數字經濟時代金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)困境與對策研究

方霞??張云??趙平

摘 要：在數字經濟快速發(fā)展的新階段，金融行業(yè)亟須兼具金融思維和數據素養(yǎng)的交叉復合型人才，這既是金融人才培養(yǎng)契合金融數字化轉型的時代指向，也是金融事件動態(tài)變化的內在要求、金融數據場景多變性的現(xiàn)實需求，更是數據挖掘知識和金融理論演進的客觀需要。本文在剖析現(xiàn)存問題基礎上提出“四維三元”學科交叉的金融人才培養(yǎng)模式：構建金融理論知識、數據挖掘技能和計算機編程能力三元融合學科交叉的課程體系，創(chuàng)新多方聯(lián)動的動態(tài)反饋培養(yǎng)機制，豐富以融合創(chuàng)新為導向的三元融合跨學科培養(yǎng)手段，建設學科交叉師資隊伍。

關鍵詞：數字經濟;金融人才培養(yǎng);數據素養(yǎng);學科交叉;多方聯(lián)動

一、數字時代金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)的現(xiàn)實意義

在全球經濟增長乏力和疫情沖擊的背景下，數字經濟被視為推動經濟變革、效率變革和動力變革的“加速器”，成為撬動經濟發(fā)展的“新杠桿”和國家競爭的新戰(zhàn)場。據統(tǒng)計，隨著數字經濟向社會的全面滲透，從2012年至2021年，我國數字經濟規(guī)模從11萬億元增長到45萬億元以上，位居世界前列，數字經濟占國內生產總值比重由21.6%提升至39.8%。可見，數字經濟成為我國經濟的重要組成部分和新的經濟增長點。

金融是經濟的血液，金融業(yè)作為國民經濟的重要產業(yè)，在深化供給側結構性改革、建設創(chuàng)新型國家、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興、實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調發(fā)展、完善社會主義市場經濟體制及推動形成全面開放新格局、支持數字經濟發(fā)展等方面扮演重要的角色。同時，金融業(yè)高質量發(fā)展離不開數字技術支撐，金融業(yè)數字化轉型已經成為助力金融高質量發(fā)展的關鍵組成部分。具體來看，金融業(yè)能利用互聯(lián)網、大數據更為有效地幫助金融資源供給側和需求側精準、智能地匹配，推進金融供給側結構性改革，使金融業(yè)更加精準和便捷地服務于實體經濟。

金融業(yè)數字化轉型釋放出了金融創(chuàng)新活力和應用潛能，大大推動了我國金融業(yè)轉型升級和金融服務模式的變革。金融行業(yè)的轉型變革對金融人才培養(yǎng)也提出了新的要求。未來金融人才的核心競爭力很大程度上依賴于從大數據中提取信息和知識的速度與能力，而這種速度和能力，取決于金融數據分析、挖掘和應用水平。金融行業(yè)的數字化轉型，要求金融專業(yè)人才具備數據分析與挖掘的數據素養(yǎng)。首先要理解金融數據分析與挖掘的金融邏輯，面對海量金融數據，傳統(tǒng)的分析方式需要重大改變，并建立與之相應的新的數據分析邏輯框架。其次是如何使用和管理大數據，從中提取有用的信息，為金融決策者提供可靠的理論支持。因此，數字經濟背景下，需要更加注重專業(yè)人才培養(yǎng)與產業(yè)界的對接，實現(xiàn)金融理論知識、數據分析與挖掘技能和計算機編程能力的“三元融合”，開展理論教學、實驗教學與實踐教學的融合創(chuàng)新，培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的應用型、復合型、創(chuàng)新型人才。

二、金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)的學科交叉融合必要性

數字經濟背景下，信息化、分散化和知識化等新科技革命給傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)以較大的沖擊，金融人才培養(yǎng)模式必須適應外部的改變加以變革[1]。金融業(yè)的數字化轉型，要求金融人才知識結構重塑，金融企業(yè)急需既懂信息技術、又掌握金融理論和數據挖掘技能，同時還具備數字思維的學科交叉的復合型人才。

