程欣煒 龔璐
摘 要 智能金融市場需求倒逼本科金融類專業教育改革。通過對江蘇省金融經濟類專業411名本科畢業生和492名準畢業生的調查,發現當前高等學校本科智能金融發展滯后,教學改革路徑尚不清晰。結合南京郵電大學金融工程專業的改革實踐,研究提出多條創新改革方案。
關鍵詞 智能金融 教學改革 市場需求 課程設置
中圖分類號:G642? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A? DOI:10.16400/j.cnki.kjdks.2019.10.035
Abstract Intelligent Finance contributes to undergraduate teaching reform. Through the investigation of 411 undergraduate graduates and 492 senior students majoring in financial economy in Jiangsu Province, it is found that the current development of undergraduate Intelligent Finance in universities lags behind, and the methods of teaching reform is not clear. Combining with the reform practice by Nanjing University of Post and telecommunications, this article puts forward some innovative reform schemes.
Keywords intelligent finance; teaching reform; market demand; course structure
1 智能金融教育現狀與影響
智能金融(Intelligent Finance)由國務院在《新一代人工智能發展規劃》中提出,是將大數據、云計算、區塊鏈和人工智能等前沿技術運用在到金融領域的綜合模式,是“金融科技”(Fintech)在工業智能不斷發展下的自然拓展和延伸。
智能金融對本科金融教育的影響將是多方面的。第一,隨著金融監管邏輯的轉變(邢會強,2018),各層次專業人才都將從金融方案的執行者轉變為金融方案的設計者、管理者、協調者,人與人、物與物、知識與知識將具備更加廣泛的連接(王戰軍等,2018)。第二,智能金融在銀行業的應用層次不高、數據基礎不牢、標準化程度也較低(黃林等,2017),短期內仍有大量機械性、重復性工作由金融專業本科生來完成,這部分畢業生既缺乏了解智能金融的短期動力,又受制于崗位智能化的發展趨勢。
然而挑戰與機遇并存,智能金融的發展突出了金融專業技能和水平的關鍵作用。第一,智能金融的本質是依然是金融,其發展與監管必須遵從金融規律(喬海曙等,2017),智能算法的設計、調整與監管仍需建立在金融理論框架下。第二,由于金融職業倫理基于金融理論框架,同時獨立于智能算法,伴隨信息安全壓力對從業者違規意愿的正向影響(甄杰等,2018),金融職業倫理對安全意識的構建起到至關重要的作用,從而減少操作風險。
2 智能金融就業與教育調查
較之智能金融行業的快速發展,本科智能金融教育仍相對滯后。針對江蘇省高校金融經濟類專業的教育現狀,研究開展了兩項專題調查,旨在揭示省內金融本科教育的智能化前景。樣本來自江蘇省15所雙一流高校和南京工業大學、南京財經大學、南京審計大學等3所普通高校,調查對象分別為2011-2014級金融經濟類專業本科畢業生(調查一)和2015級金融經濟類專業本科生(調查二)。
2.1 畢業生智能金融行業需求調查
本調查按“被調查者對工作性質的自我認知”剔除無效問卷,保留411份自我認知日常工作與本科專業高度相關的問卷。從調查結果中可以得出如下結論:
第一,金融行業對智能金融的需求較高,但高端人才需求并不旺盛。高達78.3%的被調查者認為智能金融是明確、具體的專業技術,92.2%認為了解、掌握智能金融技術的人才能夠獲得更好的崗位和薪酬;但與此同時,93.5%的被調查者認為企業對金融智能化應用開發和底層技術的需求較低。對當前崗位職能從屬于智能金融范疇的自我認同度低至17.1%,其中88.7%認為自己從事智能金融應用(而非設計或開發),主要集中在智能營銷、智能投顧和智能風控(降序,多選)。
第二,畢業生對本科智能金融教育的感知程度較低。被調查者中,自我感知在本科階段接受智能金融教育的僅占7.2%。考慮到智能金融發展具有較強的前沿性,研究對比了4屆學生樣本,結果顯示學生對本科階段接受智能金融教育的自我感知并沒有因行業發展而有所提升;2014級對自己在本科階段接受智能金融教育的感知最弱,僅為5.4%;較合理的解釋是行業發展提升了學生對智能金融的自我認知,但高校教育在該領域仍較為滯后,學生的失望感反而最強。
第三,本科開展智能金融教育的必要性認知程度較低。雖然被調查者普遍認同智能金融對職業發展的重要性,但僅有30.0%的被調查者認為智能金融技術能夠被本科生掌握,僅34.8%認為應當在本科階段開設智能金融類課程。按專業課程的必要性認知排序,數據挖掘和自然語言分析并列第一,47.2%的被調查者認為這兩門課程具有較大的必要性,排名前五的課程還包括統計學(44.5%)、風險控制(42.1%)和量化投資(33.7%)。