金融學專業(yè)教學與培養(yǎng)研究

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【摘要】近年來，新一代人工智能技術迅猛發(fā)展并在金融領域得到廣泛應用，改變了傳統(tǒng)金融行業(yè)的人才需求結構，也向高等教育金融學專業(yè)的人才培養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。文章從人工智能對金融行業(yè)人才培養(yǎng)的沖擊與影響出發(fā)，建議高校轉變金融學教學培養(yǎng)方式，修訂培養(yǎng)方案、改善教學方法、改革教學評價等，擴展學生知識體系，提升學生思維能力、實踐能力，培養(yǎng)適應時代發(fā)展和市場需求的高等人才。

【關鍵詞】人工智能；金融學；人才培養(yǎng)

2016年谷歌公司研發(fā)的人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，在這個被普遍認為除了計算還需要思考力、想象力之外，甚至創(chuàng)造力的領域超過人類，打開了人工智能研究與應用的新篇章，對醫(yī)療、物流、金融、法律等行業(yè)產生了深遠的影響。對金融學專業(yè)來說，當下的教學培養(yǎng)仍然基于傳統(tǒng)模式，既沒有跟上“互聯網+”的人才培養(yǎng)需要，也沒有根據科技發(fā)展和社會需要進行調整。因此，思考人工智能時代金融學專業(yè)在應用層面面臨的沖擊和挑戰(zhàn)，及時調整教學培養(yǎng)方案變得迫在眉睫。

1人工智能發(fā)展對金融學應用的沖擊與挑戰(zhàn)

人工智能技術發(fā)展，主要分為兩個階段：第一階段以計算機深藍戰(zhàn)勝國際象棋的世界冠軍為標志，該階段技術以計算機海量快速計算為主，原理是基于決策樹的數據分析，在應用方面的專家系統(tǒng)本質上是確定既有的規(guī)則和方法后通過大量快速運算得出問題的最優(yōu)解。第二階段以AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍為標志，該階段技術以深度學習為主，本質是利用大量的數據樣本進行自我學習和自我改進，其工作原理類似普通人類的學習，通過大量數據樣本的分析形成解決問題的思路，因而在應用上可以適用更復雜、更具創(chuàng)造力和思考力的領域[1]。就金融領域而言，在理財投資方面，人工智能可以通過大數據繪制客戶畫像，獲取客戶收入水平、風險偏好、風險管理水平等，進而設計個性化的投資方案和投資產品。在授信方面，可以對客戶的資產負債水平、收入和現金流狀況、消費習慣、信用狀況等因素進行綜合評估，合理確定授信額度、控制貸后風險。在保險行業(yè)，可以通過賠償事件發(fā)生概率、投保人群個體情況等制訂保險服務方案，也可以通過分析過往的賠償案例對當前事故或狀況進行判斷，從而實現快速理賠。在金融服務方面，可以通過網點智能設備、客戶端網絡服務、智能客服等取代普通的重復性勞動，實現人工智能的勞動力替代。根據國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》來看，我國還將在未來幾年加快推進產業(yè)智能化升級，在金融領域大力發(fā)展智能金融：“建立金融大數據系統(tǒng)，提升金融多媒體數據處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產品和服務，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)?！睆娜斯ぶ悄軐鹑谛袠I(yè)的影響來看，一方面大大減少了普通的重復性勞動崗位，另一方面強化了數據分析、風險管控、產品設計等崗位工作人員對金融知識在特定場景與人工智能大數據分析相結合的能力需求。對金融學專業(yè)的教學培養(yǎng)來說，除了對理論知識的學習探討之外，更多的畢業(yè)生是面向社會、走向崗位的，這就要求高校學生在人工智能發(fā)展的背景下不斷提高自身的實踐水平和綜合能力，能應對專業(yè)領域內工作崗位減少、競爭增加的沖擊，能應對實踐過程中金融知識需要與計算機軟件、信息工程、大數據分析等結合運用的挑戰(zhàn)。

2人工智能時代金融學專業(yè)教學與培養(yǎng)的轉變建議

國務院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中鼓勵高校拓寬人工智能專業(yè)教育的內容，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式。教育部則在《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中提出，我國要抓緊實施“人工智能+”行動，支持高校在智能教育、智能制造、智能醫(yī)療、智能金融等領域開展技術轉移和成果轉化，加強應用示范。在此背景下，金融學專業(yè)的教育與培養(yǎng)也應順應時代和科技的潮流，調整培養(yǎng)方式與教學方法。

