如何培养金融科技人才?业内专家:打破传统学科壁垒 着力培养创新思维与问题解决能力

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2025月10月20日

(原标题:如何培养金融科技人才?业内专家:打破传统学科壁垒 着力培养创新思维与问题解决能力)

如何培养金融科技人才?业内专家:打破传统学科壁垒 着力培养创新思维与问题解决能力
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在人工智能等新技术时代,如何培养复合型的金融科技人才?在近日举行的第二届全国高校数字金融案例大赛颁奖仪式上,与会人士表示,金融科技人才培养必须打破传统学科壁垒,强化交叉融合,将现实问题带入课堂,着力培养学生的创新思维与解决实际问题的能力。

由上海交通大学主办,上海交通大学上海高级金融学院(以下简称“高金”)承办的第二届全国高校数字金融案例大赛,旨在通过案例分析、实践探索与创新设计,推动数字金融领域的前沿研究,为全国高校青年学子提供一流的数字金融创新展示平台与载体,培养兼具金融素养、技术能力、创新思维的复合型人才。

此次大赛围绕“人工智能大模型应用”“区块链赋能数字金融”“数据资产金融价值实现”“数字金融赋能普惠金融”四个主题方向展开,吸引了来自全国各地173所高校共445支团队、1262人报名参赛,通过初赛与复赛选拔,共有来自全国21所高校的24支队伍脱颖而出。最终,中国人民大学的“中国联通数据资源的确权与入表:挑战与破局”荣获一等奖。上海交通大学的“AI大模型赋能股权投资知识管理――基于联银创投智能问答平台建设与实践为分析案例”、西南财经大学的“智惠羽翼・破局阡陌:网商银行数字普惠金融的助微新解”、厦门大学的“南钢股份:从铁水奔流到数据觉醒,‘智改数转’释放新质生产力”荣获二等奖。

上海交通大学副校长蒋兴浩指出,此次案例大赛旨在引导广大青年学子聚焦数字金融发展。他希望同学们以大赛为契机,积极拥抱人工智能、大数据等信息技术,筑牢数字素养根基,积极拥抱科技变革。

全国金融专业学位研究生教育指导委员会副主任史建平指出,我们正处在一个由人工智能等新技术驱动的深刻变革时代,未来将有大量工作岗位受到AI影响。传统金融教育模式已明显滞后,金融人才培养体系面临严峻挑战。知识传授型教育将慢慢淡出,高校将逐渐转向研究型与创新型教育。本次大赛很好地契合了培育综合型人才的需要,已成为推动数字金融前沿研究、培养复合型人才的重要平台。

当天发布的《金融科技人才求职红宝书2025》 显示,与前些年的“快速扩增”不同,金融科技人才储备变动趋势表明,“温和扩张”成为当下金融科技发展至一定规模后人才市场需求侧的自然回应。高金副院长李峰表示,对金融科技人才而言,专业性、技术储备与实践能力三者同等重要。其中,专业性侧重于专业的适配度,技术储备侧重于相关专业证书的获取,实践能力则侧重于相关实习与项目经历。

高金创院理事长屠光绍指出,相比第一届,第二届全国高校数字金融案例大赛主题更前沿,在保留“人工智能大模型应用”的基础上,新增了“区块链赋能数字金融”、“数据资产金融价值实现”等内容,契合了数字金融应用的新进展。在他看来,大赛激发了青年学生来关注并参与数字金融创新发展,有利于促进数字金融人才队伍和新生力量的成长壮大。

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人保财险 ,人保有温度_行业分析:国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径

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人保财险 ,人保有温度_行业分析:国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 2024年5月13日 来源:人民日报 央视新闻客户端 百度 405 20 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度,在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言,是一个重要发展机遇。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型数量已超200个 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为,我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加,在数字经济等领域带来更多的发展机会;更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新,为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来,我国的大模型发展要坚持应用导向,重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合,基于应用开发与市场需求,人工智能的研发应用不断深化。 据中研产业研究院分析: 大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度,在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言,是一个重要发展机遇。 大模型产业分析 据不完全统计,2023年,在大模型及应用相关领域,国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司,它们的业务涉及基础大模型,以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。 从地域分布来看,美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。在26家独角兽中,有17家都是诞生在美国,另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家,加拿大1家。 据IT桔子数据,目前,中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中,AIGC及大模型相关有4家,占比近一半。它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。这四家公司呈现出了几个共同特点:明星创始团队、融资相对密集、金额巨大,且估值都超过10亿美元。 我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察,可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力,就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。 虽然,2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多,但并不输于欧洲国家。 中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下,它正快速融入各行各业,为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来,我们可以乐观地预见,中国大模型将继续引领创新浪潮。 值得注意的是,大模型也面临着一些挑战。首先,大模型的训练需要大量的计算资源和时间,这使得其训练成本非常高。其次,大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题,即模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差。此外,大模型的可解释性也是一个挑战,因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构,很难解释其决策过程。 报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。 想要了解更多大模型行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11194 2929 3729 4529 5364 6229 推荐阅读 ...