高等教育賦能金融服務業(yè)的若干思考

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）07-169-03

在金融與科技深度融合、全球經(jīng)濟格局深刻重塑的今天，金融服務業(yè)正經(jīng)歷前所未有的變革與挑戰(zhàn)。金融科技（FinTech）的迅猛發(fā)展不斷突破傳統(tǒng)邊界；數(shù)據(jù)要素的戰(zhàn)略地位日益凸顯，驅(qū)動著業(yè)務模式的重構(gòu)；ESG（環(huán)境、社會、治理）理念從邊緣走向主流，重塑著金融的價值導向；而地緣政治與宏觀經(jīng)濟的不確定性，則使風險管理變得空前復雜。在這一背景下，金融人才，特別是具備深厚知識儲備、前瞻視野、復合能力與卓越倫理素養(yǎng)的高層次金融人才，已成為金融服務業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎與關(guān)鍵勝負手。

高等教育作為知識創(chuàng)造、傳播與高素質(zhì)人才培養(yǎng)的核心陣地，在賦能金融服務業(yè)的深度、廣度與可持續(xù)性上，扮演著無可替代的戰(zhàn)略角色。它不僅是金融專業(yè)知識體系的構(gòu)建者與傳承者，更是前沿金融科技探索的策源地、金融倫理文化的塑造者、以及產(chǎn)學研用協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵樞紐。高等教育對金融人才的賦能，絕非簡單的知識灌輸，而是一個系統(tǒng)化、多維度的塑造過程。它致力于構(gòu)建堅實的理論基石、鍛造解決復雜問題的核心能力、并培育引領行業(yè)向善的價值觀與倫理觀。在金融業(yè)態(tài)劇烈變革的當下，這種塑造的內(nèi)涵與外延都在不斷深化和拓展。

一、知識體系構(gòu)建：理論基石與前沿洞察的交融

金融人才的知識結(jié)構(gòu)是其專業(yè)能力的根基。高等教育在此維度的作用，在于構(gòu)建一個兼具深度、廣度、前沿性和適應性的動態(tài)知識體系。

（一）傳承經(jīng)典理論，構(gòu)筑堅實的理論基石

1.微觀金融領域，須系統(tǒng)傳授公司金融/公司理財，深入剖析投資決策（資本預算方法如NPV、IRR、實物期權(quán)）、融資決策（資本結(jié)構(gòu)理論、權(quán)衡理論、優(yōu)序融資理論、代理成本理論）、股利政策理論及其與公司價值的關(guān)聯(lián)。投資學則聚焦資產(chǎn)組合理論（馬科維茨模型、有效前沿）、資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）、套利定價理論（APT）、因子模型（Fama-French三因子、五因子模型）、市場有效性假說（EMH）及其異象、行為金融學基礎以及股票、債券、衍生品等主要資產(chǎn)類別的特征、定價與風險管理。

2.宏觀金融與機構(gòu)視角，須重點關(guān)注貨幣銀行學/金融市場與機構(gòu)課程解析中央銀行職能與貨幣政策工具（利率走廊、公開市場操作、準備金率）、商業(yè)銀行的資產(chǎn)負債管理（信用創(chuàng)造、流動性管理、資本充足性）、投資銀行、保險公司、共同基金、對沖基金等非銀行金融機構(gòu)的業(yè)務模式、風險特征與監(jiān)管框架。國際金融則涵蓋匯率決定理論（購買力平價、利率平價）、國際收支平衡表、開放經(jīng)濟下的宏觀經(jīng)濟政策（蒙代爾一弗萊明模型）、國際貨幣體系演變以及跨境資本流動與金融危機傳導機制。

3.金融風險管理課程須系統(tǒng)化講解市場風險（利率風險、匯率風險、股價風險、商品價格風險）的度量（久期、凸度、VaR、ES、壓力測試、情景分析）、信用風險（違約概率PD、違約損失率LGD、違約風險暴露EAD、信用評分模型、信用衍生品如CDS）、操作風險（定義、分類、度量方法如標準法、高級計量法AMA、新標準法）以及流動性風險（指標、壓力測試）。金融工程則專注于衍生品（遠期、期貨、互換、期權(quán)）的定價原理（無套利定價、B-S模型、二叉樹模型）與對沖策略（Delta、Gamma、Vega 對沖）。

