大数据时代下金融高等教育的改革

孙铭鸿 郑红

【摘要】“大数据”“云计算”“人工智能”层出不穷的理念与技术，宣告了一个新的时代的开启。在结束的19大会议中，习近平总书记在经济报告中里更是进一步强调了未来中国经济发展是要把互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。大数据已成为经济高速发展的助推器。通过从大数据在金融行业中的影响探究出发，分析当下金融人才的需求特征，进而对金融高等教育改革提出相关思路建议，以期在大数据时代下培养出更符合社会经济变型的高级应用复合型金融人才。

【关键词】金融教育改革 大数据 互联网金融

一、引言

随着“云”时代的开启，“大数据”一词步入人们的视线。运用海量数据创造价值已经成为各行各业的共识，梅西百货基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价及时针对；PredPol公司基于犯罪数据预测犯罪发生几率，洛杉矶盗窃罪和暴力犯罪分别下降33%和21%等。数据时代的到来，量变引发质变，通过分析海量数据，我们甚至可以对未来进行“预言”。

19大会议中，习近平总书记在经济报告里更是强调了未来中国经济发展是要把互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。作为向社会输送高等人才的第一战线，各大高校有必要快速做出教育培养方案的变革，探究在大数据时代下如何培养更符合社会经济变型的应用复合型人才。本文主要针对金融高等教育的改革提出相关建议，目的是培养数据型高级复合应用型金融人才。

二、大数据时代的对金融行业的冲击

麦肯锡在全球研究报告（2011）中最早提出“大数据”的概念，大数据是指数据量大小超出常规的数据集。大数据问题的核心就在于如何选择合适的方式对海量多类型的数据进行分析，提取并利用有价值的信息。金融行业是数据的重要生产者也是消费者，大数据的累积已成为金融创新的核心资产，新兴金融产业不断撼动传统金融机构在客户、信贷融资服务中的地位，而传统金融机构面对数据流也积极应对转变，形成一场看不见的数据争夺战争。

1.大数据、互联网金融的渗入——新兴金融产业迅速崛起

在支付领域中，人们使用手机第三方支付结算的习惯进一步加深。据《中国互联网络发展状况统计报告》表示，截至2017年6月，线下购物时使用过第三方网上支付结算的比例达到61.6%。随着第三方平台支付客户的增长，交易粘性的增加、大数据的积累，支付平台业务开始不断向增值业务拓展，如支付宝平台上提供蚂蚁花呗信贷等。相比手续繁杂效率较低的传统抵押信贷，快捷的P2P网络信贷备受青睐。2017年9月P2P网贷行业历史累计成交量达到了55628.95亿元，上升幅度达到了100.36%。

2.大数据下传统金融机构积极转变

传统金融机构，如银行、保险、基金等公司也在积极利用资源转变运营模式。银行本身就积累了客户的大量信息，这为与“大数据”时代的融合打下了基础。各金融机构开通各类型的网络平台进行宣传，在宣传模式创新的基础上，开辟客户信息收集新领域，为银行金融信息化的发展创造了新的机会。同时，我国银行业也开展与第三方支付的合作，如支付宝与工、建、招等36家银行合作推出支付宝卡通等业务。

在“大数据”时代下，客户信息从传统的点与点分散向集合封装不断转变，借助互联网强大的数据收集能力为大数据嫁接提供了平台，大数据金融成为真正实现“以客户为中心”服务的新蓝海。

三、大数据下金融人才的需求

1.金融人才需求量居高不下

日益庞大拓展的金融市场需要更多的新型金融人才来满足。据金融英才网招聘数据显示，截至2017年6月中旬，金融行业人才的招聘需求比去年上涨15.8%。职位方面，互联网金融产品经理与销售经理/第三方支付产品经理的需求旺盛，招聘需求分别较去年同期上涨了15%和16.7%。

2.知识结构层次化、应用化

随着人民币与2016年10月正式加入到SDR结算系统当中，我国金融机构与外资金融机构合作机会也日益增多，这就对金融人才的国际化业务能力与知识水平提出了更高层次的要求。此外，由于金融领域的不断扩展，互联网大数据的不断融入，金融创新工具层出不穷，对金融人才数据分析能力、计算机信息化操作技术要求也越来越高。这就需要当下的金融人才具有更为复合化知识结构体系。

3.对人才提出新需求

金融大数据一路水涨船高，行业对人才的需求有了新的要求。目前国内金融市场，急需金融分析师、金融风险管理师、特许财富管理師、基金经理、精算师、稽查监管人员、产品开发人员、后台工作人员等八大类人才。同时，互联网保险、消费金融、众筹等细分领域对金融风控人才需求不断增加。据2017年招聘数据显示，金融行业风控岗位招聘需求量比2016年同期增长超过20%。

四、大数据时代下金融高等教育的改革思路

大数据时代下金融业人才需求呈现出职业分工精细化、学生高度专业化，职业能力复合化的趋势。对学生的综合素质提出更高要求，使学生学业市场化，专业课程也需要设置需较大调整。有必要从强化产学研合作、培养订单式人才，完善课程体系建设、提升学生专业水平，提升学生素质、注重全面发展等方面注重学生培养，才能有效提升学生素质，为企业量身定做专业性人才，同时帮助学生实现学校到岗位无缝对接。

（1）在教学方面，引入大数据分析、风险管控等内容，进行综合性分析人才的培养，更新学生培养计划与知识体系。在课堂之外开展大规模、开放式的在线教育课程，充分建立和利用慕课资源。这极大降低教育成本，并且打破了传统课堂教育的时空限制。同时，建立慕课大数据平台，该平台能够及时对学习者学习结果进行评价，并动态根据学生的学习特征，调整学习内容与节奏，量身打造适宜的学习模式。

（2）在学术研究方面，随着大数据技术的发展，提取有效数据计算、分析的重要性日益凸显。在现代金融学术研究中，由大数据技术支撑对海量数据进行运算，必然在整个科研过程中占据主导性、决定性地位。在可预见的未来，各大高校必然不断加大对数据库、海量数据平台的投入与研究，运用研究结果引领课堂教学的前进。

（3）建立产业实习基地，加强校企合作关系，实现定制型人才教育。前期建立项目库，不断累积项目数据与素材，学生在课堂中以项目为导向进行学习，将理论知识运用到项目实施过程中；后期外派到企业中进行实习，实现从学校到工作岗位的无缝对接。

五、结论

面对大数据的冲击，高校建立一个系统性的金融大数据人才培养机制迫在眉睫。要制定金融大数据人才，推动产学研相结合人才培养模式，加大对大数据金融人才培养项目投入，同时也要不断完善激励和培训制度激发教师工作积极性，共同培养数据型高级复合应用型金融人才。

参考文献：

[1]MG，IMcKinsey.the Big data： The next frontier for innovation， competition，and productivity[R].Mc Kinsey Global Institute，2011.

[2]CNNIC.中国互联网络发展状况统计报告[R].2017.

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[4]汪连新.互联网金融和大数据时代金融学课程改革及人才培养的思考.2015.