2.1修訂培養(yǎng)方案，增強學生理論知識體系

近年來多數高校已開設互聯網金融的相關課程，但當下金融學的教學培養(yǎng)方案一方面仍囿于學科基礎知識體系的構建，對學科交叉、知識融合的教學培養(yǎng)在課程設置、課時安排中仍然較為薄弱；另一方面課程體系建設滯后，課程設置多為將金融學與互聯網交叉應用的概述性宏觀課程，而實務性、操作性的課程相對較少[2]。為適應人工智能時代互聯網和大數據分析等對金融學應用帶來的變化，首先應當修訂培養(yǎng)方案，增加交叉學科和科技前沿應用的課程設置，深刻認識到人工智能時代金融學專業(yè)應用的變化在于工具手段的變化，促進“互聯網+金融”“大數據+金融”等以金融為核心、以工具為手段的學科體系構建，著重加強對諸如計算機編程、數據獲取篩選與應用分析、算法設置與算法調整等工具的掌握學習。

2.2改善教學方法，培養(yǎng)學生的思維能力

傳統(tǒng)高等教育的教學方法仍以“講授+考試”為主。雖然近年來的教學實踐中部分教師增加了分組討論、學生展示等培養(yǎng)學生思考的互動環(huán)節(jié)，但從實施效果來看，教學結果仍然主要體現在對學生知識的傳授，能力培養(yǎng)僅在其次。受益于金融行業(yè)數據積累、數據流轉共享和數據儲存更新較為完善，人工智能能夠對大數據樣本進行深度學習[3]，進而率先實現在金融領域的廣泛應用。因此，在未來的金融學專業(yè)人才培養(yǎng)中，更需要的是處理“數據樣本小、非范式問題”的學科人才，這就要求在培養(yǎng)過程中注重對學生思考能力、創(chuàng)新能力、解決差異化問題能力和應變能力的培養(yǎng)。在教學方法上，一是可以借鑒近年來“翻轉課堂”等新的教學方法的運用，將以教師講授為中心的課程教學轉變?yōu)橐詫W生思考提問為中心的方式，鼓勵學生自主學習、參與討論和思考創(chuàng)新，并通過不同學生差異化的思考角度培養(yǎng)其開放的思維能力，通過提問、討論和交流等方式提升學生的溝通能力[4]；二是可以通過增加案例分析教學、實踐專題講座、創(chuàng)業(yè)就業(yè)大賽等方式增強學生理論與實踐結合的意識和水平，提升其在面對復雜條件約束情況下分析問題和解決問題的能力；三是可以學習借鑒企業(yè)人員短期培訓的相關模式，以3~5天為周期快速學習某一方法或工具在具體項目中的應用，對實踐應用類型的課程在學期結束前一周開展實戰(zhàn)應用教學，結合本學期理論知識與項目中的前沿案例，增強高校在教學培養(yǎng)中的務實水平。

2.3改革教學評價，提高學生實踐能力

為應對即將到來的人工智能時代可能對金融學專業(yè)學生帶來的勞動力替代等問題，要在培養(yǎng)環(huán)節(jié)增強對學生實踐能力、綜合能力的培養(yǎng)。這需要改革教學評價體系，改變僅以考試成績作為學生培養(yǎng)與評價的標準，增加實踐應用等在學習評價中的比重；鼓勵學校增強校企合作，為學生提供優(yōu)秀的實踐平臺；鼓勵教師加強對學生實踐指導，做好實踐前期理論教學準備，實踐期間具體問題答疑解惑，實踐后期帶領學生歸納總結，將實踐作為一個完整的環(huán)節(jié)進行考察。以行促學、以學促行，讓學生在實踐中提升動手能力和綜合素質，使高校的專業(yè)培養(yǎng)更接近社會和市場對勞動力的要求，提升學生在工作中的競爭力，實現高等教育對經濟發(fā)展輸送人才的社會貢獻。人工智能的廣泛應用必將給金融行業(yè)帶來深遠的影響，也對高校的金融學教育提出了新的挑戰(zhàn)。高校只有提前認知風險與沖擊，及時轉變教學培養(yǎng)方法，才能適應技術和市場發(fā)展的要求，為學生負責、為國家負責，培養(yǎng)出懂理論、善實干的綜合型人才。

【參考文獻】

[1]王天一.人工智能革命：歷史、當下與未來[M].北京：北京時代華文書局，2017.

[2]李建軍，呂勇斌.互聯網金融課程建設與人才培養(yǎng)模式的思考[J].中國大學教學，2018（5）：64-68.

[3]李開復，王詠剛.人工智能[M].北京：文化發(fā)展出版社，2017.

[4]張金磊，王穎，張寶輝.翻轉課堂教學模式研究[J].遠程教育雜志，2012（4）：46-51.

作者：王玥入 單位：貴州大學經濟學院