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【金融专业与会计专业】想做金融拿高薪，高考后如何选专业？
发表时间： 07:05:21文章来源：
一年一度的高考竣事了，除了焦心地期待成就发布，是时辰考虑下选专业的问题了。有些人把专业当成乐趣的延长，更多的人把专业当成是工作的前奏。前者就不多说了，大可以跟着乐趣走；对于后者，就涉及到职业的选择问题。比来一段时候，不少人来问我：若是今后想从事金融行业，该若何选专业？这实在是一个需要推敲的问题。加入2017年高考的学生，将首要于2021年（本科）和2023年（硕士）走入工作岗亭，所以，先要想一想，阿谁时辰，金融业态有何转变？哪些岗亭会“消逝”，哪类人才又会受到青睐。只有对结业时的行业需求做好预判，才能走好当下选专业的关头一步。人工智能驱动金融人才需求高端化 首要意思是，人工智能在金融业的快速渗入将会替代良多单一的、操作性的岗亭，一方面使得行业员工人数下降，另一方面也驱动金融行业的人才需求高端化。整体的影响即是，金融业的就业门槛越来越高。跟着新手艺的呈现，社会上现有工作的数目、类型和构成都要发生改变以顺应新手艺，而人工智能无疑是影响最大的变数之一。所谓人工智能，是指经由过程研究人类智能行为纪律（如进修、计较、推理、思虑、规划等），机关具有必然聪明能力的人工系统，以完成往常需要人类聪明才能胜任的工作。换句话说，解放人类的“大脑”，是人工智能的本分。2013年，牛津大学马丁学院做过一项研究，展望人工智能成长将履历两次“人工替代”的海潮：在第一次海潮中，运输和物流业的大部门工人、大量的行政人员和出产范畴的劳动者可能被计较机代替；在第二次海潮中，所有涉及手指工致度、反馈、察看和有限空间内工作的使命都将受到人工智能的影响。可能也恰是基于这一点，霍金曾这么评价人工智能：人工智能之于人类，可能是最好的工作，也可能是会终结人类的最坏的工作。就金融业的柜员、客服、买卖员等群体而言，人工智能饰演的即是“替代者”的脚色，可能就是有一天会酿成坐在柯洁对面的AlphaGo，替代他们“下棋”（指各类根本类银行办事）。对于诸如风险办理、财政办理等中后台岗亭而言，可能也会晤临近似的问题。下面以科技驱动对风险办理岗亭的影响为例，进行简要阐发。杰出的风险办理是金融行业持续成长的底子保障，风险办理岗亭在金融业内部也一向处于焦点地位，在银行业尤其如斯。所以，风险办理岗亭一向都是金融业的金领，受大数据、物联网手艺的冲击，将来三五年，其含金量可能会大幅缩水。粗略来看，风险办理包罗方针设定、事项识别和风险对策三个关头身分，此中，事项识别（风险识别、风险计量等）和风险对策（风险订价、风险监测、风险节制等）的数据驱动趋向越来越较着。在一个尺度化的授信审批流程中，债项评级、押批评级、授信额度及订价等均可以经由过程大数据风控模子直接得出，而贷后办理很大水平上也可以经由过程负面信息引擎、风险预警模子、基于物联网的押品办理等削减对人力的依靠。这种趋向的影响在于，跟着风控人员的经验内化为模子，金融行业的风险办理岗亭将从经验堆集型的“金领”改变为诸如模子参数调整、系统日常运营等操作性“蓝领”，职业成长前景大大受限，行业所需从业人员数目也将大幅下降。 一向以来，金融企业就偏心复合型人才（在本文语境下，可简单理解成跨专业人才），将来的三五年，这一趋向还会增强。一是金融业属于虚拟财产，经由过程办事实体经济而实现自身的成长，所以，金融业是需要和各行各业打交道的，跨专业的人才对于响应行业的理解更为透辟，也就受到金融企业的青睐。典型的是证券公司行业研究员雇用，最喜好两类人：一类是行业（本科，如生物、医药等）+金融（硕士）组合，在研究响应行业时不会存在障碍。不难理解，若是让一个本科学金融的去研究医药行业，这不是难为人嘛。不外，有一种说法是，人工智能在证券业的运用，第一类要代替的岗亭即是行业研究员，因为机械更擅长基于汗青数据的展望。二是金融业自身的营业逻辑演变，不竭晋升对复合型人才的需求。举例来说，金融业的数据化和科技化趋向愈发现显，天然会导致对信息“IT+金融”的复合型人才的需求增添。以大数据建模为例，所有的模子归根结底是为营业办事，要从命于营业模式。对人才的需求即是，既需要稀有据挖掘和建模能力，又需要对金融营业模式、风控逻辑等有着深切的领会。