4.方法論支撐。強大的數(shù)學（微積分、線性代數(shù)、優(yōu)化理論、隨機過程）、統(tǒng)計學（概率分布、假設檢驗、回歸分析、時間序列分析ARIMA，GARCH）、計量經(jīng)濟學（模型設定、估計、檢驗、內(nèi)生性處理、面板數(shù)據(jù)模型）基礎是理解和應用上述金融理論模型的必備工具。課程須強調(diào)數(shù)學推導的嚴謹性與經(jīng)濟金融直覺的結(jié)合。

（二）追蹤前沿領域，擁抱變革并洞悉未來

金融科技（FinTech）的核心領域包括：

1.大數(shù)據(jù)金融。教授海量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、真實（Veracity）金融數(shù)據(jù)的采集（爬蟲技術(shù)、API接口）、清洗、存儲（分布式數(shù)據(jù)庫如HadoopHDFS，NoSQL）與分析（Spark框架）。重點講解另類數(shù)據(jù)（社交媒體情緒、衛(wèi)星圖像、供應鏈數(shù)據(jù)、移動設備位置數(shù)據(jù)）在信貸評估、市場情緒分析、宏觀經(jīng)濟預測中的應用。

2.人工智能與機器學習（AI/ML）在金融中的應用。系統(tǒng)學習監(jiān)督學習（回歸：線性、嶺、Lasso;分類：邏輯回歸、SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升樹GBDT/XGBoost/LightGBM）在信用評分、反欺詐、客戶分群中的應用;無監(jiān)督學習（聚類：K-means;降維：PCA）在客戶畫像、異常檢測中的應用；深度學習（CNN在圖像識別如支票處理、RNN/LSTM在時間序列預測、NLP在財報/新聞情感分析、智能客服）的應用；強化學習在量化交易策略優(yōu)化中的應用。強調(diào)模型選擇、特征工程、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、過擬合防范及模型可解釋性（SHAP，LIME）的重要性。

3.區(qū)塊鏈與數(shù)字貨幣。深入講解分布式賬本技術(shù)（DLT）原理（密碼學基礎、共識機制PoW，PoS，DPoS、P2P網(wǎng)絡）、智能合約（Solidity語言基礎、DeFi應用如借貸Aave/Compound、去中心化交易所DEXUnisWap）、公有鏈（比特幣、以太坊）、聯(lián)盟鏈（HyperledgerFabric）、私有鏈特點與應用場景；穩(wěn)定幣（法幣抵押型、加密資產(chǎn)抵押型、算法型）機制;央行數(shù)字貨幣（CBDC）設計模式（批發(fā)型、零售型、混合型）與潛在影響；區(qū)塊鏈在貿(mào)易金融、供應鏈溯源、數(shù)字身份認證中的應用。探討其帶來的效率提升、信任重構(gòu)以及新的風險（智能合約漏洞、 51% 攻擊、監(jiān)管挑戰(zhàn)）。

4.量化交易與算法策略。涵蓋市場微觀結(jié)構(gòu)、高頻交易（HFT）原理與技術(shù)基礎（低延遲系統(tǒng)、FPGA）、統(tǒng)計套利策略（配對交易、均值回歸）、趨勢跟蹤策略（動量策略）、機器學習驅(qū)動的預測模型與執(zhí)行算法（VWAP，TWAP）、回測框架（Backtrader，Zipline）的構(gòu)建與陷阱（前視偏差、幸存者偏差、過優(yōu)化）。

5.監(jiān)管科技（RegTech）與合規(guī)科技（SupTech）。引導學生學習自動化合規(guī)報告、實時交易監(jiān)控（市場濫用行為檢測）、KYC/AML的智能化（身份驗證、可疑交易識別）、利用NLP解析監(jiān)管法規(guī)（如SEC文件、巴塞爾協(xié)議）、監(jiān)管沙盒（RegulatorySandbox）的運作機制。

二、跨學科融合，打破藩籬并拓展邊界

現(xiàn)代金融問題的復雜性要求超越單一學科視角。

法律與金融（Lawamp;Finance）。必修《商法》《證券法》《銀行法》《保險法》《金融監(jiān)管》等核心法律課程。特別關(guān)注金融科技的法律規(guī)制（數(shù)字貨幣法律地位、智能合約法律效力、數(shù)據(jù)跨境流動合規(guī)GDPR/CCPA）、金融消費者保護、反壟斷與平臺經(jīng)濟監(jiān)管、破產(chǎn)法在金融重組中的應用。

