高等教育賦能金融服務業的若干思考

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）07-169-03

在金融與科技深度融合、全球經濟格局深刻重塑的今天，金融服務業正經歷前所未有的變革與挑戰。金融科技（FinTech）的迅猛發展不斷突破傳統邊界；數據要素的戰略地位日益凸顯，驅動著業務模式的重構；ESG（環境、社會、治理）理念從邊緣走向主流，重塑著金融的價值導向；而地緣政治與宏觀經濟的不確定性，則使風險管理變得空前復雜。在這一背景下，金融人才，特別是具備深厚知識儲備、前瞻視野、復合能力與卓越倫理素養的高層次金融人才，已成為金融服務業高質量發展的核心引擎與關鍵勝負手。

高等教育作為知識創造、傳播與高素質人才培養的核心陣地，在賦能金融服務業的深度、廣度與可持續性上，扮演著無可替代的戰略角色。它不僅是金融專業知識體系的構建者與傳承者，更是前沿金融科技探索的策源地、金融倫理文化的塑造者、以及產學研用協同創新的關鍵樞紐。高等教育對金融人才的賦能，絕非簡單的知識灌輸，而是一個系統化、多維度的塑造過程。它致力于構建堅實的理論基石、鍛造解決復雜問題的核心能力、并培育引領行業向善的價值觀與倫理觀。在金融業態劇烈變革的當下，這種塑造的內涵與外延都在不斷深化和拓展。

一、知識體系構建：理論基石與前沿洞察的交融

金融人才的知識結構是其專業能力的根基。高等教育在此維度的作用，在于構建一個兼具深度、廣度、前沿性和適應性的動態知識體系。

（一）傳承經典理論，構筑堅實的理論基石

1.微觀金融領域，須系統傳授公司金融/公司理財，深入剖析投資決策（資本預算方法如NPV、IRR、實物期權）、融資決策（資本結構理論、權衡理論、優序融資理論、代理成本理論）、股利政策理論及其與公司價值的關聯。投資學則聚焦資產組合理論（馬科維茨模型、有效前沿）、資本資產定價模型（CAPM）、套利定價理論（APT）、因子模型（Fama-French三因子、五因子模型）、市場有效性假說（EMH）及其異象、行為金融學基礎以及股票、債券、衍生品等主要資產類別的特征、定價與風險管理。

2.宏觀金融與機構視角，須重點關注貨幣銀行學/金融市場與機構課程解析中央銀行職能與貨幣政策工具（利率走廊、公開市場操作、準備金率）、商業銀行的資產負債管理（信用創造、流動性管理、資本充足性）、投資銀行、保險公司、共同基金、對沖基金等非銀行金融機構的業務模式、風險特征與監管框架。國際金融則涵蓋匯率決定理論（購買力平價、利率平價）、國際收支平衡表、開放經濟下的宏觀經濟政策（蒙代爾一弗萊明模型）、國際貨幣體系演變以及跨境資本流動與金融危機傳導機制。

3.金融風險管理課程須系統化講解市場風險（利率風險、匯率風險、股價風險、商品價格風險）的度量（久期、凸度、VaR、ES、壓力測試、情景分析）、信用風險（違約概率PD、違約損失率LGD、違約風險暴露EAD、信用評分模型、信用衍生品如CDS）、操作風險（定義、分類、度量方法如標準法、高級計量法AMA、新標準法）以及流動性風險（指標、壓力測試）。金融工程則專注于衍生品（遠期、期貨、互換、期權）的定價原理（無套利定價、B-S模型、二叉樹模型）與對沖策略（Delta、Gamma、Vega 對沖）。

4.方法論支撐。強大的數學（微積分、線性代數、優化理論、隨機過程）、統計學（概率分布、假設檢驗、回歸分析、時間序列分析ARIMA，GARCH）、計量經濟學（模型設定、估計、檢驗、內生性處理、面板數據模型）基礎是理解和應用上述金融理論模型的必備工具。課程須強調數學推導的嚴謹性與經濟金融直覺的結合。

（二）追蹤前沿領域，擁抱變革并洞悉未來

金融科技（FinTech）的核心領域包括：

1.大數據金融。教授海量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、真實（Veracity）金融數據的采集（爬蟲技術、API接口）、清洗、存儲（分布式數據庫如HadoopHDFS，NoSQL）與分析（Spark框架）。重點講解另類數據（社交媒體情緒、衛星圖像、供應鏈數據、移動設備位置數據）在信貸評估、市場情緒分析、宏觀經濟預測中的應用。