1.金融行業(yè)數字化轉型的時代指向

我國高校不同學科由于研究對象、研究角度、研究方法以及研究載體不同，各自形成相對獨立封閉的知識體系[2]。隨著互聯(lián)網的快速普及與金融行業(yè)的深度融合，傳統(tǒng)金融行業(yè)的人才需求必然減少，新型金融行業(yè)的人才需求將不斷擴大。這就導致傳統(tǒng)金融人才供給過剩，而復合型高端金融人才短缺。2022年，銀保監(jiān)會下發(fā)《關于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見》指出，“銀行保險結構數字化轉型不僅需要數字技術人才，還需要他們具備扎實的金融功底”。對于相關院校金融專業(yè)來說，直面當前的困境對現(xiàn)有的人才培養(yǎng)模式進行創(chuàng)新升級十分必要[3]。盡管金融數字化以及金融與科技的融合并未改變金融的本質和邏輯，但是數字時代所具有的開放性和互動性，使得新型金融行業(yè)更容易產生業(yè)務、技術、數據、網絡等多重風險的疊加。新金融的核心是以深度技術創(chuàng)新徹底顛覆和改造傳統(tǒng)金融模式，客戶行為偏好與風險評估模式將基于大數據技術重構業(yè)務流程，人工控制將被人工智能取代，甚至風險收益匹配、產品結構設計等金融核心問題也可通過“數據+技術”方式解決，金融行業(yè)將逐漸實現(xiàn)全方位“科技化”，金融工具和模式的創(chuàng)新將不斷提速[4]。

2.金融事件動態(tài)變化的內在要求

傳統(tǒng)金融人才數據應用能力培養(yǎng)機制具有非常強的規(guī)范性，要求任課老師根據培養(yǎng)方案，遵循教學大綱，按照指定教材，采取合適的考核方式進行教學活動，但是培養(yǎng)方案和教學大綱的穩(wěn)定性決定了教學內容和方法跟不上數據挖掘知識和金融理論的發(fā)展。傳統(tǒng)數據素養(yǎng)培養(yǎng)注重數據素養(yǎng)的普適性，并未考慮新金融下金融數據的特殊性。金融業(yè)是一個高度數據化的行業(yè)，歷年沉淀積累的大數據庫，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問、資產配置及其收益情況等[5]。新金融數據具有其特殊性，主要是時間序列數據，往往具有三個特點：一是通常具有大量的噪音并且具有高維度特性;二是不能確定所獲得的信息是否足以預測未來趨勢;三是數據的時變性[6]。忽略新金融數據特殊性的數據挖掘方法，會導致預測信息不足，影響預測結果的準確性，更不利于揭示金融問題背后的經濟邏輯。傳統(tǒng)教學模式限制了學生對金融數據挖掘知識的理解，使得學生無法將傳統(tǒng)金融理論知識應用于新金融案例中，提供具有時效性的金融問題解決方案。

3.金融數據場景多變性的現(xiàn)實需求

現(xiàn)有傳統(tǒng)金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)手段以課堂教學為主，課程體系設計以理論灌輸為主，主要采用虛擬數據或者清洗過的數據。但在金融行業(yè)里，數據來源非常復雜，數據提取、整理、分析和使用難度加大。教師主導型的傳統(tǒng)講授式教學方式下，教師主體地位過于突出，使學生被對象化為教學活動客體，學生的積極性、主動性和創(chuàng)造性大大降低，教師的“教”與學生的“學”難以融合統(tǒng)一，教師成為貯存知識的“銀行”，學生成為提取知識“存款”的“客戶”，教師灌輸得越多，學生自主學習能力越弱，創(chuàng)新意識與能力難以培養(yǎng)[7]。所以，需要改變傳統(tǒng)金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)手段，引入與新金融相關的數據挖掘案例和金融理論前沿內容，利用互聯(lián)網技術，采用虛實結合的場景式教學模式，形成動態(tài)反饋和調整機制。同時，利用文本處理等技術優(yōu)化對金融市場各類數據進行分析和預測的過程，提高學生金融研報自動生成、風險管理信息捕捉等方面的能力。

