新時代背景下高校金融大數據人才培養問題與對策研究

張睿 梁惠珍

［摘 要］我國金融行業正在飛速發展，金融大數據業務的進步速度令人矚目，對金融大數據人才的需求不斷增長。然而，傳統的人才培養模式存在一些不足，如培養體系不夠先進、師資力量不足以及產教融合程度不夠高等。為了實現新時代背景下金融大數據跨學科人才培養，需要合理構建人才培養體系，根據實際有的放矢地開展教學；多維度培養教師能力，打造專業的教師團隊；加大校企合作力度，深化校企合作深度?？傮w上從教學、師資、產學等方面解決痛點問題，構建金融大數據人才培養的開放生態體系。

［關鍵詞］金融大數據；人才培養；產教融合

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.06.074

［中圖分類號］G642［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2024）06-0233-03

0? ? ?引 言

隨著信息技術的不斷發展，在金融領域，大數據技術的應用越來越廣泛。2022年1月，中國人民銀行印發了《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，該文件以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，堅持創新驅動發展，切實履行金融服務實體經濟的使命，高質量推進金融數字化轉型，健全適應數字經濟發展的現代金融體系，為中國金融科技的發展提供指導意見，明確金融數字化轉型的總體思路、發展目標、重點任務和實施保障。其中，第八點重點提到要“扎實做好金融科技人才培養，持續推動標準規則體系建設，強化法律法規制度執行，護航金融科技行穩致遠”，進一步證明國家層面對金融科技人才培養的重視和要求。

截至2022年年底，我國金融業從業人員已超過300萬人，其中有相當一部分人員需要具備金融大數據專業能力。以銀行業為例，2022年，中國大型商業銀行和股份制商業銀行的智能技術綜合使用率均為100%。超四成客服中心與遠程銀行建立了大數據平臺，并廣泛應用于客戶服務、客戶經營、風控管理、流程優化、客戶體驗提升等場景；數據建模、數據診斷、數據監測和數據模型得到廣泛應用?？梢钥闯?，金融行業對金融大數據人才的需求呈井噴式增長［1］。

此外，隨著金融行業競爭加劇，企業為了自身發展，必須在金融科技上下大功夫，借助大數據為企業運營和發展賦能，提供動力。以開源證券為例，在其自主品牌移動金融終端——開源證券肥貓App上，通過大數據的手段，可以實現軟件的持續優化迭代，強化功能和服務建設，并通過改進用戶體驗，建立基于用戶畫像的智能推送功能，提升服務觸達的效果和精準度，打造更具個性化的移動金融大數據終端平臺［2］。各大金融機構也都根據自身業務特色，針對性地開發了各種移動金融服務終端，使一線的營銷工作數據化、便捷化、高效化。因此，無論是國家宏觀層面，還是行業的發展要求，以及企業的現實需要，金融大數據人才培養工作已迫在眉睫。

1? ? ?高校金融大數據人才培養存在的主要問題

1.1? ?人才培養體系不完善

當前，很多高校已經開設金融大數據專業，目的就是為了緊跟行業發展需要，培養具備綜合素質的金融人才。由于設立時間較短，且沒有經驗可以借鑒，雖然人才培養目標清晰，但人才培養體系并不完善。

一是專業定位不明確。由于金融大數據專業涉及的領域較廣，很多高校在設立該專業時并沒有明確的定位，導致人才培養方案和課程設計缺乏針對性。例如，有些學校將金融大數據專業定位為金融與計算機科學的交叉學科，強調金融理論與大數據分析技術的融合；而另一些學校將其定位為金融學與信息技術的融合，注重培養具備金融知識和大數據分析技能的復合型人才。這種定位模糊的現象使得學生在學習過程中容易迷失方向，難以形成較高 的專業素養［3］。

二是課程設置不合理。由于金融大數據專業的跨學科特性，很多高校在課程設置上存在偏頗。一方面，過于偏重金融學知識，如金融市場、金融機構、金融風險管理等，導致學生對大數據的專業知識掌握不夠深入；另一方面，過于偏重大數據分析技術，如數據挖掘、機器學習、人工智能等，學生在實際應用中缺乏對金融業務的理解，與計算機專業所學內容差別不大，不能將技術知識與金融工作的實際需要緊密結合。課程設置不均衡使得學生在畢業后難以滿足金融科技領域的工作需求。