2.人工智能與機器學習（AI/ML）在金融中的應用。系統學習監督學習（回歸：線性、嶺、Lasso;分類：邏輯回歸、SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升樹GBDT/XGBoost/LightGBM）在信用評分、反欺詐、客戶分群中的應用;無監督學習（聚類：K-means;降維：PCA）在客戶畫像、異常檢測中的應用；深度學習（CNN在圖像識別如支票處理、RNN/LSTM在時間序列預測、NLP在財報/新聞情感分析、智能客服）的應用；強化學習在量化交易策略優化中的應用。強調模型選擇、特征工程、超參數調優、過擬合防范及模型可解釋性（SHAP，LIME）的重要性。

3.區塊鏈與數字貨幣。深入講解分布式賬本技術（DLT）原理（密碼學基礎、共識機制PoW，PoS，DPoS、P2P網絡）、智能合約（Solidity語言基礎、DeFi應用如借貸Aave/Compound、去中心化交易所DEXUnisWap）、公有鏈（比特幣、以太坊）、聯盟鏈（HyperledgerFabric）、私有鏈特點與應用場景；穩定幣（法幣抵押型、加密資產抵押型、算法型）機制;央行數字貨幣（CBDC）設計模式（批發型、零售型、混合型）與潛在影響；區塊鏈在貿易金融、供應鏈溯源、數字身份認證中的應用。探討其帶來的效率提升、信任重構以及新的風險（智能合約漏洞、 51% 攻擊、監管挑戰）。

4.量化交易與算法策略。涵蓋市場微觀結構、高頻交易（HFT）原理與技術基礎（低延遲系統、FPGA）、統計套利策略（配對交易、均值回歸）、趨勢跟蹤策略（動量策略）、機器學習驅動的預測模型與執行算法（VWAP，TWAP）、回測框架（Backtrader，Zipline）的構建與陷阱（前視偏差、幸存者偏差、過優化）。

5.監管科技（RegTech）與合規科技（SupTech）。引導學生學習自動化合規報告、實時交易監控（市場濫用行為檢測）、KYC/AML的智能化（身份驗證、可疑交易識別）、利用NLP解析監管法規（如SEC文件、巴塞爾協議）、監管沙盒（RegulatorySandbox）的運作機制。

二、跨學科融合，打破藩籬并拓展邊界

現代金融問題的復雜性要求超越單一學科視角。

法律與金融（Lawamp;Finance）。必修《商法》《證券法》《銀行法》《保險法》《金融監管》等核心法律課程。特別關注金融科技的法律規制（數字貨幣法律地位、智能合約法律效力、數據跨境流動合規GDPR/CCPA）、金融消費者保護、反壟斷與平臺經濟監管、破產法在金融重組中的應用。

心理學/認知科學與行為金融應深化對啟發式（Heuristics）與系統性偏差的理解，學習實驗設計方法（實驗室與田野實驗），探索如何將行為洞見應用于產品設計（助推Nudge理論）投資者教育、營銷策略和風險管理（行為風險管理BRM）。