4.數據挖掘知識和金融理論演進的客觀需要

在國家整體信息科技實力不斷提升的基礎上，金融信息化繼續(xù)深入發(fā)展，以移動金融、互聯(lián)網金融、智能金融等為代表的金融新業(yè)態(tài)、新應用、新模式正在蓬勃興起，傳統(tǒng)金融機構和金融科技公司良性競合的關系初步形成，我國金融業(yè)總體科技水平和應用創(chuàng)新能力已跨入國際先進行列，這為數字化轉型提供了寶貴的實踐經驗和較好的技術基礎。但現(xiàn)有金融數據挖掘課程體系固化，滯后于金融行業(yè)發(fā)展趨勢，與技術應用前沿脫節(jié)。金融新業(yè)態(tài)的發(fā)展對傳統(tǒng)金融理論提出了挑戰(zhàn)：如信息技術使用對有效市場假說的挑戰(zhàn)、數字貨幣使用對主權貨幣理論的挑戰(zhàn)、互聯(lián)網金融對貨幣需求理論的挑戰(zhàn)等。隨著我國金融業(yè)數字化轉型的加快，金融實務發(fā)展與金融基礎理論體系構建間的不同步問題日益凸顯，需要根據金融業(yè)態(tài)變化動態(tài)調整教學內容、教學案例、教學場景，以提高金融數據挖掘人才提煉有效、新穎、潛在有用信息以及制定精確的決策方案、風險控制等能力，把握金融業(yè)前沿成果、適應金融市場快速變革的節(jié)奏。

三、“四維三元”金融人才培養(yǎng)模式的實施路徑

數字經濟時代，我國金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)需要立足于金融理論邏輯、數據挖掘技能和計算機能力三元融合。金融學中抽象的金融理論和模型需要通過現(xiàn)實數據進行解釋、驗證和求解，實踐中各種金融產品設計、策略制定、方案設計都需要金融理論加以支撐，金融大數據和數據挖掘為兩者的有機融合提供了可能性。要保證金融人才數據素養(yǎng)的培養(yǎng)質量，需進行金融專業(yè)人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新，創(chuàng)新不僅僅是課堂教學方法的改進、實踐實驗內容的增加等修修補補，更應根據數字經濟背景對金融人才培養(yǎng)定目標、定位、模式和方法從頂層設計開始進行系統(tǒng)性的變革。具體到金融人才數據素顏培養(yǎng)上，應從課程體系、培養(yǎng)手段、培養(yǎng)機制和師資隊伍建設四個維度的三元融合入手。

1.構建三元融合的交叉學科整合課程體系

數字經濟時代，金融業(yè)需要根據龐大的數據制定針對性強的金融方案、設計個性化的金融產品、實施精準的營銷手段、采取有效的金融風險管理，而這一切均要基于對金融理論知識和數據基本的理解。因此，金融人才數據素養(yǎng)的提升需要實現(xiàn)金融理論知識、數據挖掘知識和軟件工具使用能力三元融合。“整合課程”模式是培養(yǎng)綜合性、復合型人才的有效選擇之一。所謂“整合課程”模式，是指在一門課程中整合不同學科知識、理論、技術，用來分析解決具體問題[8]。

