人工智能背景下互联网金融专业人才培养模式的思考

李佳

摘   要：人工智能背景下的互联网金融专业人才培养模式有调整的必要性。文章在分析了目前我国互联网金融专业人才培养现状的基础上，探讨了人工智能技术对互联网金融行业的冲击。人工智能技术的不断发展很可能会完全颠覆现行教育模式下的毕业生培养规格和要求，互联网金融专业的人才培养应该以复合型知识结构为基础，加强大数据、区块链、机器学习、人工智能等交叉学科的知识渗透，重构新的知识结构并提升专业能力素质。同时，还要应用相关的配套改革措施予以推进，包括优化专业建设的顶层设计、完善专业的培养方案、优化师资队伍建设、推进智慧课堂建设等，切实提高该专业的人才培养质量。

關键词：人工智能;互联网金融专业;知识重构;能力素质;培养模式

中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）07-0024-03

一、引言

随着人工智能、大数据、区块链、物联网等新兴技术的发展，企业的生产服务方式和组织管理架构发生了新的变化，其中人工智能作为驱动力之一，促进了金融业的产品创新、流程再造、服务升级。[1]一些传统的金融岗位有逐渐被智能机器人取代的趋势，新的就业格局改变了市场对互联网金融专业人才的岗位定位，也对高校应用型人才的培养模式提出了新的要求。如何结合人工智能的发展，探索民办高校互联网金融专业人才培养的新模式，是当前相关研究者关注的重点话题。

二、互联网金融专业人才培养现状分析

互联网金融专业是新兴的专业学科。国内一流高校，如清华大学五道口金融学院、北京航空航天大学软件学院，早在2014年就开始招收互联网金融专业硕士。2016年共有6所高校获批开设互联网金融专业，分别是电子科技大学、安徽财经大学、安徽新华学院、铜陵学院、云南财经大学与广东金融学院。2017年、2018年成功申报互联网金融专业的院校分别为19个、21个。从学校分布区域来看，主要集中在安徽、江苏、广东、浙江、山西等省份。公办高校和民办高校基于各个学校的办学定位开展人才培养，总体的培养目标是一致的。

笔者查阅了部分学校公开的互联网金融专业人才培养方案或招生宣传，发现相关院校都是基于互联网与金融的融合点，培养“金融+互联网技术”的复合应用型人才。例如：公办高校安徽财经大学的互联网金融专业着重培养学生的互联网思维，课程设计突出金融与计算机学科的互相交叉渗透，要求学生具有金融数据分析、金融信息系统开发和金融科技产品设计等方面的知识与技能;民办高校铜陵学院的互联网金融专业主要培养符合银行、证券、基金、保险、信托等传统金融行业发展金融科技所需的应用型专业人才，适应新兴互联网金融业态和科技金融领域技术服务公司的高素质应用型人才要求。

三、人工智能发展对互联网金融专业人才培养的影响

1.人工智能冲击了现有互联网金融行业的就业岗位

近几年，人工智能在互联网金融领域的应用越来越多，逐步凸显出互联网金融的复杂性与多元化特征。[2]以往的高等教育多以“吸收性知识教育”模式为主，尽管强调市场需求的应用型培养模式，但实际上一些应用型操作技能型岗位恰恰是人工智能技术最先可以达到的。未来人工智能技术的不断发展很可能会完全颠覆现行教育模式下的毕业生培养规格和要求。这也会引发有关教育改革、促进人才培养等问题的新探讨。人工智能在互联网金融领域的应用场景包括智能客服、智能投顾、智能支付、智能理赔、智能营销、智能投研、金融风险监控预警等。人工智能在提高金融业服务效率的同时，还可以做一些重复性、机械性的工作。

随着移动互联网的发展，金融行业逐步呈现出移动化、细分化、多元化等特征。人工智能在智能客服等多个领域发挥了极大的市场推广作用，金融行业的服务提供由传统的柜前转向微信、App、网页端等。由于渠道分散，快速、低成本进行全渠道客户服务成为金融行业急需解决的问题。人工智能技术改变了传统的金融服务方式，传统金融机构的大堂经理、零售专员，互联网金融机构的投资咨询顾问、大数据分析人员、风控专员、理赔专员等，这些机械、简单、流程化、重复性高的岗位有进一步被智能机器人取代的趋势。例如：智能客服机器人目前已经能够理解客户所提的问题和需求，并通过自然语言的方式进行回复，对于高频次、高重复率的问题，回复优势非常明显;保险公司的理赔服务目前也借助了人工智能方式简化理赔处理过程，综合运用声纹识别、图像机器学习等核心技术，实现车险理赔的快速处理;智能投顾也可以为客户提供精准化的理财服务，信息获取和分析的效率和范围以及准确程度远远超过传统投资顾问。通过上述人工智能涉猎的应用领域，可以发现，人工智能提高工作效率的同时，也颠覆了互联网金融领域人才的需求规模和结构。