工程學（尤其對金融工程/量化金融）。需要更強的隨機微積分、偏微分方程數值解法（有限差分法、蒙特卡洛模擬）、高性能計算（HPC）知識。

環境科學/氣候學（對ESG/氣候金融）。理解氣候科學基礎（溫室效應、氣候模型）物理風險（洪水、干旱、熱浪）的建模、轉型路徑（能源轉型技術、政策）對行業的影響。

三、鍛造核心能力，從認知到實踐的知行合一

知識是基礎，能力是關鍵。高等教育必須通過多元化的教學方法和實踐環節，將知識轉化為解決實際問題的核心勝任力。

（一）數據處理與可視化分析能力

第一，熟練運用Python（Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn，Plotly）或R（dplyr，ggplot2）進行金融數據的獲取（API如yfinance，pandas-datareader，數據庫接口）、清洗（處理缺失值、異常值）轉換（特征工程）和可視化（制作專業圖表、儀表盤Dashboard）。掌握金融數據庫（BloombergTerminal，RefinitivEikon，Wind，CRSP，Compustat）的操作和核心功能。第二，金融產品定價與風險評估。動手實踐使用數值方法（二叉樹、蒙特卡洛模擬有限差分法）為復雜衍生品（如美式期權、奇異期權）定價。運用歷史模擬法、參數法（方差一協方差法）、蒙特卡洛模擬法計算投資組合的VaR和ES。構建信用評分卡模型（Logistic回歸、決策樹）并驗證其區分度（KS值、AUC）和穩定性（PSI）。進行壓力測試和情景分析（如設定利率跳升、股市崩盤、重大地緣政治事件）。第三，量化策略回測與優化。使用專業回測平臺（QuantConnect，Quantopian一已關停但理念延續，Backtrader）或自行搭建框架，實現交易策略（如均線交叉、統計套利、因子投資）的歷史數據回測，嚴格評估其績效指標（夏普比率、索提諾比率、最大回撤、年化收益率）、統計顯著性和穩健性。應用優化算法（如scipy.optimize）進行投資組合權重優化。

（二）經濟計量與統計建模能力

首先，要教導學生運用Stata，R，Python（statsmodels，scikit-learn）等工具建立和估計回歸模型（OLS，Logistic）、時間序列模型（ARIMA，GARCH，VAR）、面板數據模型（固定效應、隨機效應）進行假設檢驗、模型診斷（異方差、自相關、多重共線性）和預測。應用于資產收益率預測、風險因子分析、宏觀經濟變量關系研究等。其次，應培養學生的模型風險意識，深刻理解任何模型都有它的局限性。假設條件（如市場有效性、正態分布）輸入數據質量、參數估計誤差、過擬合風險以及模型在極端市場條件下的可能失效。強調模型驗證（ModelValidation）的重要性，包括概念合理性檢驗、數據質量評估、代碼驗證、基準測試和持續監控。

四、批判性思維與復雜問題解決：穿透迷霧的洞察力

（一）案例教學深化

廣泛應用哈佛商學院式案例教學，但結合金融科技與ESG等新場景。案例選取涵蓋經典金融決策（如LBO估值、并購策略）、風險管理失敗教訓（如長期資本管理LTCM倒閉、次貸危機）、金融科技創新（如移動支付在非洲的推廣、開放銀行API生態）ESG整合困境（如某能源公司的轉型路徑爭議）。引導學生識別核心問題（是估值問題？風險問題？戰略問題？倫理問題？）、解構信息（區分事實、假設、觀點；識別信息缺口）、評估備選方案（量化與定性分析結合；評估假設的敏感性）、權衡利弊與風險（考慮不同利益相關者視角）、做出有依據的決策并清晰闡述理由。

（二）實證研究與專題研討

要求學生獨立或分組完成實證研究項目。選題可涉及市場有效性檢驗、因子投資策略有效性評估、ESG因子對信用利差的影響、金融科技對銀行盈利能力的影響等。過程包括：文獻綜述、研究問題與假設提出、數據收集與處理、模型構建與估計、結果分析與解釋、報告撰寫與答辯。專題研討（Seminar）則聚焦前沿或爭議性話題（如央行數字貨幣的利弊、DeFi的監管挑戰、負利率政策的效果、主動與被動投資之爭、氣候風險的定價）通過深度閱讀、辯論和專家講座，培養學生多角度、深層次思的能力。

（三）決策模擬與沙盤推演

利用商業模擬軟件（如Cesim金融模擬、Capsim）或定制化場景，讓學生在模擬市場環境中擔任基金經理、投行家、風險官、金融科技創業者等角色，進行資產配置、并購談判、風險管理決策、產品發布等。引入突發新聞事件（如央行意外加息、地緣沖突升級、重大數據泄露）考驗其應變能力和壓力下的決策質量。

五、金融科技應用與開發能力：駕馭技術的核心素養

（一）編程能力普及化

Python成為金融專業學生必備技能。課程覆蓋基礎語法、面向對象編程（OOP）、常用數據結構（列表、字典、集合、元組）、文件操作、錯誤處理。重點掌握與金融分析相關的庫：Pandas（數據處理）、NumPy（數值計算）Matplotlib/Seaborn（可視化）、Scikit-learn（機器學習基礎）、Statsmodels（計量經濟）。

（二）智能投顧（Robo-Advisor）

學習基于客戶風險問卷和財務目標的資產配置算法，結合現代投資組合理論（MVO）或目標導向投資（Goal-BasedInvesting），并能實現基礎的自動化再平衡。

