AI时代金融人才必备技能榜单

人工智能正在重塑金融行业，教育体系首当其冲。当AI能够撰写研究报告、构建模型、处理海量数据时，金融机构真正需要什么样的人才？大学课程又该如何调整？

复旦大学国际金融学院执行院长钱军给出了答案，聚焦三大核心转向。

培养理念之变：从课本知识传授到综合素质培养

“当前对人才的要求，和过去截然不同。”钱军直言。传统金融人才培养侧重课本知识——掌握现代金融理论、熟练分析财务报表、熟记各类估值模型。如今，这些仅是基础，远不足够。“首先必须会用AI工具。”他强调，无论身处哪个行业，具备领导力和创新力的人才，都需懂得让AI成为高效助手。

用好AI的关键在于“会不会提问”，而这背后是好奇心的驱动。但技术工具并非全部。钱军指出，金融和商业的核心是服务人，重大决策仍需人来完成。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——“国际化视野至关重要，善于与来自不同文化背景的人打交道”；二是AI时代的“企业家精神”——“好奇心驱动的创新与创业，即把想法落地的执行力”。

“企业家精神是AI无法替代的。”在他看来，未来金融人才的核心竞争力取决于三个维度：能否借助AI工具保持高效、能否与全球不同文化背景的人有效沟通、是否具备好奇心和行动力将想法落地。这本质上是从知识传授向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冲击，课程如何设置？钱军的答案是：跨学科、重实践、考核也需同步变革。

他介绍，学院本科专业去年获批“金融科技”——准确说是“金融+科技”。基础课程中，数学、统计、编程缺一不可；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上线。“学科边界越来越模糊。”为此，大学在制度层面也进行了改革：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，学生背景愈发多元化——既有理工科出身，也有文科背景，越来越多同学拥有双学位或多学程经历。

钱军表示，未来课程体系将更多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，让学生在实战中体验从0到1的创业全流程。

“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，该项目要求学生将理工医的科技成果与金融、管理能力结合，用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、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”

培养目标也在同步调整。“AI时代金融人才何为？正在深化五大中心建设的上海，当前亟需懂金融的复合型人才。”钱军表示，“懂金融是前提，还需懂技术、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，每个环节都需要跨领域判断力和创新。“面对不同投资者，你得能讲清楚一项技术的价值在哪、市场空间多大、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，目标都指向让学生具备跨学科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，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。”