三是實踐教學環節薄弱。金融大數據專業要求學生具備較強的實踐能力，但很多高校在實踐教學環節上存在不足。一方面，學校與企業合作的機會有限，學生在校期間很難參與到實際的金融大數據項目中；另一方面，學校內部的實驗實訓條件有限，雖然硬件設施達標，但沒有專門的實訓軟件，學生無法進行充分的實踐操作。

1.2? ?專業教師人才嚴重缺乏

金融大數據專業是一門典型的跨學科交叉專業，要求教師對金融和大數據兩個領域都有一定的了解和掌握，同時還需要具備一定的實踐經驗。然而，目前高校中相關專業的教師人才嚴重缺乏，導致教學質量無法得到有效保障，也就無法實現人才培養的目標。

首先，由于金融科技行業的快速發展，金融與大數據等技術的結合越來越緊密，這就要求金融大數據專業的教師不僅要具備扎實的金融知識，還要熟悉大數據、人工智能等相關領域的基本理論和技術。然而，目前很多高校在師資隊伍建設方面存在短板，沒有形成完整的金融大數據專業師資隊伍，教師的知識結構不合理，難以滿足專業教學的需求。

其次，金融科技行業本身具有高度的實踐性，要求教師具備一定的行業經驗，然而，目前很多高校的教師并沒有直接參與過金融科技項目的開發和應用，缺乏實際操作經驗。而且，高校教師在教學和科研方面面臨著較大的壓力，很難投入足夠的時間和精力去學習新知識和跟蹤行業發展動態。這就導致教師在課堂教學中難以將實踐案例與理論知識相結合，學生在學習過程中很難理解和掌握所學知識的實際應用場景，影響了他們的創新能力和實踐能力的培養［4］。另外，金融科技行業具有很強的國際化特點，而很多高校教師在國際交流和合作方面還存在一定的不足，缺乏與國外優秀高校和企業深入合作的經驗。這就限制了學生國際視野的拓展和跨文化交流能力的培養。

1.3? ?產教合作不夠緊密

金融行業本身發展較快，在互聯網技術的加持下發展更快，加密貨幣、區塊鏈技術、FinTech融資等新業務層出不窮，這就要求教學必須與企業需求深度融合，這樣教學內容才能做到與時俱進、動態發展?？梢哉f，產教合作是金融科技專業發展的重要支撐。另外，金融大數據專業的強實踐性要求學生不僅會理論操作，還能夠在一線實際操作，真正掌握所學。但目前該專業仍然以理論教學為主，缺乏實踐性。企業也因為種種原因，與高校的合作僅僅是表面化的，流于形式［5］。

首先，高校與企業之間的溝通渠道不暢通。很多高校和企業之間的合作僅僅停留在簽訂合作協議的層面，沒有建立起有效的溝通機制和長期穩定的合作關系，導致雙方在實際合作中信息交流不暢、需求對接困難，難以實現資源共享和優勢互補。

其次，高校與企業缺乏共同的目標和利益驅動，利益訴求也不盡相同，導致合作過程中出現分歧和沖突。例如，高校更關注學生的理論知識培養和科研能力提升，而企業更注重員工的實踐能力和業務技能培養。這種利益差異使得雙方難以形成真正的合作共贏局面。

此外，高校與企業之間合作的具體內容和形式也存在一定局限性。目前很多校企合作項目仍然停留在傳統的實習、實訓等形式上，缺乏創新性和前瞻性［6］。同時，由于金融科技行業的特殊性，一些前沿技術和業務模式尚未成熟，這也限制了校企合作的深度和廣度。

2? ? ?新時代背景下高校金融大數據人才培養對策

2.1? ?合理構建人才培養體系，有的放矢地開展教學

目前，金融機構對大數據人才的需求主要集中在產品運營、品牌推廣、客戶營銷以及風險控制方面，是為了實現營銷與合規的目標。因此，需要構建基于國家戰略、服務地方經濟、滿足社會企業需求，立足學校定位、專業特色，遵循教學規律，集教學、科研、競賽、實踐、社會服務于一體的新時代高校金融大數據人才培養體系，培養滿足新時代金融機構需要的集知識、能力、素養于一體的復合型高階人才。

一方面，要建立完善的課程體系，包括基礎理論課程、專業核心課程和實踐應用課程等?；A理論課程可以涵蓋統計學、數據挖掘、機器學習等相關領域的基礎理論和方法。專業核心課程可以圍繞金融行業的實際應用展開，如金融風險管理、金融數據分析等。實踐應用課程可以通過實習實訓、項目案例等形式，讓學生將所學知識應用到實際工作中。例如，在金融大數據專業課程設置中，可以包括數據庫管理、數據分析、機器學習等相關課程。同時，還可以開設市場營銷、品牌管理等相關課程，幫助學生了解金融行業的產品和市場特點，培養他們的市場分析和營銷能力［7］。

