人工智能在金融領域的應用與人才培養路徑探索

摘要：隨著科技的迅猛發展，人工智能已深度嵌入金融領域，在風險控制、投資決策及客戶服務等維度重構了金融生態格局。本文聚焦于人工智能在金融領域的應用，剖析其對金融行業帶來的變革性影響，并探討如何通過構建有效的人才培養體系，為金融領域培育契合人工智能時代發展需求的專業人才，進而推動金融行業在人工智能浪潮中實現高質量發展。

關鍵詞：人工智能；金融領域；人才培養

引言

金融行業作為經濟體系的核心組成部分，對信息技術發展始終保持高度敏感性。近年來，人工智能技術憑借其強大的數據處理、智能分析與自動化執行能力，逐漸成為推動金融行業變革的關鍵力量[1]。從早期的基礎算法應用到如今深度學習、自然語言處理等復雜技術的廣泛滲透，人工智能正重塑金融服務的邊界，為行業帶來前所未有的機遇與挑戰。與此同時，國家積極布局相關政策，2024年初中國人民銀行發布《金融領域科技倫理指引》補充細則，明確鼓勵金融機構在遵循倫理規范的前提下，加大人工智能技術應用創新力度，為人工智能在金融領域的穩健發展提供保障。在此背景下，深入研究人工智能在金融領域的應用，并探索與之適配的人才培養路徑，具有重要的現實意義。

一、人工智能在金融領域的應用現狀

（一）風險控制領域

傳統金融風險控制主要依賴歷史數據與專家經驗，存在信息滯后、主觀性強等缺陷。人工智能技術為風險控制提供了新的解決方案，機器學習算法可深度挖掘海量歷史數據，分析客戶行為模式、信用狀況等，構建更為精準的風險預測模型。例如，決策樹、支持向量機等算法能夠依據客戶年齡、收入等數據預測違約可能性，助力金融機構調整信貸政策，降低信用風險。深度學習在風險控制領域的應用也日益廣泛，卷積神經網絡等技術可處理復雜數據結構。例如，在反洗錢等領域，深度學習模型能夠實時監控交易數據，識別異常交易模式，發現非法資金流動風險；圖像識別和生物特征識別技術還可用于客戶身份驗證，提升風險控制的準確性與安全性。

（二）投資決策領域

投資決策是金融領域的核心環節，人工智能為投資者提供了更為科學、高效的決策支持?；跈C器學習的智能投資策略能夠實時分析并預測市場數據，幫助投資者把握市場趨勢，制定合理的投資組合。量化投資策略利用算法分析金融數據，挖掘投資機會，實現自動化交易，從而降低成本、提高收益[2]。自然語言處理技術在投資決策中的應用能夠分析新聞報道等文本數據，使投資者及時掌握市場動態，為決策提供參考。目前，一些智能投研平臺運用自然語言處理技術對金融文本進行情感分析，輔助投資者作出決策。

（三）客戶服務領域

在客戶服務方面，智能客服機器人利用自然語言處理技術實時響應用戶咨詢、解答常見問題，并提供個性化建議。相較于人工客服，智能客服機器人能夠實現24小時不間斷服務，響應速度快且成本較低，有效提升了客戶滿意度。人工智能還能夠通過分析客戶數據實現客戶畫像與精準營銷。許多金融機構依據客戶消費、投資偏好等信息，定制金融產品與服務，以提高營銷效果。例如，一些銀行通過分析信用卡消費數據，為客戶推薦理財產品或優惠活動。

二、人工智能在金融領域應用中的積極影響

（一）提高金融服務效率

人工智能技術憑借自動化與智能化特性，顯著提升了金融服務的效率。在風險評估與信貸審批環節，傳統人工審批流程耗時費力，而基于人工智能的風險評估模型可在短時間內對海量客戶數據進行分析并快速給出審批結果，大幅縮短業務辦理時間；在交易執行方面，智能交易系統能夠依據預設交易策略，快速、精準地完成交易操作，進而提高交易效率與市場流動性。全球知名投資銀行高盛集團曾高度依賴人工進行股票研究分析，效率較低且易受主觀因素干擾。引入人工智能算法后，高盛的人工智能系統能夠在短時間內處理海量金融數據，涵蓋企業財報、行業動態、宏觀經濟指標等[3]。通過對這些數據進行深度挖掘與分析，該系統為投資決策提供了精準且高效的支持，顯著提升了股票研究的效率與質量，助力高盛在金融市場中保持競爭優勢。

