AI 背景下广西民办高校金融专业创新能力培养模式的构建

一、引言

当前全球正迎来以人工智能、大数据、区块链等为代表的第四次工业革命。其中，人工智能技术正以前所未有的广度和深度渗透到社会经济各个领域，金融行业有着数据密集型和知识密集型的特性，因此在 AI 技术落地应用方面， 其应用是最为广泛。最近几年，金融行业不断涌现出智能投顾、量化交易、智能客服、区块链金融等新业态和模式，这改变了传统金融行业的运作逻辑和人才需求格局。金融人才的能力框架正从传统的“金融知识+ 业务技能”向“金融洞察 + 数据思维 +AI 技术 + 跨界创新”的综合素养转变。创新能力是我们国家未来经济高质量发展的基础和保证，现在这已经成为全社会的一个共识。创新能力，其实也就是运用新技术、新思维发现新问题、解决新问题、创造新价值的能力，不可避免地已成为AI 背景下金融人才的必备能力。

广西正在全面开展建设面向东盟的金融开放门户，其区域市场对各个层次金融人才的需求尤为迫切。因此对于处于转型中的广西民办本科高校，其亟待解决的问题是探索合适的人才培养模式，为广西地方经济和社会发展积极提供创新型的人才，其金融业正迎来区域经济一体化与数字经济发展的双重机遇。 广西民办高校在高等教育普及化进程中扮演了重要角色，承担着为地方经济社会发展培养大量应用型人才的重任。其金融专业是众多民办高校的热门和主干专业，生源数量庞大。但是目前广西民办高校在师资力量、科研水平、资源投入等方面存在一定劣势，其在应对技术革命、引领教学改革方面又明显滞后。当前大多数广西民办高校金融相关专业培养模式仍较为传统，课程内容与业界前沿脱节，教学方法陈旧，实践环节薄弱，导致培养出的学生知识结构单一、技术应用能力不足、创新思维欠缺，难以满足 AI 时代金融行业对创新型、复合型、应用型人才的需求。

因此，在人工智能的猛烈冲击下，广西民办高校需要探索一套适应时代要求、具有区域特色、符合自身定位的金融专业创新能力培养新模式，这样才能摆脱同质化竞争，才能更好地服务地方经济以及高质量培养人才。本研究将立足于这一现实背景，探索地方应用型民办高校金融专业学生创新能力培养模式可以作为一个有效突破口。

二、研究现状述评

现在学生仅仅掌握其专业知识是远远不足的，必须要有批判性的思考、创新的能力才能应对社会和经济的发展（理查德 . 莱文，2006）。长时间以来我国高校在课程的设置方面没有采用手段去激励学生创新能力的培养与发展，而是注重对理论知识传授，因此忽视了对学生实践能力的培养，也影响了学生发展创新能力（王耀农，2005；麽志豪，2010）。如何提升大学生创新能力也就成为了我国高等教育所面临的严峻问题之一（刘爱东，2012）。目前国内有很多学者从各不同角度提出相应的对策：部分学者认为科学地构建大学生创新教育平台，能够完成高校对学生创新能力的培养目标，同时也可以营造一个良好的创新创业氛围，更能够调动学生积极参与创新活动的兴趣（王扬、孙振佳、郝春景，2009）；还有学者认为应该借鉴国外经验结合国内高校具体情况建立科学的创新能力评价体系，利用创新能力评价体系指导课程建设（郭兴启，2009）；另外还有学者认为应该专注于优化创新能力教学方式（闫娜，2012）。

目前的相关文献多集中在阐述和解释怎样建立创新能力培养模式的问题，至于如何具体结合这 AI 背景，各个专业的学者也还在探索当中，特别是对于 AI 背景下研究民办高校金融专业学生创新能力培养模式的文献就更加少了，本文尝试将这两者结合起来进行研究。

三、AI 对金融行业及人才需求的影响

在 AI 背景下培养金融专业学生创新能力，应该形成以培养金融专业学生创新能力为核心目标的新型教学方式，在 AI 背景下大力构建突出创新能力培养的课程结构，同时加快建设具有探索精神、创新精神的实战型师资队伍，探索多元混合的实验教学新模式，借助互联网背景下的新技术手段，利用多元化的教学方式，促进教师和学生在创新能力上的的可持续互动发展，强化课程体系中创新创业能力训练与专业课程的融合，提升大学生金融专业综合素质。广西民办高校要构建适应 AI 背景的培养模式，首先必须深刻理解 AI技术对金融行业及其人才需求所带来的根本性改变。

（一）金融业态重塑

AI 技术不仅仅是优化传统业务的工具，其正在重构金融业态。比如智能投顾基于算法为用户提供个性化资产配置，大数据风控模型通过对多维度数据的挖掘与分析实现了对客户信用风险的精准画像和动态评估，量化交易通过机器学习模型进行高频交易决策，AI用于保险产品精准定价以及智能理赔等等。整个金融行业正在向智能化、普惠化、场景化方向深度发展。

（二）金融岗位变迁

人工智能替代了大量重复性流程化的基础岗位（如柜员等），也催生了大量新兴岗位：一是与 AI 直接相关的技术类岗位，如金融算法工程师、大数据建模专家等等；二是需要与 AI 协同共生的高级业务岗位，如负责训练和优化 AI 模型的量化分析师、设计 AI金融产品解决方案的产品经理等。这些岗位要求人才懂金融，更要懂数据、懂算法。