一是金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)需要前置性的金融理論知識。數字經濟推動金融行業(yè)轉型，主要體現(xiàn)在實現(xiàn)嚴格有效的監(jiān)管、機構精細化管理、業(yè)務創(chuàng)新提高競爭力三大方面。而數字經濟技術正是實現(xiàn)這些目標的扎實基礎。大數據技術分析和挖掘客戶的交易和消費歷史掌握客戶的消費行為與習慣，并準確地預測客戶的需求，有方向性地提供服務，同時能通過跟蹤新聞、微博等典型的非結構化、半結構化數據搜集政治、經濟等方面的變化對市場的影響。這些非結構化和半結構化數據經過處理后能夠轉化成結構化數據，并參與到自動交易的決策輔助中來。由此可見，大數據為金融行業(yè)的轉型帶來了極大的幫助，但這一幫助是基于對大數據精確的分析，這就需要培養(yǎng)學生扎實的金融理論知識，將金融工程學、金融風險度量等金融學的基本理論和思想付諸實踐，以金融理論為指導，以數理方法為手段，以計算機語言為工具，分析金融系統(tǒng)中的各種數量關系，預測金融發(fā)展變動規(guī)律，為金融決策提供智力支持。

二是金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)需要融合數據挖掘知識。金融分析應該具備金融數據的邏輯思維，從大量非穩(wěn)態(tài)、非線性和高信噪比的不確定的金融數據中挖掘出有價值的信息。數據挖掘是多學科知識的綜合，涵蓋了數據庫技術、統(tǒng)計學、可視化技術、信息科學、機器學習等多方面知識。金融邏輯加數據挖掘知識才能準確把握金融領域數據的不同分布規(guī)律，并運用不同的算法分析金融事件背后的內在邏輯，用于解釋和預測金融市場走向。現(xiàn)實金融數據的分析和挖掘也有利于學生加深對金融理論和專業(yè)知識的把握，培養(yǎng)學生金融創(chuàng)新能力。

三是金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)需要軟件知識支撐。海量金融數據的處理沒有軟件工具是無法實現(xiàn)的，為了現(xiàn)實有效的金融數據挖掘，用戶必須借助于合適的數據挖掘軟件。所以，數據挖掘軟件的選擇和使用是金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)必備的內容。而現(xiàn)有軟件課程的開設與應用，往往不考慮金融數據和金融案例的特點，導致金融專業(yè)學生懂軟件工具，但并不知道如何在金融領域加以運用，不知道如何在金融的不同領域采用合適的軟件工具。因此，金融專業(yè)人才培養(yǎng)中軟件課程的設置應該有針對性，直接利用金融數據和金融案例開發(fā)軟件課程。

2.豐富三元融合的金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)手段

解決實際問題的能力是新金融背景下金融人才核心競爭力，金融專業(yè)學生數據素養(yǎng)培養(yǎng)應該突出課堂教學、實驗教學和實踐教學的三元融合。一是以實踐教學豐富課堂教學。積極與銀行、證券、保險、數字金融公司等金融和非金融機構合作，形成多層次、有序化的產教合作教育實踐平臺，通過實踐環(huán)節(jié)充實課堂教學內容。二是以實驗教學促進課堂教學。為適應數字金融發(fā)展要求，作為高層次、應用型的金融專業(yè)人才應該能夠熟練使用軟件工具，具備較強的金融數據挖掘、金融數據分析處理能力。充分利用R、Python等軟件工具和數據庫，開設培養(yǎng)金融數據素養(yǎng)的學科交叉整合課程，訓練學生熟練使用統(tǒng)計軟件，掌握金融數據統(tǒng)計分析方法，提高運用金融、經濟數據信息分析問題和解決問題的能力。三是以課堂和實驗教學提升實踐教學質量。將課堂教學的金融理論知識和實驗教學的數據挖掘技能融入實踐教學環(huán)節(jié)，使學生在實踐環(huán)節(jié)以金融理論知識為基礎，以數據挖掘技能為支撐，提高實踐教學環(huán)節(jié)的效率和質量。