（二）提升金融服務質量

通過對客戶數據進行深入分析，人工智能能夠實現個性化金融服務。金融機構可根據客戶需求與風險偏好，為客戶提供定制化的金融產品與服務，滿足客戶多樣化需求。智能客服機器人的應用也提升了客戶服務質量與響應速度，能夠及時解決客戶問題，提升客戶體驗。螞蟻金服旗下的支付寶利用人工智能技術，基于對用戶消費習慣、理財偏好、信用狀況等多維度數據的分析，為用戶推薦個性化理財產品。例如，余額寶的推出精準定位大眾小額、靈活理財需求，實現了眾多用戶的便捷理財。其智能客服“小螞答”每日能夠處理海量咨詢，快速解決用戶在支付、理財等方面的問題，極大提升了用戶在支付寶平臺的操作體驗。

（三）推動金融創新發展

人工智能技術為金融創新提供了強大的技術支持，催生了新的金融產品與服務，如智能投顧、數字貨幣等。智能投顧利用算法為投資者提供個性化投資組合建議，降低了投資門檻，使更多投資者能夠享受專業投資服務。數字貨幣的出現改變了傳統支付方式，提高了支付效率與安全性。此外，人工智能還推動了金融機構業務模式的創新，如數字化運營、線上化服務等，為金融行業發展注入了新活力。

以螞蟻金服為例，旗下的支付寶借助人工智能技術推出芝麻信用分體系，該體系對用戶多維度數據進行全面分析，運用復雜算法評估用戶信用狀況?；谥ヂ樾庞梅郑Ц秾殲橛脩籼峁┝艘幌盗斜憬萁鹑诜?，如免押金租賃、先享后付等，極大提升了用戶體驗，同時創新了金融服務模式，拓寬了金融服務邊界，充分展現了人工智能在金融領域的實際應用價值。

三、人工智能時代金融領域人才需求分析

（一）跨學科知識與技能需求

隨著人工智能在金融領域的廣泛應用，金融人才所需具備的知識與技能不再僅限于傳統金融知識，而是呈現出跨學科特征[4]。一方面，金融人才需掌握扎實的金融專業知識，涵蓋金融市場、投資學、風險管理等領域；另一方面，還需具備一定的人工智能技術知識，如機器學習、深度學習、自然語言處理等，以便能夠理解并運用人工智能技術解決金融領域的實際問題。

（二）數據分析與處理能力需求

在人工智能時代，數據是驅動金融創新與發展的核心資源。因此，金融人才須具備強大的數據分析與處理能力，能夠從海量金融數據中提取有價值的信息，為投資決策、風險控制等提供支持。這要求金融人才掌握數據挖掘、數據清洗、數據可視化等技能，以及運用數據分析工具和軟件的能力。

（三）創新思維與實踐能力需求

人工智能技術的快速發展，要求金融人才兼具創新思維與實踐能力。一方面，金融人才需不斷探索人工智能技術在金融領域的新應用場景，提出創新性解決方案，推動金融業務的創新發展；另一方面，須具備將理論知識轉化為實際應用的能力，能夠在實踐中持續優化和完善人工智能技術在金融領域的應用。

四、人工智能時代金融領域的人才培養創新路徑

（一）深化校企協同育人機制

在金融人才培養過程中，應積極構建校企深度合作機制，主動與金融機構、科技企業建立長期穩定的合作關系，構建“認知—實踐—反饋”遞進式實踐教學體系。首先，組織學生開展認知實習，結合企業開放日、行業沙龍等活動，使其系統了解人工智能在金融領域的應用場景與發展趨勢。在此基礎上，安排為期3—6個月的跟崗實踐，讓學生深入業務一線，參與實際工作流程。例如，帶領學生走進銀行智能風控部門，近距離觀察機器學習算法實時監測交易風險的過程，分析異常交易行為識別邏輯；前往證券企業量化投資團隊，了解人工智能技術在投資策略制定中的具體應用流程，包括數據清洗、模型構建、回測驗證等環節。同時，聯合企業導師共同指導學生實踐項目，建立“雙導師制”人才培養模式，邀請企業技術骨干、業務專家與學校教師組成聯合指導團隊，以企業實際項目為載體，開展產學研協同育人。在項目實施過程中，企業導師提供真實業務需求與數據支持，分享行業前沿技術與實踐經驗；學校教師則從理論知識與方法論層面給予指導，幫助學生構建系統知識體系。例如，在智能客服優化項目中，學生基于客戶服務數據分析，運用自然語言處理技術優化對話策略；在智能投顧系統開發項目中，運用機器學習算法實現客戶風險評估與投資組合推薦。