三是金融跨界和业态融合慢慢成为新的趋向，金融与实业的鸿沟越来越恍惚，在场景金融下，金融办事甚至成为消费场景中的一个环节，也在催生着对复合型人才的需求。 填报专业需要注重的一个风险点 起首，面临人才需求数目下降和人才布局高端化的趋向，需要细心评估下本身将来如愿进入金融行业的可能性有多大。有抱负是好的，但并非所有的抱负都能照进实际，也并非每个金融专业的结业生都能如愿做金融。其次，关于复合型人才和跨专业策略。若是你再次明白了想要从事金融行业的决心，连系上文的阐发，最好在你硕士结业时具备复合布景。看上去，“理工+金融”的跨专业操作是最好的选择，但其实这里面也有“陷阱”，那即是你可否确保在本科考研时能“跨”成功。要知道，为了进入这一高薪行业，良多人城市在考研时选择金融专业，跨专业考研的竞争绝对比你想象中激烈得多。可否在四年后的竞争中成功突围，并进入一个还不错的黉舍，这是“跨专业”策略需要考虑到的一个风险。其实没把握，老诚恳实地在本科就选择金融专业，也是一个可行的策略。最后，高考并非是进修的竣事，大学也只是持续进修的起头。所以，大师仍是先好好过一个兴奋的暑假吧，9月份开学后，期待你的，是人生的新征程。【相关文章精选】
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想做金融拿高薪 高考后如何选专业？
来源：苏宁财富资讯&&&
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　　来源：苏宁财富资讯
　　作者：薛洪言 苏宁金融研究院互联网金融中心主任
　　一年一度的高考结束了，除了焦急地等待成绩公布，是时候考虑下选专业的问题了。有些人把专业当成兴趣的延伸，更多的人把专业当成是工作的前奏。前者就不多说了，大可以跟着兴趣走；对于后者，就涉及到职业的选择问题。
　　最近一段时间，不少人来问我：如果以后想从事金融行业，该如何选专业？这着实是一个需要推敲的问题。参加2017年高考的学生，将主要于2021年(本科)和2023年(硕士)走入工作岗位，所以，先要想一想，那个时候，金融业态有何变化？哪些岗位会“消失”，哪类人才又会受到青睐。只有对毕业时的行业需求做好预判，才能走好当下选专业的关键一步。
　　人工智能驱动金融人才需求高端化
　　主要意思是，人工智能在金融业的快速渗透将会替代很多单一的、操作性的岗位，一方面使得行业员工人数下降，另一方面也驱动金融行业的人才需求高端化。整体的影响便是，金融业的就业门槛越来越高。
　　随着新技术的出现，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术，而人工智能无疑是影响最大的变数之一。
　　所谓人工智能，是指通过研究人类智能行为规律(如学习、计算、推理、思考、规划等)，构造具有一定智慧能力的人工系统，以完成往常需要人类智慧才能胜任的工作。换句话说，解放人类的“大脑”，是人工智能的天职。
　　2013年，牛津大学马丁学院做过一项研究，预测人工智能发展将经历两次“人工替代”的浪潮：在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政人员和生产领域的劳动者可能被计算机取代；在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。可能也正是基于这一点，霍金曾这么评价人工智能：人工智能之于人类，可能是最好的事情，也可能是会终结人类的最坏的事情。
　　就金融业的柜员、客服、交易员等群体而言，人工智能扮演的便是“替代者”的角色，可能就是有一天会变成坐在柯洁对面的AlphaGo，替代他们“下棋”(指各种基础类银行服务)。
　　对于诸如风险管理、财务管理等中后台岗位而言，可能也会面临类似的问题。下面以科技驱动对风险管理岗位的影响为例，进行简要分析。
　　良好的风险管理是金融行业持续发展的根本保障，风险管理岗位在金融业内部也一直处于核心地位，在银行业尤其如此。所以，风险管理岗位一直都是金融业的金领，受大数据、物联网技术的冲击，未来三五年，其含金量可能会大幅缩水。
　　粗略来看，风险管理包括目标设定、事项识别和风险对策三个关键因素，其中，事项识别(风险识别、风险计量等)和风险对策(风险定价、风险监测、风险控制等)的数据驱动趋势越来越明显。在一个标准化的授信审批流程中，债项评级、押品评级、授信额度及定价等均可以通过大数据风控模型直接得出，而贷后管理很大程度上也可以通过负面信息引擎、风险预警模型、基于物联网的押品管理等减少对人力的依赖。