2.人工智能改变了岗位对人才能力的要求

人工智能的出现，理论上是协助人类提高工作效率，而不是取代人类。高校培养的人才，应该面向人工智能不可完全取代的岗位，或是因人工智能技术而被创造出的新就业岗位，这才是未来人才培养的方向。

人工智能无法取代的工作包括：无清晰步骤程序可遵循的非常规性工作、需要根据外部环境变化或者情感交互转变的沟通营销类工作、解决复杂问题或创新问题的一些工作。在金融科技应用场景中，仍然需要大量人际情感沟通的客户经理等岗位，尽管有智能客服、智能投顾，但是人与人的沟通是双向的，智能程序目前还不可能做到随时答疑解惑。互联网理财客户经理需要通过与客户的沟通，讲解复杂的理财产品，并通过建立关系来影响和帮助客户购买银行产品。未来可以通过人工智能客服对大众客群开展服务，但中高净值客群可能仍希望真人客户经理为自己提供服务，这部分客户享受的是一种情感交互式体验，是机器无法取代的。人才需求更应该注重精细化、专业化、复合化。无论是从基本生存能力，还是创新能力角度来看，学生都需要从知识精加工型向贯通式学习型转变。

四、人工智能背景下互联网金融专业人才培养模式的构建思路

在人工智能发展背景下，互联网金融专业的培养应该以复合型知识结构为基础，在传统专业基本理论学习的框架下，加强大数据理论、区块链技术、机器学习、人工智能等交叉学科的知识渗透，提高量化投资、营销方案设计、市场调查预测等技能水平，培养学生的创新思维能力，形成具备金融大数据分析、投融资决策、互联网金融产品创新等技能的应用复合型人才。

1.知识结构重建

互联网金融专业的课程设置应以数据为导向，将信息技术和传统金融紧密结合。重视经济类、计算机类交叉学科之间的融合和渗透，将金融、管理、信息技术和互联网思维进行全面整合，构建由业务课程与技术课程组成的理论课程体系[3]，完成人工智能导向的知识结构重建过程。在整个课程体系中，保证学科之间、行业之间互相渗透融合，进一步强化数理基础，强化计算机应用能力的培养。鼓励学生利用课余时间辅修人工智能方面的课程，包括人工智能原理与技术、机器学习、智能金融应用场景案例等课程，培养适应社会的智能金融人才。

以专业基础课程为例，在人工智能时代，基础的理论知识仍旧要扎实，这是进行经济金融学习的基础。专业基础课程的学习其实是在搭建一个底层架构，教师设计的知识体系应该打通基础类课程的条条框框，剔除已经过时的知识架构。例如：《会计》课程中的“做账”已经有被人工智能替代的趋势，在对知识点进行讲解的过程中，应该传授学生使用人工智能来提高做账的效率，而对一些会计流程和环节只要能看懂即可。在设计专业课程体系时，更应该自上而下设计。既包括与新兴互联网金融产品有关的专业核心课程，如网络支付与结算、互联网金融产品运营、互联网金融产品开发与设计，也包括大数据金融、区块链技术、人工智能等跨学科课程。着重培养学生在互联网金融产品、金融大数据分析、系统运营、征信和风险管理等方面的业务能力。在智能化金融的发展背景下，尤其需要加强商业模式、市场调查、产品营销方案设计等应用型实践课程的学习，教会学生深度学习的方法，培养学生情感式沟通营销的能力，提高量化投资能力的实操训练。

2.能力素质与时俱进

人工智能背景下互联网金融专业人才的能力素质要求会更高，因为机械重复性的工作必将逐渐被智能工具取代，人工智能会按照人类事先设置的程序代码完成工作任务。但智能工具暂时还不具备情绪管理能力和人类的思考能力，也不具备较强的业务理解能力和数据资产管理能力，还缺乏与不同客户群体沟通的技能，无法独立开发互联网金融产品、开拓市场渠道及进行资本运作。因此，互联网金融专业人才培养应该关注人工智能无法到达的能力水平，强化学生深层次的沟通管理能力、量化投资的研究应用能力、精准营销拓展市场的能力，切实提高学生的岗位适应水平。综合而言，人工智能技术的发展必然会对人才的创造力、情感沟通能力、解决复杂问题能力提出更高的要求。

