大數據與金融專業教學改革研究

李琦　黃歡

【摘 要】 近年來，大數據技術在金融業的應用帶動了金融服務模式、管理模式和產品的創新發展，使金融業發生了深刻的變化。這對高校金融人才的培養也提出了新的要求，在大數據時代背景下，如何創新金融專業教學模式，培養大數據與金融相結合的復合型創新人才?；诖?，本文首先分析大數據對金融專業教學改革的意義；其次，深入剖析當前金融專業教育存在的問題；最后，提出金融專業教學改革的策略思路。

【關鍵詞】 大數據 金融學 教學改革

大數據時代下，金融業憑借自身海量數據優勢與傳統數據處理經驗，在大數據價值潛力指數中排行第一。同時，大數據金融人才培養也成為了事關重要的環節之一。根據《國家中長期人才發展規劃綱要（2010-2020年）》，人民銀行會同銀監會、證監會、保監會聯合印發了《金融人才發展中長期（2010-2020 年）》，明確了近十年金融人才發展的指導思想、戰略目標和主要任務，強調“加強教育培訓，提高金融人才素質”。在時代背景與政策指導下，國內部分高校進行了積極應對，從金融人才培養方案、金融課程設置、金融師資隊伍等方面做了初步改革嘗試。但總體而言，目前大部分高校金融人才培養仍存在重理論輕實務、重專業輕綜合、跨界思維缺乏、實踐操作能力不足等問題。在大數據時代下，傳統金融人才不能滿足大數據信息化需求。培養既掌握金融專業知識又熟知大數據處理技術的復合型人才成為金融教學改革的一大難題。

一、大數據對金融教學改革的意義

大數據技術增強了金融數據的獲取能力、提高了數據分析精準度，實現了金融產品和服務的創新。與大數據相結合的金融教學改革也具有了重大意義。具體體現在以下兩方面：

（一）滿足金融業人才需要

大數據時代下，傳統金融人才局限于金融專業知識，忽視大量的金融數據對企業產品服務決策的優化作用，無法滿足信息化時代需求。而金融教學改革旨在培養大數據金融復合型人才，該類人才不僅要掌握金融專業知識，熟知金融業務流程，還需要具備較強的數據建模、數據挖掘和數據分析能力。在實際操作過程中，即金融大數據人才以自身金融專業素養為基礎，利用大數據平臺和數據挖掘、分析工具從海量客戶信息中快速、準確地篩選出有用信息，幫助金融機構及時應對市場變化，制定發展計劃和戰略目標。該類復合型人才的培養彌補了傳統金融機構服務效率低，營銷精準度低、產品服務時效性低等缺點，提高了金融機構的決策準確度與產品服務創新。

（二）提高金融教學水平

一方面，傳統金融業務正隨信息化時代不斷變革，金融教學改革需適應大數據應用需求增設大數據金融、大數據征信等相關課程，以彌補傳統理論知識體系中的不足，提高教學水平。譬如學生在對銀行信貸業務的學習過程中，傳統教學上，學生只需了解信貸業務流程，并不知道在大數據時代下，可充分利用大數據挖掘、處理、分析技術在銀行貸前對客戶進行征信、評級，在銀行貸中進行實時風險監控，從而提高信貸質量，降低信貸風險。另一方面，在注重理論知識拓展的同時，大數據金融教學改革中更著重培養學生的實踐操作能力和大數據思維。因此，金融教學應開設金融建模相關課程，應運用案例教學、慕課、翻轉課堂等教學模式，幫助學生，從海量數據中挖掘并處理有價值的金融數據。由此可見，大數據金融教學改革從理論與實踐兩方面提高了教學整體水平。

二、當前金融專業教學存在的問題

大數據技術給金融業帶來新潛力的同時，對金融教學也提出了新要求。但目前我國絕大部分高校在金融教學方面仍存在以下問題。

（一）課程體系設置不完善

目前金融專業教學更側重傳統金融知識講授，學生需掌握《金融學》、《投資學》、《金融風險管理》等理論知識與簡單實務操作。在理論知識體系上，學生無法把握信息化時代下金融發展的新形勢，缺乏對大數據金融的了解，忽視大數據對經濟發展的重要性。在基礎實務課程設置上，學生依舊學習傳統銀行業務流程，簡單證券投資分析。而大數據技術在金融業的應用早已改變傳統銀行業務歷程，智能化技術逐漸取代傳統人工業務，大數據的挖掘、處理、分析技術在金融業務中的作用日益顯著。因此，高校金融理論與實務課程體系急需完善以滿足信息化時代新金融發展需求。

