如今，人工智能技术席卷各行各业，金融教育正面临前所未有的叩问：当AI能写研报、能做模型、能处理海量数据，金融机构还需要怎样的人才？大学还能教什么？
在复旦大学国际金融学院成立九周年之际，学院执行院长钱军给出了他的回答：培养理念、培养方式、培养目标，三方面都在顺应其变。
培养理念之变：从课本知识传授到综合素质培养
“现在对人才的要求，跟以前不一样了。”钱军开门见山。过去培养金融人才，课本上的知识传授必不可少——掌握现代金融理论、熟练掌握会计报表分析，满脑子的各类估值模型……如今，这些已远远不够。“你先得会用使用AI工具。”他强调，作为有领导力、创新型的人才，无论身处什么行业，都必须懂得如何让AI成为自己的助手，提高效率。用好AI的关键在于“是否善于提问”，这是由好奇心驱动的。
技术工具远非全部。钱军表示，金融和商业的核心是服务人，最重要的决策应该也会继续由人来做。因此他特别强调两项能力：一是与不同文化背景的人沟通的能力——“国际化视野非常重要，你要善于跟来自不同文化背景的人沟通”；二是AI时代的“企业家精神”——“好奇心驱动下的创新、创业，也就是将点子落地的能力”。
“企业家精神是AI没法替代的。”在他看来，未来金融人才的核心竞争力，就取决于是否会用AI工具保持高效、是否能与全球不同文化背景的人沟通、有没有好奇心和热情去把想法落地——这是一种从知识传授到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的冲击，课程怎么教？钱军给出的答案是：跨学科、重实践、考核也要跟着变。
他介绍，学院本科专业去年获批“金融科技”——不是狭义的金融科技，而是“金融+科技”。基础课程中，数学、统计、编程一样不能缺；专业课程中，区块链金融、机器学习在资本市场中的应用等课程纷纷亮相。“学科界限越来越模糊。”
为此，大学在制度层面也做了相应改革和配套：本科阶段每个学生有两次转专业机会，越来越多课程可以以“pass/fail”而非ABCD等级来计分，鼓励学生大胆跨学科选修；研究生项目中，学生的背景愈发多元化—既有理工科的学生，也有文科生，越来越多的同学本科有双学位/多学程。
钱军表示，未来课程体系会越来越多地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，让学生在实操中体验从0到1的创业过程。
“MTT项目本身就是跨学科的，转的不仅仅是商业模式，转化的也是前沿技术。”他说，这个项目要求学生把理工医的科技成果与金融、管理方面的能力结合起来，花近一年时间分组完成实案项目，“为此，我们设置了‘双导师’，校内的教授配行业导师，旨在培养懂金融、能管理、创新型和国际化的复合技术转移人才。”
培养目标之变：从“金融only”到“金融+”和“金融赋能”
培养目标也在随之改变。
“AI时代金融人才何为？正在深化五大中心建设的上海，现在正亟需懂金融的复合型人才。”他表示，“懂金融是前提，还得懂技术、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、产品和服务的市场对接等多个环节，每一个环节都需要跨领域的判断力和创新。“你面对不同的投资者，要能够讲清楚一项技术的价值在哪里、市场空间有多大、资金怎么用。”
这正是学院近年来调整培养方向的核心逻辑。钱军介绍，无论是本科的“金融科技”专业，还是新近成立的MTT项目，目标都是让学生具备跨学科的知识结构和实战能力。在他看来，金融人才的知识边界正在被重新定义——金融是底色，但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。”
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