心理學/認知科學與行為金融應深化對啟發(fā)式（Heuristics）與系統(tǒng)性偏差的理解，學習實驗設計方法（實驗室與田野實驗），探索如何將行為洞見應用于產(chǎn)品設計（助推Nudge理論）投資者教育、營銷策略和風險管理（行為風險管理BRM）。

工程學（尤其對金融工程/量化金融）。需要更強的隨機微積分、偏微分方程數(shù)值解法（有限差分法、蒙特卡洛模擬）、高性能計算（HPC）知識。

環(huán)境科學/氣候?qū)W（對ESG/氣候金融）。理解氣候科學基礎（溫室效應、氣候模型）物理風險（洪水、干旱、熱浪）的建模、轉(zhuǎn)型路徑（能源轉(zhuǎn)型技術(shù)、政策）對行業(yè)的影響。

三、鍛造核心能力，從認知到實踐的知行合一

知識是基礎，能力是關(guān)鍵。高等教育必須通過多元化的教學方法和實踐環(huán)節(jié)，將知識轉(zhuǎn)化為解決實際問題的核心勝任力。

（一）數(shù)據(jù)處理與可視化分析能力

第一，熟練運用Python（Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn，Plotly）或R（dplyr，ggplot2）進行金融數(shù)據(jù)的獲?。ˋPI如yfinance，pandas-datareader，數(shù)據(jù)庫接口）、清洗（處理缺失值、異常值）轉(zhuǎn)換（特征工程）和可視化（制作專業(yè)圖表、儀表盤Dashboard）。掌握金融數(shù)據(jù)庫（BloombergTerminal，RefinitivEikon，Wind，CRSP，Compustat）的操作和核心功能。第二，金融產(chǎn)品定價與風險評估。動手實踐使用數(shù)值方法（二叉樹、蒙特卡洛模擬有限差分法）為復雜衍生品（如美式期權(quán)、奇異期權(quán)）定價。運用歷史模擬法、參數(shù)法（方差一協(xié)方差法）、蒙特卡洛模擬法計算投資組合的VaR和ES。構(gòu)建信用評分卡模型（Logistic回歸、決策樹）并驗證其區(qū)分度（KS值、AUC）和穩(wěn)定性（PSI）。進行壓力測試和情景分析（如設定利率跳升、股市崩盤、重大地緣政治事件）。第三，量化策略回測與優(yōu)化。使用專業(yè)回測平臺（QuantConnect，Quantopian一已關(guān)停但理念延續(xù)，Backtrader）或自行搭建框架，實現(xiàn)交易策略（如均線交叉、統(tǒng)計套利、因子投資）的歷史數(shù)據(jù)回測，嚴格評估其績效指標（夏普比率、索提諾比率、最大回撤、年化收益率）、統(tǒng)計顯著性和穩(wěn)健性。應用優(yōu)化算法（如scipy.optimize）進行投資組合權(quán)重優(yōu)化。

（二）經(jīng)濟計量與統(tǒng)計建模能力

首先，要教導學生運用Stata，R，Python（statsmodels，scikit-learn）等工具建立和估計回歸模型（OLS，Logistic）、時間序列模型（ARIMA，GARCH，VAR）、面板數(shù)據(jù)模型（固定效應、隨機效應）進行假設檢驗、模型診斷（異方差、自相關(guān)、多重共線性）和預測。應用于資產(chǎn)收益率預測、風險因子分析、宏觀經(jīng)濟變量關(guān)系研究等。其次，應培養(yǎng)學生的模型風險意識，深刻理解任何模型都有它的局限性。假設條件（如市場有效性、正態(tài)分布）輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量、參數(shù)估計誤差、過擬合風險以及模型在極端市場條件下的可能失效。強調(diào)模型驗證（ModelValidation）的重要性，包括概念合理性檢驗、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、代碼驗證、基準測試和持續(xù)監(jiān)控。

四、批判性思維與復雜問題解決：穿透迷霧的洞察力

（一）案例教學深化

廣泛應用哈佛商學院式案例教學，但結(jié)合金融科技與ESG等新場景。案例選取涵蓋經(jīng)典金融決策（如LBO估值、并購策略）、風險管理失敗教訓（如長期資本管理LTCM倒閉、次貸危機）、金融科技創(chuàng)新（如移動支付在非洲的推廣、開放銀行API生態(tài)）ESG整合困境（如某能源公司的轉(zhuǎn)型路徑爭議）。引導學生識別核心問題（是估值問題？風險問題？戰(zhàn)略問題？倫理問題？）、解構(gòu)信息（區(qū)分事實、假設、觀點；識別信息缺口）、評估備選方案（量化與定性分析結(jié)合；評估假設的敏感性）、權(quán)衡利弊與風險（考慮不同利益相關(guān)者視角）、做出有依據(jù)的決策并清晰闡述理由。