　　这种趋势的影响在于，随着风控人员的经验内化为模型，金融行业的风险管理岗位将从经验积累型的“金领”转变为诸如模型参数调整、系统日常运营等操作性“蓝领”，职业发展前景大大受限，行业所需从业人员数量也将大幅下降。
　　复合型人才一直并将继续受到青睐
　　一直以来，金融企业就偏爱复合型人才(在本文语境下，可简单理解成跨专业人才)，未来的三五年，这一趋势还会加强。
　　一是金融业属于虚拟产业，通过服务实体经济而实现自身的发展，所以，金融业是需要和各行各业打交道的，跨专业的人才对于相应行业的理解更为透彻，也就受到金融企业的青睐。典型的是证券公司行业研究员招聘，最喜欢两类人：一类是理工(本科)+金融(硕士)组合，处理数据、做模型能力强；一类是行业(本科，如生物、医药等)+金融(硕士)组合，在研究相应行业时不会存在障碍。
　　不难理解，如果让一个本科学金融的去研究医药行业，这不是难为人嘛。不过，有一种说法是，人工智能在证券业的运用，第一类要取代的岗位便是行业研究员，因为机器更擅长基于历史数据的预测。
　　二是金融业自身的业务逻辑演变，不断提升对复合型人才的需求。举例来说，金融业的数据化和科技化趋势愈发明显，自然会导致对信息“IT+金融”的复合型人才的需求增加。以大数据建模为例，所有的模型归根结底是为业务服务，要服从于业务模式。对人才的需求便是，既需要有数据挖掘和建模能力，又需要对金融业务模式、风控逻辑等有着深入的了解。
　　三是金融跨界和业态融合逐步成为新的趋势，金融与实业的边界越来越模糊，在场景金融下，金融服务甚至成为消费场景中的一个环节，也在催生着对复合型人才的需求。
　　填报专业需要注意的一个风险点
　　首先，面对人才需求数量下降和人才结构高端化的趋势，需要仔细评估下自己未来如愿进入金融行业的可能性有多大。有理想是好的，但并非所有的理想都能照进现实，也并非每个金融专业的毕业生都能如愿做金融。
　　其次，关于复合型人才和跨专业策略。如果你再次明确了想要从事金融行业的决心，结合上文的分析，最好在你硕士毕业时具备复合背景。看上去，“理工+金融”的跨专业操作是最好的选择，但其实这里面也有“陷阱”，那便是你能否确保在本科考研时能“跨”成功。
　　要知道，为了进入这一高薪行业，很多人都会在考研时选择金融专业，跨专业考研的竞争绝对比你想象中激烈得多。能否在四年后的竞争中成功突围，并进入一个还不错的学校，这是“跨专业”策略需要考虑到的一个风险。实在没把握，老老实实地在本科就选择金融专业，也是一个可行的策略。
　　最后，高考并非是学习的结束，大学也只是持续学习的开始。所以，大家还是先好好过一个愉快的暑假吧，9月份开学后，等待你的，是人生的新征程。
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　　一年一度的高考结束了，除了焦急地等待成绩公布，是时候考虑下选专业的问题了。
有些人把专业当成兴趣的延伸，更多的人把专业当成是工作的前奏。前者就不多说了，大可以跟着兴趣走；对于后者，就涉及到职业的选择问题。
最近一段时间，不少人来问我：如果以后想从事金融行业，该如何选专业？这着实是一个需要推敲的问题。
参加2017年高考的学生，将主要于2021年（本科）和2023年（硕士）走入工作岗位，所以，先要想一想，那个时候，金融业态有何变化？哪些岗位会“消失”，哪类人才又会受到青睐。只有对毕业时的行业需求做好预判，才能走好当下选专业的关键一步。
　　人工智能驱动金融人才需求高端化
主要意思是，人工智能在金融业的快速渗透将会替代很多单一的、操作性的岗位，一方面使得行业员工人数下降，另一方面也驱动金融行业的人才需求高端化。整体的影响便是，金融业的就业门槛越来越高。
随着新技术的出现，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术，而人工智能无疑是影响最大的变数之一。
所谓人工智能，是指通过研究人类智能行为规律（如学习、计算、推理、思考、规划等），构造具有一定智慧能力的人工系统，以完成往常需要人类智慧才能胜任的工作。换句话说，解放人类的“大脑”，是人工智能的天职。