（二）教學資源匱乏

目前金融教學資源主要為書本知識、傳統實驗培訓、圖書館資料庫。從書本資源看，學校在自主選取金融專業書籍時存在書本知識體系滯后、無法滿足課程與書本結合或互補要求、缺乏數據支撐等缺點；從實驗操作資源看，金融已步入大數據時代，金融實驗教學應利用金融大數據的收集、存儲、分析與應用創建軟硬件設施齊全的平臺，而大部分高校依舊沿用傳統商業銀行柜臺模擬實驗，忽視了大數據實驗室設立的必要性。從可獲得的學校資源庫看，大部分高校引入的外網資源有限，并且金融數據庫資源的公開性與可獲取性較低。

（三）復合型師資匱乏

大數據、云計算技術給金融專業教育者提出了更高的要求，教師既要懂大數據和云計算技術，又必須熟悉金融理論與實務。但從目前高校師資隊伍來看，金融專業教師大部分為從業多年的資深教師或者是高校畢業的博士生。一方面，資深教師精通金融理論與實務，但是缺乏對時新大數據技術的了解。另一方面，高校畢業博士生既缺乏金融實務與實踐能力又缺乏對大數據技術的了解。這種情況下，教師授課主要以講授金融理論知識為主，并不能融入大量的大數據技術分析處理知識講授金融知識，也不能講授大數據時代下的金融分析與決策方法。

三、大數據與金融專業教學改革策略

從上文可知，大數據時代下我國金融專業教學存在著諸多問題，金融教學改革勢在必行。我們不僅需要改革專業設置、課程設計，還需更新教學資源、建設復合型師資隊伍。具體措施如下。

（一）課程體系創新

專業課程體系是培養金融人才的理論基礎，課程設置必須同時滿足理論與實踐的綜合需求。首先，理論課程設計應著重培養學生專業金融、經濟學知識，同時注重培養學生職業道德與經濟法律知識，提高金融外語能力。其次，實踐課程應重視培養學生金融投資分析能力，金融計量建模分析能力。最后，在建立了金融專業核心課程體系的基礎上，為應對大數據和信息化發展時代需求，金融教學應從培養學生的大數據理論思維和大數據實踐能力出發，再進一步進行課程體系創新。在培養大數據思維方面，學?？稍鲈O金融大數據、大數據征信、數據挖掘、分析理論課程幫助學生了解大數據如何應用于金融業從而幫助學生形成大數據思維。在培養大數據實踐能力方面，學校可從基礎金融計量建模實驗課程、金融數據挖掘、銀行信貸與數據挖掘等方面著手，突出課程的應用性。

（二）拓充教學資源

大數據與金融的結合豐富了金融學理論知識與實訓教程。學?？筛聲纠碚撝R，將大數據技術應用、大數據金融等相關理論書本作為金融教學資料，還可利用搭建的線上平臺上傳優質教學資源。在實訓方面，學?？山⒔鹑谟嬃?、金融工程等模擬實驗室，建立商業銀行、國際結算等仿真實驗室，建立金融經濟學綜合實驗室，讓學生更好的實踐中了解理論，應用理論。最后學校還可建設銀行、保險、證券等金融領域的案例數據庫，積極引該些行業中的業務操作系統，模擬特殊、緊急情況處理。同時學?？山M織科研團隊根據引進資源與本校金融人才培養目標建立金融案例數據資料庫，這更有利于提高教學資源的針對性和可落實性。

（三）加強師資隊伍建設

在大數據金融教學改革中，既掌握金融知識又了解大數據技術的復合型教師是培養跨界人才的關鍵。學?？刹捎门囵B人才和引進人才兩種方式加強師資隊伍建設。首先，學校在確立大數據金融人才培養方案與課程設置的基礎上，制定現有教師培養方案。通過開設大數據技術應用、互聯網金融、線上教學、金融模擬實訓培訓等課程，培養現有教師的大數據據思維并讓教師學習運用數字化教學方式授課。其次，學?？煞e極引進既有金融學習背景又有計量分析或數據處理實踐能力的人才，創新師資隊伍建設。此外，學校在教師隊伍建設中不僅要注重教師學術能力更要注重教師的實踐能力。

四、總結

大數據時代下，數據是金融的重要資源，人才是金融發展的關鍵，培養具有大數據思維與能力的金融專業人才成為時代訴求。當下金融教學以此為出發點進行改革，才能充分發揮數據在金融中的價值，贏取金融發展未來。

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