（三）量化交易信號生成

應用時間序列模型（LSTM）或監督學習模型預測短期價格走勢（非鼓勵預測，而是理解模型能力與局限）構建技術指標組合。輿情分析與情感挖掘。使用NLP技術（分詞、情感詞典、BERT等預訓練模型）分析新聞、社交媒體、財報電話會議記錄，提取市場情緒指標。區塊鏈應用開發入門。學習Solidity智能合約基礎語法，在測試鏈（如Ropsten，Rinkeby，Ganache）上部署簡單的合約（如代幣發行、眾籌合約），理解其安全漏洞（如重入攻擊）防范。了解如何調用區塊鏈API（如Infura，Alchemy）查詢鏈上數據。

六、價值觀與倫理塑造：金融向善的根基與靈魂

在技術加速迭代、競爭日益激烈的金融環境中，堅守正確的價值觀和深厚的倫理素養，是確保金融業長期健康發展、贏得社會信任的關鍵。高等教育在此維度承擔著塑造靈魂的重任。

（一）高校教師應對社會責任與金融使命擁有深刻的認知

首先，要幫助學生理解金融的本質功能，在課程（尤其是導論課、貨幣金融學、金融史）中反復強調金融超越利潤的核心社會價值：資源配置（將儲蓄有效引導至最具生產力的投資）、風險管理（提供工具分散和轉移風險）、支付清算（保障經濟交易的順暢高效）。引導學生思考金融如何服務于實體經濟（支持創新創業、促進產業升級、優化基礎設施）、社會福祉（通過普惠金融減少貧困與不平等、支持社會保障體系、促進教育和醫療公平）、可持續發展（引導資本流向綠色低碳領域、支持氣候適應與轉型）。其次，應協助學生大力探索影響力投資（ImpactInvesting）。向學生介紹旨在產生可測量的積極社會或環境影響，同時獲得財務回報的投資理念和實踐。分析影響力衡量與管理（IMM）的框架與方法（如IRIS+標準），通過案例研究（如社會企業貸款、綠色債券投資、可負擔住房項目）讓學生理解資本向善的力量。

（二）提升學生的倫理敏感度，讓學生浸潤于積極的金融文化

1.價值觀塑造不能僅靠說教，需融入整個教育環境和文化氛圍。邀請以誠信著稱的業界領袖分享其職業生涯中面臨的道德考驗與堅守；在案例分析、項目評審中明確納入倫理維度的評價標準；教師以身作則，在學術研究、教學互動、項目合作中體現公平、尊重和負責任的態度;學生社團倡導誠信學術、反對抄襲、遵守職業規范。

2持續反思與對話。創造安全開放的空間（如倫理工作坊、辯論賽），鼓勵學生對金融創新、市場實踐、監管政策進行持續的倫理反思和批判性討論。議題可包括：追求短期利潤最大化vs長期可持續發展、金融創新的邊界在哪里、如何平衡效率與公平、金融機構在應對全球挑戰（如氣候變化、不平等）中的角色和責任。引導學生認識到，倫理問題往往沒有唯一正確的答案，需要在復雜情境中不斷權衡和判斷。引導學生認識到金融倫理具有普遍性（如誠信、公平）但也可能因文化、法律制度差異而在具體實踐中有所不同（如不同群體對“關系\"在商業中的作用、禮品饋贈的界限等等理解上的差異）。培養其在全球化環境中理解和尊重多元倫理視角的能力，同時堅守核心原則。

（三）培養有遠見、負責任的金融領袖

1.培養學生的系統性思維。理解金融體系是一個復雜巨大的系統，個體決策會產生連鎖反應。教授系統性風險的概念、傳導機制以及金融穩定對整個經濟社會的重要性。培養學生在決策時考慮宏觀和系統性影響的能力。

2.培養學生在危機中的領導力與韌性。通過歷史金融危機案例（如1987年股災、2008年全球金融危機、2020年新冠市場動蕩）和模擬演練，學習在極端壓力和不確定性下如何保持冷靜、有效溝通、做出審慎決策、承擔責任、帶領團隊渡過難關，并從中吸取教訓提升組織的風險韌性（Resilience）。

3.鼓勵有志于成為行業領袖的學生，不僅自身恪守倫理，更要勇于在組織內部倡導誠信文化、推動負責任的創新、積極參與行業標準的制定和完善，引領行業向更加可持續、負責任的方向發展。

參考文獻

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[作者簡介：劉奐成，碩士，湖南財經工業職業技術學院教師，研究方向：金融學。]