另一方面，高校還應注重培養學生的實踐能力和創新能力?？梢酝ㄟ^組織實驗課、實踐項目、創新競賽以及創新創業項目等方式，讓學生能夠實際操作和管理大數據系統。同時，鼓勵學生參與科研項目和競賽活動，提高他們的實際操作能力和解決問題的能力，培養他們的創新思維和團隊合作精神。

2.2? ?多維度培養教師能力，打造專業的教師團隊

為了提高教師團隊的專業性，除了需要具備相關專業知識和教學經驗，教師還需要具備多維度的能力。高校應秉持“五術金師”理念，打造政治素質強、教育站位高、國際視野寬，集道術、學術、技術、藝術、仁術于一體的新時代背景下高校金融大數據“國之大先生”。首先，加強師德師風學習，以立德樹人為根本。其次，加強“新時代智慧+師資大數據金融”應用技能培訓。再次，引進德國“雙元制”，推行教師到企業進修。最后，構建“智能+虛擬教研”平臺，跨界整合優良師資和綜合資源。從多維度培養教師能力，打造專業的教師團隊，適應全球嬗變的大時代金融大數據師資要求，以適應金融行業的快速發展和技術變革。

2.3? ?加大校企合作力度，深化校企合作深度

加大校企合作力度、深化校企合作深度是提高教學質量和學生就業競爭力的重要舉措。相關高校應該積極尋求與企業的合作機會，建立產學研教學基地或金融科技產業園等平臺。通過雙方的合作，可以滿足企業對利潤的要求，同時滿足高校對教學的需要。

一方面，建立產學研教學基地是校企合作的一種有效方式?；乜梢蕴峁嵺`教學的場所和設備，讓學生能夠在實際工作環境中學習和實踐。同時，還可以為企業提供技術支持和人才培養服務，幫助企業解決實際問題和提升技術水平。例如，可以由企業提供相關項目，學校以橫向課題的方式參與其中，由教師帶隊，組織學生成立課題小組，針對項目中的某一具體問題開展研究和公關。最后，校企共享學術成果，并根據利潤情況分成。

另一方面，建立金融科技產業園也是一種有效的校企合作形式。金融科技作為金融行業的新興領域，其發展需要大量的專業人才支持。高?？梢酝ㄟ^與企業合作，在產業園中設立實驗室、研究中心等科研場所，共同開展科研項目和技術創新。同時，企業也可以利用高校的人才和技術優勢提升自身的研發能力和競爭力。同時，該模式還可以為學生提供更多的實踐機會和就業機會。

總之，通過與企業的緊密合作，高?？梢愿玫嘏囵B學生的實踐能力和創新能力，提高教學質量和學生就業競爭力。同時，企業也可以通過合作獲得更多的技術支持和人才資源，實現更好的發展和創新。

3? ? ?結束語

隨著金融科技的迅速發展，金融業對大數據的需求越來越大，培養具備金融大數據處理能力和創新思維的專業人才成為當務之急。通過改進課程設置、強化實踐教學、整合師資力量和深化產學研合作等方法，有望解決當前金融大數據人才培養面臨的問題，這也是推動金融大數據人才培養的重要任務。只有堅持立足實踐、不斷革新、產教融合，才能培養出適應新時代需求的金融大數據專業人才，推動金融行業的發展和創新。

主要參考文獻

［1］于菁.大數據背景下應用型大學金融科技人才培養模式研究［J］.經濟研究導刊，2020（26）：48-50.

［2］劉燕.產教融合下金融大數據人才培養生態體系研究［J］.中國產經，2023（2）：45-47.

［3］周科成.基于人才需求的金融科技專業建設研究：以重慶市為例［J］.國際公關，2022（12）：22-24.

［4］劉帥，肖成林.大數據背景下金融工程專業人才培養模式改革［J］.科教導刊，2022（25）：41-43.

［5］王素貞，忽麗莎，孫潔麗.大數據卓越人才培養模式研究與實踐：基于“新財經”視角以金融大數據案例教學應用方向為例［J］.河北經貿大學學報（綜合版），2020（4）：79-83.

［6］周丹，趙莉娜.大數據分析在金融類專業課程中的案例教學研究［J］.特區經濟，2022（7）：118-121.

［7］楊超，殷林森.產教融合背景下的金融科技本科專業建設探索［J］.金融理論與教學，2020（4）：93-96.