號[EB/OL].2020-02-25.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/202003/t20200303_426853.html.

浙江金融職業學院.互聯網金融專業簡介[EB/OL].2016-05-17，http：//it.zfc.edu.cn/2017/0301/c910a4004/page.htm.

Research on the Innovation of Applied Talents Training Mode of Finance Major under the Background of “Intelligence +”

——Taking Sichuan Modern Vocational College as an Example

Sichuan Modern Vocational College? LUO Yan

Abstract： Under the background of “intelligent+”， this paper studies the feasibility of AI fintech courses for higher vocational finance majors. Taking Sichuan Modern Vocational College as an example， it is found that it is feasible to carry out such courses in the school by investigating the talent demand of enterprises， the learning willingness of students and the teaching ability of in-service teachers. At the same time， combined with the experience of similar institutions and talent training mode， it finally puts forward suggestions for applied talent training mode of finance major under the background of”intelligence+”.

Keywords： intelligence+; fintech course; market research; feasibility; suggestions