金融科技来势凶猛 大学里的老师也为如何教育而着急了

图片来源：摄图网

金融科技时代的迅速到来，让大学老师们集体陷入了冷峻的思考：金融科技该如何教，人才该如何培养。

“学术型博士及合格师资培养需要三四年时间，老师从进入这个领域到成为对这个领域非常擅长的学者也需要几年时间，这对金融科技人才的培养带来了巨大挑战。”北京大学数字金融研究中心副主任黄卓感慨。

近日，在中央财经大学和中国支付清算协会联合主办的第二届中国金融科技前沿论坛一个环节中，围绕金融科技如何教、人才如何培养，现场的大学老师们展开了一番唇枪舌剑的讨论。

北京大学数字金融研究中心副主任黄卓认为目前金融科技学科体系缺乏共识、教材课程整体性弱及师资力量严重不足是面临的主要问题。金融科技作为一个新生事物，其具体内涵、外延应如何界定还需要学术界更充分讨论。金融科技应属于金融学下面的分支学课，还是跟大数据分析、人工智能或者说计算机有更紧密的联系尚无定论。

黄卓直指，学术型博士及合格师资培养需要三四年时间，老师从进入这个领域到成为对这个领域非常擅长的学者也需要几年时间，这对金融科技人才的培养带来了巨大挑战。人才培养困境的解决需要学术界更多地和业界去进行合作、互动，和不同院系进行跨院系合作。

金融科技该如何教，中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉有一套自己的逻辑：金融科技的研究和教学需要互联网思维方式和开放思维方式来进行教学和人才培养。因为金融科技是互联网新型网络技术的业态。

他说，金融科技人才在知识结构构建方面不仅要具备经济学知识和金融学知识，还要具备技术知识和法律知识。

因此金融科技在教学方式上，面临着对教师、对课程体系和教学目标以及培养方式都提出了创新要求。

首都经济贸易大学金融学院院长尹志超则认为，对于金融科技人才的培养是培养金融科技人才还是懂科技的金融人才仍需讨论。

他随后说，科技并没有改变金融的风险属性，但是它深深改变了金融业运作的模式，这对人才的培养目标是一个非常大的挑战。

他说，对于金融科技方面的发展，人工智能与机器学习课程的掌握非常必要，本科、硕博士和学术型硕士要加强金融科技科学研究。

在尹志超看来，未来金融科技领域的人才培养特别需要学界和业界合作，甚至将学生交给业务部门培养，这样才能真正适应市场变化及金融科技市场的到来。

中央财经大学龙马学者特聘教授、研究生院副院长张学勇在讨论金融科技究竟如何教的问题时，首先对金融科技的用途作了一番说明。他认为，金融数据识别用途主要体现在对公司或市场的描述，首先是刻画公司，通过大数据把公司行为刻画出来，从而解决信息不对称问题；其次是刻画市场，通过微观数据、互联网数据或交易数据验证市场交易规律；最后是刻画个体行为，通过刻画人物特征识别其对企业经营、市场交易行为的影响。

张学勇认为，金融科技教育应立足于金融教育，把科技工具纳入进来，在数据驱动和算力数据下让算法更准确。

他不忘强调，金融科技在金融学科的应用比社会科学学科应用复杂很多，应更加明确道德底线，尊重市场规则。