（二）推動行業資源整合與共享

一方面，協助行業協會搭建產學研交流平臺，建立常態化溝通協作機制。定期組織金融機構、高校、科研院所開展“人工智能+金融”主題研討會，邀請頭部企業技術總監、高校教授、行業分析師圍繞自然語言處理在智能客服優化、區塊鏈技術賦能供應鏈金融等前沿議題展開深度研討；每月舉辦技術交流會，通過案例分享、項目路演等形式，推動理論研究與產業應用的雙向轉化。同時，設立學生參與激勵機制，將行業活動納入學分體系，鼓勵學生帶著研究課題參與其中，通過現場提問、圓桌討論等方式，聆聽行業專家分享技術迭代路徑與市場動態，精準把握金融行業對復合型人才的技能需求。例如，聯合知名金融科技企業舉辦年度金融科技論壇，學生可通過項目答辯、產品體驗等環節，與企業代表深入探討智能投顧產品的算法邏輯、風險控制模型及場景化應用，有效拓寬行業視野[5]。另一方面，推動行業資源向教育領域深度開放。構建校企數據共享規范體系，引導銀行、證券等機構將信貸審批、市場交易等脫敏后的真實業務數據，按照教學需求整理成標準化數據集，既作為學生實踐課程的訓練樣本，也支撐高校開展量化交易策略、信用評估模型等科研項目。在技術平臺開放方面，與科技公司合作搭建虛擬仿真實驗室，開放智能風控系統、量化分析工具等平臺權限，學生可基于模擬真實交易場景，開展投資組合優化、反欺詐模型構建等項目實踐。

（三）培養學生的創新實踐能力

為全方位培養學生的創新實踐能力，高校可積極組織學生參與各類金融科技競賽。例如，在智能投顧大賽中，學生需綜合運用金融知識與人工智能算法，構建智能投資組合策略，在模擬市場環境中進行投資交易，比拼投資回報率與風險控制能力，以此激發學生的創新熱情，提升團隊協作與實踐操作能力；金融創新挑戰賽則鼓勵學生提出全新的金融產品或服務構想，如基于人工智能的個性化保險定制方案、智能財富管理平臺等，從創意構思、方案設計到模型搭建，全方位鍛煉學生能力。

高校還應設立創新創業基金，專項支持學生開展與人工智能和金融相關的創新創業項目。學生可申請基金用于開發金融科技創業項目，如創建面向中小企業的智能金融服務平臺，高校為其提供創業指導，涵蓋商業計劃書撰寫、市場推廣策略制定、團隊管理等方面，同時提供場地、設備等孵化服務。此外，積極鼓勵學生參與科研項目，引導學生關注人工智能在金融領域的前沿問題，如量子計算在金融優化問題中的應用、人工智能倫理在金融決策中的考量等。通過一系列科研實踐，學生可深入探究人工智能技術在金融領域的應用原理與方法，不斷打磨創新思維，提升實踐能力，為未來投身金融科技行業做好充分準備。

五、結束語

人工智能技術的發展為金融領域帶來了深刻變革，其應用范圍從風險控制延伸至投資決策，從客戶服務拓展至金融創新，正深刻重構金融生態格局。在這一進程中，金融行業對人才的需求產生了顯著轉變，跨學科知識與技能、數據分析與處理能力、創新思維與實踐能力已成為金融人才必備的核心素質。為滿足金融行業對人才的需求，高校應深化校企協同育人機制，推動行業資源整合與共享，強化實踐教學環節，著力培養學生的創新實踐能力。同時，加強師資隊伍建設，探索適應人工智能時代的金融人才培養路徑。展望未來，隨著人工智能技術的持續進步，金融領域的應用場景將愈發豐富多元，對金融人才的要求也將不斷提高。因此，金融行業與教育領域應緊密協作，持續關注技術發展趨勢與行業需求變化，不斷優化人才培養方案，為金融領域培育更多契合時代發展的創新型、復合型人才。

參考文獻：

[1]歐陽日輝.生成式人工智能與金融業深度融合：理論機理及發展路徑[J].求索，2024（01）：57-65.

[2]阮一凡.人工智能技術在金融風控中的應用研究[J].商展經濟，2024（07）：89-92.

[3]趙炳昊.金融領域中人工智能應用的監管與法律規制[J].鄭州大學學報（哲學社會科學版），2024，57（03）：51-57+142.

[4]柴洪峰，李智鑫，王意帆，等.基于人工智能的金融風險監測技術發展趨勢[J].新金融，2024（03）：4-10.

[5]何濤.AI驅動下金融科技創新的方向及路徑[J].中國集體經濟，2024（03）：103-106.

〔基金項目：2025年鄭州財稅金融職業學院校級課題（NO：ZCY2025013）〕

（作者簡介：王文碩，鄭州財稅金融職業學院助教）