AI时代，金融人才何为？
人工智能浪潮下，金融人才培养亟需三大转变：从知识传授转向综合素质，强调AI工具使用、跨文化沟通与企业家精神；课程趋向跨学科、重实践，通过金融科技专业与技术转移硕士项目培养复合型人才；目标从单一金融转向“金融+”赋能，要求懂金融、通技术、能创新的实战能力。
人工智能浪潮席卷各行各业，金融教育首当其冲。当AI能写研报、做模型、处理海量数据时，我们不禁要问：金融机构还需要什么样的人才？大学课堂又该教些什么？
复旦大学国际金融学院执行院长钱军给出的答案，直指三个核心转变。
培养理念之变：从课本知识传授到综合素质培养
“现在对人才的要求，跟以前不一样了。”钱军开门见山。过去培养金融人才，重点在课本知识——掌握现代金融理论、熟练分析会计报表、熟记各类估值模型。如今，这些只是基本功，远不够用。“你先得会用AI工具。”他强调，无论身处什么行业，具备领导力和创新能力的人才，都必须懂得如何让AI成为得力助手，提升效率。
用好AI的关键在于“是否善于提问”，而这背后驱动的是好奇心。但技术工具远非全部。钱军指出，金融和商业的核心是服务人，最重要的决策理应由人来完成。因此他特别强调两项核心能力：一是与不同文化背景的人沟通的能力——“国际化视野非常重要，你得善于跟来自不同文化背景的人打交道”；二是AI时代的“企业家精神”——“好奇心驱动下的创新、创业，也就是把想法落地的能力”。
“企业家精神是AI没法替代的。”在他看来，未来金融人才的核心竞争力，就取决于三个维度：会不会用AI工具保持高效、能不能与全球不同文化背景的人有效沟通、有没有好奇心和热情把想法变成现实。这本质上是从知识传授到综合素质培养的质变。
培养方式之变：跨学科融合，实践导向与考核革新
面对AI的冲击，课程怎么教？钱军的答案是：跨学科、重实践、考核也要跟着变。
他介绍，学院本科专业去年获批“金融科技”——准确的说是“金融+科技”。基础课程中，数学、统计、编程一个都不能少；专业课程中，区块链金融、机器学习在资本市场中的应用等新课程纷纷亮相。“学科界限越来越模糊。”为此，大学在制度层面也做了相应改革：本科阶段每个学生有两次转专业机会，越来越多课程采用“pass/fail”而非ABCD等级计分，鼓励学生大胆跨学科选修；研究生项目中，学生的背景愈发多元化——既有理工科出身，也有文科背景，越来越多的同学拥有双学位或多学程经历。
钱军表示，未来课程体系将越来越多地侧重创新及解决实际问题的能力。学院通过实案项目（Live Learning）、创业营以及新设的技术转移专业硕士（MTT）等项目，让学生在实操中体验从0到1的创业全过程。
“MTT项目本身就是跨学科的，转的不只是商业模式，更是前沿技术的转化。”他说，这个项目要求学生把理工医的科技成果与金融、管理能力结合起来，花近一年时间分组完成实案项目。“为此，我们设置了‘双导师’，校内教授搭配行业导师，目标是培养懂金融、能管理、创新型和国际化的复合型技术转移人才。”
培养目标之变：从“金融only”到“金融+”和“金融赋能”
培养目标也在随之调整。“AI时代金融人才何为？正在深化五大中心建设的上海，现在亟需懂金融的复合型人才。”钱军表示，“懂金融是前提，还得懂技术、懂法律、能创新。”以创办科创企业为例，一个项目的落地涉及技术商业化评估、专利等无形资产估值、融资方案设计、产品和市场对接等多个环节，每一个环节都需要跨领域的判断力和创新。“面对不同的投资者，你得能讲清楚一项技术的价值在哪里、市场空间有多大、资金怎么用。”
这正是学院近年来调整培养方向的核心逻辑。无论是本科的“金融科技”专业，还是新成立的MTT项目，目标都是让学生具备跨学科的知识结构和实战能力。在钱军看来，金融人才的知识边界正在被重新定义——金融是底色，但叠加的是对技术的理解、对产业的认识、对管理的把握。
“会用工具、能跟人沟通、有好奇心又有行动力。”钱军说，“这样的人，在任何一个时代都能大展宏图。”
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