（二）實證研究與專題研討

要求學生獨立或分組完成實證研究項目。選題可涉及市場有效性檢驗、因子投資策略有效性評估、ESG因子對信用利差的影響、金融科技對銀行盈利能力的影響等。過程包括：文獻綜述、研究問題與假設提出、數(shù)據(jù)收集與處理、模型構(gòu)建與估計、結(jié)果分析與解釋、報告撰寫與答辯。專題研討（Seminar）則聚焦前沿或爭議性話題（如央行數(shù)字貨幣的利弊、DeFi的監(jiān)管挑戰(zhàn)、負利率政策的效果、主動與被動投資之爭、氣候風險的定價）通過深度閱讀、辯論和專家講座，培養(yǎng)學生多角度、深層次思的能力。

（三）決策模擬與沙盤推演

利用商業(yè)模擬軟件（如Cesim金融模擬、Capsim）或定制化場景，讓學生在模擬市場環(huán)境中擔任基金經(jīng)理、投行家、風險官、金融科技創(chuàng)業(yè)者等角色，進行資產(chǎn)配置、并購談判、風險管理決策、產(chǎn)品發(fā)布等。引入突發(fā)新聞事件（如央行意外加息、地緣沖突升級、重大數(shù)據(jù)泄露）考驗其應變能力和壓力下的決策質(zhì)量。

五、金融科技應用與開發(fā)能力：駕馭技術(shù)的核心素養(yǎng)

（一）編程能力普及化

Python成為金融專業(yè)學生必備技能。課程覆蓋基礎語法、面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、字典、集合、元組）、文件操作、錯誤處理。重點掌握與金融分析相關(guān)的庫：Pandas（數(shù)據(jù)處理）、NumPy（數(shù)值計算）Matplotlib/Seaborn（可視化）、Scikit-learn（機器學習基礎）、Statsmodels（計量經(jīng)濟）。

（二）智能投顧（Robo-Advisor）

學習基于客戶風險問卷和財務目標的資產(chǎn)配置算法，結(jié)合現(xiàn)代投資組合理論（MVO）或目標導向投資（Goal-BasedInvesting），并能實現(xiàn)基礎的自動化再平衡。

（三）量化交易信號生成

應用時間序列模型（LSTM）或監(jiān)督學習模型預測短期價格走勢（非鼓勵預測，而是理解模型能力與局限）構(gòu)建技術(shù)指標組合。輿情分析與情感挖掘。使用NLP技術(shù)（分詞、情感詞典、BERT等預訓練模型）分析新聞、社交媒體、財報電話會議記錄，提取市場情緒指標。區(qū)塊鏈應用開發(fā)入門。學習Solidity智能合約基礎語法，在測試鏈（如Ropsten，Rinkeby，Ganache）上部署簡單的合約（如代幣發(fā)行、眾籌合約），理解其安全漏洞（如重入攻擊）防范。了解如何調(diào)用區(qū)塊鏈API（如Infura，Alchemy）查詢鏈上數(shù)據(jù)。

六、價值觀與倫理塑造：金融向善的根基與靈魂

在技術(shù)加速迭代、競爭日益激烈的金融環(huán)境中，堅守正確的價值觀和深厚的倫理素養(yǎng)，是確保金融業(yè)長期健康發(fā)展、贏得社會信任的關(guān)鍵。高等教育在此維度承擔著塑造靈魂的重任。

（一）高校教師應對社會責任與金融使命擁有深刻的認知

首先，要幫助學生理解金融的本質(zhì)功能，在課程（尤其是導論課、貨幣金融學、金融史）中反復強調(diào)金融超越利潤的核心社會價值：資源配置（將儲蓄有效引導至最具生產(chǎn)力的投資）、風險管理（提供工具分散和轉(zhuǎn)移風險）、支付清算（保障經(jīng)濟交易的順暢高效）。引導學生思考金融如何服務于實體經(jīng)濟（支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、促進產(chǎn)業(yè)升級、優(yōu)化基礎設施）、社會福祉（通過普惠金融減少貧困與不平等、支持社會保障體系、促進教育和醫(yī)療公平）、可持續(xù)發(fā)展（引導資本流向綠色低碳領域、支持氣候適應與轉(zhuǎn)型）。其次，應協(xié)助學生大力探索影響力投資（ImpactInvesting）。向?qū)W生介紹旨在產(chǎn)生可測量的積極社會或環(huán)境影響，同時獲得財務回報的投資理念和實踐。分析影響力衡量與管理（IMM）的框架與方法（如IRIS+標準），通過案例研究（如社會企業(yè)貸款、綠色債券投資、可負擔住房項目）讓學生理解資本向善的力量。

