大數據時代下金融高等教育的改革

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(大連東軟信息學院)

一、引言

隨著“云”時代的開啟，“大數據”一詞步入人們的視線。運用海量數據創造價值已經成為各行各業的共識，梅西百貨基于SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價及時針對；PredPol公司基于犯罪數據預測犯罪發生幾率，洛杉磯盜竊罪和暴力犯罪分別下降33%和21%等。數據時代的到來，量變引發質變，通過分析海量數據，我們甚至可以對未來進行“預言”。

19大會議中，習近平總書記在經濟報告里更是強調了未來中國經濟發展是要把互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。作為向社會輸送高等人才的第一戰線，各大高校有必要快速做出教育培養方案的變革，探究在大數據時代下如何培養更符合社會經濟變型的應用復合型人才。本文主要針對金融高等教育的改革提出相關建議，目的是培養數據型高級復合應用型金融人才。

二、大數據時代的對金融行業的沖擊

麥肯錫在全球研究報告(2011)中最早提出“大數據”的概念，大數據是指數據量大小超出常規的數據集。大數據問題的核心就在于如何選擇合適的方式對海量多類型的數據進行分析，提取并利用有價值的信息。金融行業是數據的重要生產者也是消費者，大數據的累積已成為金融創新的核心資產，新興金融產業不斷撼動傳統金融機構在客戶、信貸融資服務中的地位，而傳統金融機構面對數據流也積極應對轉變，形成一場看不見的數據爭奪戰爭。

1.大數據、互聯網金融的滲入——新興金融產業迅速崛起

在支付領域中，人們使用手機第三方支付結算的習慣進一步加深。據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》表示，截至2017年6月，線下購物時使用過第三方網上支付結算的比例達到61.6%。隨著第三方平臺支付客戶的增長，交易粘性的增加、大數據的積累，支付平臺業務開始不斷向增值業務拓展，如支付寶平臺上提供螞蟻花唄信貸等。相比手續繁雜效率較低的傳統抵押信貸，快捷的P2P網絡信貸備受青睞。2017年9月P2P網貸行業歷史累計成交量達到了55628.95億元，上升幅度達到了100.36%。

2.大數據下傳統金融機構積極轉變

傳統金融機構，如銀行、保險、基金等公司也在積極利用資源轉變運營模式。銀行本身就積累了客戶的大量信息，這為與“大數據”時代的融合打下了基礎。各金融機構開通各類型的網絡平臺進行宣傳，在宣傳模式創新的基礎上，開辟客戶信息收集新領域，為銀行金融信息化的發展創造了新的機會。同時，我國銀行業也開展與第三方支付的合作，如支付寶與工、建、招等36家銀行合作推出支付寶卡通等業務。

在“大數據”時代下，客戶信息從傳統的點與點分散向集合封裝不斷轉變，借助互聯網強大的數據收集能力為大數據嫁接提供了平臺，大數據金融成為真正實現“以客戶為中心”服務的新藍海。

三、大數據下金融人才的需求

1.金融人才需求量居高不下

日益龐大拓展的金融市場需要更多的新型金融人才來滿足。據金融英才網招聘數據顯示，截至2017年6月中旬，金融行業人才的招聘需求比去年上漲15.8%。職位方面，互聯網金融產品經理與銷售經理/第三方支付產品經理的需求旺盛，招聘需求分別較去年同期上漲了15%和16.7%。

2.知識結構層次化、應用化

隨著人民幣與2016年10月正式加入到SDR結算系統當中，我國金融機構與外資金融機構合作機會也日益增多，這就對金融人才的國際化業務能力與知識水平提出了更高層次的要求。此外，由于金融領域的不斷擴展，互聯網大數據的不斷融入，金融創新工具層出不窮，對金融人才數據分析能力、計算機信息化操作技術要求也越來越高。這就需要當下的金融人才具有更為復合化知識結構體系。

3.對人才提出新需求

金融大數據一路水漲船高，行業對人才的需求有了新的要求。目前國內金融市場，急需金融分析師、金融風險管理師、特許財富管理師、基金經理、精算師、稽查監管人員、產品開發人員、后臺工作人員等八大類人才。同時，互聯網保險、消費金融、眾籌等細分領域對金融風控人才需求不斷增加。據2017年招聘數據顯示，金融行業風控崗位招聘需求量比2016年同期增長超過20%。

四、大數據時代下金融高等教育的改革思路

大數據時代下金融業人才需求呈現出職業分工精細化、學生高度專業化，職業能力復合化的趨勢。對學生的綜合素質提出更高要求，使學生學業市場化，專業課程也需要設置需較大調整。有必要從強化產學研合作、培養訂單式人才，完善課程體系建設、提升學生專業水平，提升學生素質、注重全面發展等方面注重學生培養，才能有效提升學生素質，為企業量身定做專業性人才，同時幫助學生實現學校到崗位無縫對接。

(1)在教學方面，引入大數據分析、風險管控等內容，進行綜合性分析人才的培養，更新學生培養計劃與知識體系。在課堂之外開展大規模、開放式的在線教育課程，充分建立和利用慕課資源。這極大降低教育成本，并且打破了傳統課堂教育的時空限制。同時，建立慕課大數據平臺，該平臺能夠及時對學習者學習結果進行評價，并動態根據學生的學習特征，調整學習內容與節奏，量身打造適宜的學習模式。

(2)在學術研究方面，隨著大數據技術的發展，提取有效數據計算、分析的重要性日益凸顯。在現代金融學術研究中，由大數據技術支撐對海量數據進行運算，必然在整個科研過程中占據主導性、決定性地位。在可預見的未來，各大高校必然不斷加大對數據庫、海量數據平臺的投入與研究，運用研究結果引領課堂教學的前進。

(3)建立產業實習基地，加強校企合作關系，實現定制型人才教育。前期建立項目庫，不斷累積項目數據與素材，學生在課堂中以項目為導向進行學習，將理論知識運用到項目實施過程中；后期外派到企業中進行實習，實現從學校到工作崗位的無縫對接。

五、結論

面對大數據的沖擊，高校建立一個系統性的金融大數據人才培養機制迫在眉睫。要制定金融大數據人才，推動產學研相結合人才培養模式，加大對大數據金融人才培養項目投入，同時也要不斷完善激勵和培訓制度激發教師工作積極性，共同培養數據型高級復合應用型金融人才。

參考文獻：

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