学校应建立高质量的模拟实验室，模拟互联网金融相关的工作场景。学生在校内实验环境下模拟真实的工作情景，进行数据分析处理与量化投资决策，开展产品营销模拟实战以及商业模式模拟等，实现实践教学过程与工作过程的对接，达到社会对互联网金融专业人才能力素质的要求。还可以充分利用校外实践基地，开展校企合作，定期走访行业企业，调研企业对互联网金融人才的需求。还要邀请企业导师，尤其是有金融科技公司、人工智能从业经历的企业界专家，为学生传授大数据和人工智能领域的最新前沿技术，提高学生的实践能力。

五、互联网金融专业培养模式转变的措施保障

1.优化专业建设的顶层设计

需在学校的统一部署下，优化专业建设的顶层设计。组织制定并优化本专业发展规划，在市场调研的基础上，大胆创新，从互联网金融专业的人才培养目标定位出发，修订互联网金融专业的培养方案，合理设计课程体系，优化互联网金融专业的人才培养方案。其中，专业建设委员会的成员应包括实践工作经验丰富的企业专家、双师型专家委员、专业带头人、与大数据及人工智能相关的技术型专家学者。通过跨院系合作、校企合作，开展技术研讨及师资培训，建立与企业合作的稳定机制，更好地提高学生的实践能力。

2.完善专业的培养方案

在人才培养方面，应该按照专业的定位要求，本着“以人为本”的基本原则，尊重学生的成长规律，制定科学有效的培养步骤。针对低年级学生专业知识少、实践经验不足的特点，着力强化理论知识的传授，同时为学生创造更多的互联网金融实践机会。利用市场调查、课内实践课程、集中实践课程模拟实习等活动增加学生的感性认识，进而提高学生对理论的消化和理解。在高年级学生中，重点通过学研结合，利用教师的科学研究项目，让优秀学生参与理论探索，了解和把握学科发展的前沿方向，通过分层次、有计划、重实效的科学研究和素质培养，达到互联网金融专业人才培养的基本要求。

3.优化师资队伍建设

师资队伍是决定教学质量的关键因素。基于互联网金融专业的跨学科特点，要求纯粹金融专业出身的专职教师胜任全部专业课程的教学是不现实的。一方面，应积极引入高校名师，补充师资力量，吸引行业实践专家充实专业实践力量;另一方面，要鼓励金融类教师进修前沿理论知识，如大数据、金融科技、人工智能等方面的内容，树立技术和互联网思维，更多地参与互联网金融企业中金融科技项目的開发和管理，从中获得最新技术和案例充实课程教学内容，以弥补相关知识的短板。

本着优质“双师”培养与全面提高教师素质并举的原则，师资培养应注重教师梯队的建设，鼓励专业教师撰写教研、教改论文，申报教研、科研课题。优先资助跨学科的教改科研活动，鼓励教师积极参加各种形式的短期培训以及国内外学习进修等。

4.推进智慧课堂建设

人工智能的发展推进了智慧课堂的建设工作。目前，众多开放式、智能化的教学平台应运而生，如慕课、雨课堂等，这些综合性的智能化教学平台进一步推进了教学模式和教学手段的改革。人工智能的发展逐渐优化并提高了教师的课堂效率，师生也可以借助智慧教学工具完成课前、课中、课后的知识传递。一方面，学生可以及时与老师沟通交流，如雨课堂的实时弹幕功能可以及时反馈学生的学习状态;另一方面，教师通过调取后台学习数据，能够更清楚地了解学生的学习情况，还可以查阅自动汇总的学习报告，快速了解学生学习的薄弱环节，极大提高了学习的互动性和学习效果。

参考文献：

[1]李拴保.“财经+大数据+人工智能”复合型人才培养模式创新探索——以河南财政金融学院为例[J].河南财政税务高等专科学校学报，2019（12）：72-74.

[2]苗宇松.人工智能在互联网金融领域中的创新应用[J].现代商业，2020（4）：19-20.

[3]姜丽丽，仝爱华，胡志飞.“互联网+”背景下对应用型本科院校金融学专业向互联网金融专业转型发展的探索[J].商业经济，2019（1）：176-179.

（编辑：王晓明）