（二）提升學生的倫理敏感度，讓學生浸潤于積極的金融文化

1.價值觀塑造不能僅靠說教，需融入整個教育環(huán)境和文化氛圍。邀請以誠信著稱的業(yè)界領袖分享其職業(yè)生涯中面臨的道德考驗與堅守；在案例分析、項目評審中明確納入倫理維度的評價標準；教師以身作則，在學術(shù)研究、教學互動、項目合作中體現(xiàn)公平、尊重和負責任的態(tài)度;學生社團倡導誠信學術(shù)、反對抄襲、遵守職業(yè)規(guī)范。

2持續(xù)反思與對話。創(chuàng)造安全開放的空間（如倫理工作坊、辯論賽），鼓勵學生對金融創(chuàng)新、市場實踐、監(jiān)管政策進行持續(xù)的倫理反思和批判性討論。議題可包括：追求短期利潤最大化vs長期可持續(xù)發(fā)展、金融創(chuàng)新的邊界在哪里、如何平衡效率與公平、金融機構(gòu)在應對全球挑戰(zhàn)（如氣候變化、不平等）中的角色和責任。引導學生認識到，倫理問題往往沒有唯一正確的答案，需要在復雜情境中不斷權(quán)衡和判斷。引導學生認識到金融倫理具有普遍性（如誠信、公平）但也可能因文化、法律制度差異而在具體實踐中有所不同（如不同群體對“關(guān)系\"在商業(yè)中的作用、禮品饋贈的界限等等理解上的差異）。培養(yǎng)其在全球化環(huán)境中理解和尊重多元倫理視角的能力，同時堅守核心原則。

（三）培養(yǎng)有遠見、負責任的金融領袖

1.培養(yǎng)學生的系統(tǒng)性思維。理解金融體系是一個復雜巨大的系統(tǒng)，個體決策會產(chǎn)生連鎖反應。教授系統(tǒng)性風險的概念、傳導機制以及金融穩(wěn)定對整個經(jīng)濟社會的重要性。培養(yǎng)學生在決策時考慮宏觀和系統(tǒng)性影響的能力。

2.培養(yǎng)學生在危機中的領導力與韌性。通過歷史金融危機案例（如1987年股災、2008年全球金融危機、2020年新冠市場動蕩）和模擬演練，學習在極端壓力和不確定性下如何保持冷靜、有效溝通、做出審慎決策、承擔責任、帶領團隊渡過難關(guān)，并從中吸取教訓提升組織的風險韌性（Resilience）。

3.鼓勵有志于成為行業(yè)領袖的學生，不僅自身恪守倫理，更要勇于在組織內(nèi)部倡導誠信文化、推動負責任的創(chuàng)新、積極參與行業(yè)標準的制定和完善，引領行業(yè)向更加可持續(xù)、負責任的方向發(fā)展。

參考文獻

[1]Markowitz H.Portfolio selection：efficient diversification of investments[M].2nded.New York：Wiley，1991. [2]Sharpe WF. Investorsand markets：portfoliochoices，asset prices，and investment advice[M].Princeton：Princeton University Press，2007. [3]Thaler R H.Misbehaving：the making of behavioral economics[M].New York：W.W.Nortonamp; Company，2015. [4]Fama E F.Efficient capital markets：areview of theory and empiricalwork[J].JournalofFinance，1970，25（02）：383-417. [5]Friede G，Busch T，Bassen A.ESG and financial performance：aggregatedevidence frommore than2oo0empiricalstudies[J].Journal of Sustainable Finance amp; Investment，2015，5 （04）：210-233. [6]Bank For International Settlements.Annual economicreport2023：themonetaryand financialcycle[R].Basel：BlS，2023. [7]Financial stability board.Artificial intelligenceandmachinelearningin financial services：market developments and financialstability implications[S].Basel：FSB，2023. [8]中國人民銀行.金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）[Z].銀發(fā)（2021）335號，2021. （作者單位：湖南財經(jīng)工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院湖南衡陽421000）

[作者簡介：劉奐成，碩士，湖南財經(jīng)工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院教師，研究方向：金融學。]