2013年，牛津大学马丁学院做过一项研究，预测人工智能发展将经历两次“人工替代”的浪潮：
在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政人员和生产领域的劳动者可能被计算机取代；
在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。
可能也正是基于这一点，霍金曾这么评价人工智能：
人工智能之于人类，可能是最好的事情，也可能是会终结人类的最坏的事情。
就金融业的柜员、客服、交易员等群体而言，人工智能扮演的便是“替代者”的角色，可能就是有一天会变成坐在柯洁对面的AlphaGo，替代他们“下棋”（指各种基础类银行服务）。
对于诸如风险管理、财务管理等中后台岗位而言，可能也会面临类似的问题。下面以科技驱动对风险管理岗位的影响为例，进行简要分析。
良好的风险管理是金融行业持续发展的根本保障，风险管理岗位在金融业内部也一直处于核心地位，在银行业尤其如此。所以，风险管理岗位一直都是金融业的金领，受大数据、物联网技术的冲击，未来三五年，其含金量可能会大幅缩水。
粗略来看，风险管理包括目标设定、事项识别和风险对策三个关键因素，其中，事项识别（风险识别、风险计量等）和风险对策（风险定价、风险监测、风险控制等）的数据驱动趋势越来越明显。在一个标准化的授信审批流程中，债项评级、押品评级、授信额度及定价等均可以通过大数据风控模型直接得出，而贷后管理很大程度上也可以通过负面信息引擎、风险预警模型、基于物联网的押品管理等减少对人力的依赖。
这种趋势的影响在于，随着风控人员的经验内化为模型，金融行业的风险管理岗位将从经验积累型的“金领”转变为诸如模型参数调整、系统日常运营等操作性“蓝领”，职业发展前景大大受限，行业所需从业人员数量也将大幅下降。
　　复合型人才一直并将继续受到青睐
一直以来，金融企业就偏爱复合型人才（在本文语境下，可简单理解成跨专业人才），未来的三五年，这一趋势还会加强。
一是金融业属于虚拟产业，通过服务实体经济而实现自身的发展，所以，金融业是需要和各行各业打交道的，跨专业的人才对于相应行业的理解更为透彻，也就受到金融企业的青睐。典型的是证券公司行业研究员招聘，最喜欢两类人：
　　一类是理工（本科）+金融（硕士）组合，处理数据、做模型能力强；
　　一类是行业（本科，如生物、医药等）+金融（硕士）组合，在研究相应行业时不会存在障碍。
不难理解，如果让一个本科学金融的去研究医药行业，这不是难为人嘛。不过，有一种说法是，人工智能在证券业的运用，第一类要取代的岗位便是行业研究员，因为机器更擅长基于历史数据的预测。
二是金融业自身的业务逻辑演变，不断提升对复合型人才的需求。举例来说，金融业的数据化和科技化趋势愈发明显，自然会导致对信息“IT+金融”的复合型人才的需求增加。以大数据建模为例，所有的模型归根结底是为业务服务，要服从于业务模式。对人才的需求便是，既需要有数据挖掘和建模能力，又需要对金融业务模式、风控逻辑等有着深入的了解。
三是金融跨界和业态融合逐步成为新的趋势，金融与实业的边界越来越模糊，在场景金融下，金融服务甚至成为消费场景中的一个环节，也在催生着对复合型人才的需求。
　　填报专业需要注意的一个风险点
首先，面对人才需求数量下降和人才结构高端化的趋势，需要仔细评估下自己未来如愿进入金融行业的可能性有多大。有理想是好的，但并非所有的理想都能照进现实，也并非每个金融专业的毕业生都能如愿做金融。
其次，关于复合型人才和跨专业策略。如果你再次明确了想要从事金融行业的决心，结合上文的分析，最好在你硕士毕业时具备复合背景。看上去，“理工+金融”的跨专业操作是最好的选择，但其实这里面也有“陷阱”，那便是你能否确保在本科考研时能“跨”成功。
要知道，为了进入这一高薪行业，很多人都会在考研时选择金融专业，跨专业考研的竞争绝对比你想象中激烈得多。能否在四年后的竞争中成功突围，并进入一个还不错的学校，这是“跨专业”策略需要考虑到的一个风险。实在没把握，老老实实地在本科就选择金融专业，也是一个可行的策略。
最后，高考并非是学习的结束，大学也只是持续学习的开始。所以，大家还是先好好过一个愉快的暑假吧，9月份开学后，等待你的，是人生的新征程。
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