3.創(chuàng)新三元融合的金融人才數據素養(yǎng)培養(yǎng)機制

三元融合的金融專業(yè)學生數據素養(yǎng)培養(yǎng)需要整合校內外資源，設計行之有效的長效機制，在培養(yǎng)內容、培養(yǎng)手段、培養(yǎng)質量評價上融合多方資源，從基地建設、制度建設和評價體系三方面進行建設。一是以聯(lián)合培養(yǎng)基地為依托，形成動態(tài)反饋機制，及時調整金融數據素養(yǎng)培養(yǎng)內容。利用校企、校校、校政等聯(lián)合培養(yǎng)基地和教學研討會議，征求校內外金融專業(yè)教師和銀行、證券等金融機構高管、技術骨干意見，動態(tài)調整現(xiàn)有金融數據素養(yǎng)培養(yǎng)內容和手段。二是健全可持續(xù)發(fā)展的教學管理制度，構建教學質量保障機制，完善金融數據素養(yǎng)培養(yǎng)機制。加強金融專業(yè)學生實踐教學環(huán)節(jié)，明確實踐教學的時間安排，制定實踐研究考核方案，將專業(yè)實踐落到實處。健全可持續(xù)發(fā)展的實踐教學管理制度，加大實踐教學管理的資源投入。三是建立共同評價實踐教學培養(yǎng)質量，提高金融數據素養(yǎng)培養(yǎng)質量。積極探索滿足行業(yè)標準人才需求的培養(yǎng)模式，多方互動，定期收集用人單位反饋信息，建立由學校、學生和行業(yè)企業(yè)三方面參與的實踐教學培養(yǎng)質量評價體系，動態(tài)優(yōu)化人才培養(yǎng)方案。

4.健全三元融合的交叉學科師資隊伍

目前大部分高校金融學專業(yè)培養(yǎng)通過實行雙導師制來解決理論和實務脫節(jié)問題，但無法解決跨學科復合型師資緊缺問題，這一方面依賴于教師教學發(fā)展隨技術進步和形勢發(fā)展不斷迭代升級[9]，另一方面可以通過優(yōu)化師資隊伍結構來解決。一是實行三導師制，實現(xiàn)學科融合。交叉學科的人才培養(yǎng)需要整合不同學科的教師資源[10]，跨學科師資隊伍的建設形式靈活多樣，對跨學科人才的培養(yǎng)成效大有裨益[11]。建立院級合作機制，聘請大數據相關學院教師作為校內院外導師，建立校企合作機制，聘請金融機構和新型金融企業(yè)員工作為校外導師，實現(xiàn)金融專業(yè)素養(yǎng)、數據挖掘技能和金融實踐能力的共同提升。二是充實校內導師隊伍，鍛煉實踐能力。針對目前校內導師實踐能力普遍較弱、教學案例不豐富等問題，可以與金融機構建立長期戰(zhàn)略合作關系，選派校內導師到金融機構（如銀行、證券公司、互聯(lián)網金融公司）掛職鍛煉、兼職或者擔當顧問，與金融機構合作開展科學研究，參與金融領域的項目研究，不斷積累教學案例。同時，聘請金融領域的專業(yè)人員來校與校內導師座談，提出實際工作中的問題和難題，與校內導師一起研討，提高校內導師理論聯(lián)系實際、解決實際問題的能力。三是完善實務導師隊伍，發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢。如：聘請實踐經驗豐富的專家、學者擔任實務導師，參與學生專業(yè)技術課程、實踐教學、學位論文等多個環(huán)節(jié)的指導工作。

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[基金項目：浙江省高等教育“十三五”第二批教學改革研究項目“數字經濟背景下‘三元融合的金融人才數據挖掘能力培養(yǎng)模式研究與實踐”（jg20190178）;浙江工商大學校級研究生教育改革項目“新金融時代背景下金融數據挖掘能力提升培養(yǎng)模式研究與實踐——以‘R語言在金融中的應用課堂教學改革為例”;2020年上海高校本科重點教改項目“基于能力本位的金融理財人才培養(yǎng)實驗實踐教學體系構建”（滬教委高〔2020〕55-183）]

方 霞，浙江工商大學金融學院副院長，教授;張 云，上海立信會計金融學院金融學院院長，教授;趙 平，浙江工商大學金融學院副教授。