（三）创新能力需求的核心维度

在新的金融岗位要求下，金融人才的创新能力具体体现在以下几个维度：第一，数据化思维与洞察能力：能够将复杂的金融问题转化为数据问题，善于从海量、多源的数据中发现规律、识别风险。第二，AI 技术理解与应用能力：现在所有金融学生都必须理解主流 AI 模型的基本原理、适用场景与局限性，能将 AI 工具应用于具体的金融业务场景中。第三，跨界整合与解决方案设计能力：能够融合金融、科技等多学科知识，设计出满足特定市场需求的创新型金融产品或服务模式。第四，批判性思维与决策能力：金融人才需具备批判性思维，能够对AI 的输出结果进行审慎评估。

四、广西民办高校金融专业创新能力培养存在问题分析

相对于 AI 引发的行业巨变，广西民办高校金融专业的现有培养模式显得有所不足，主要存在以下突出问题：

（一）培养目标滞后

广西民办高校金融专业的培养方案未能及时更新，培养目标仍然停留在“培养掌握金融理论知识和业务技能的应用型人才”的笼统表述上，对于 AI 技术、数据分析、创新思维等新时代核心素养的要求缺失，并未落到实处，直接导致了后续培养环节的系统性滞后。

（二）课程体系陈旧

广西民办高校金融专业课程设置仍以传统金融理论课程为主， 虽然普遍开设了《金融科技》课程，但多为概论性质，内容宽泛而 浅显，处于课程体系的“边缘”。缺乏深度融合技术与金融的“硬核” 课程，金融理论与技术实践未能有机整合。

（三）学生创新思维受抑

“教师讲、学生听”的灌输式教学仍是主流。案例教学、项目式学习、研讨式教学等应用不足。考核方式侧重于对理论知识和固定流程的记忆与复现，而非对问题的探索与解决。这种模式压抑了学生的好奇心和主动性，不利于批判性思维和解决问题能力的培养，与创新能力培养的要求不同步。

（四）师资力量薄弱

民办高校师资队伍整体年轻化，虽有博士化率提升的趋势，多数教师缺乏金融行业的实战经验，尤其对前沿的 AI 金融应用了解不多，既精通金融理论又掌握 AI 技术的“双师型”教师所占比例不大。制约广西民办高校金融专业创新能力培养模式改革的关键就是师资能力的短板。

（五）产教融合流于形式

实践环节所运用的模拟软件大多比较简化，无法有效模拟真实金融市场中复杂、动态、海量的数据环境。校企合作多是签订协议、建立基地等“形式化”合作，缺乏深度融合的协同育人机制。企业缺乏动力将最前沿的业务和数据向高校开放，学生难以接触到真实的AI 金融应用场景，于是创新能力训练成为无源之水。

五、AI 背景下广西民办高校金融专业创新能力培养新模式的 构建

针对以上问题，本文提出构建一个“三维一体”的金融专业创新能力培养新模式。该模式以“培养具备数字化思维、AI 技术应用和跨界整合能力的创新型金融人才”为核心目标，以“AI 技术驱动”、“创新能力核心”和“产教融合路径”为三个基本维度，相互支撑，协同作用。

（一）核心目标

首先需要重新定义培养目标。金融专业毕业生应具备：扎实的金融专业理论基础；熟练的数据处理与分析能力；对主流 AI 技术在金融中的应用有深入理解和初步建模能力；强烈的创新意识和解决复杂金融问题的项目实践能力；良好的职业伦理和社会责任感。

（二）AI 技术驱动

将AI 从一门孤立的课程提升为渗透到整个专业教育的“基因”，而不是简单增加一门课，而是用 AI 技术重构课程体系、教学内容和学习方式。比如在《公司金融》中引入大数据用于企业估值；在《证券投资学》中讲授量化交易策略与算法实现；在《金融风险管理》中深度剖析智能风控模型。

（三）创新能力核心

将创新能力的培养作为所有教学活动的出发点和落脚点。教学设计从“知识传授”转向“能力激发”，通过问题导向、项目驱动、设计思维等方法，全程贯穿对学生数据思维、批判思维、设计思维和整合思维的训练。

（四）产教融合路径

与金融机构、金融科技企业建立“共生共长”的深度合作关系。将企业的真实项目、真实数据、真实问题引入课堂和实践环节，共同开发课程、共建实验室、共组教学团队、共育学生，让学生在校期间就能在真实的产业环境中锤炼创新能力。

六、实施路径与策略建议

在 AI 背景下培养金融专业学生创新能力，应该形成以培养金融专业学生创新能力为核心目标的新型教学方式，大力构建突出创新能力培养的课程结构，同时加快建设具有探索精神、创新精神的实战型师资队伍，探索多元混合的实验教学新模式，借助 AI 背景下的新技术手段，利用多元化的教学方式，促进教师和学生在创新能力上的的可持续互动发展，强化课程体系中创新创业能力训练与专业课程的融合，提升大学生金融专业综合素质。为确保“三维一体”新模式的有效落地，需从以下六个方面进行改革：

（一）重构培养目标与方案

成立由高校教师、企业专家等组成的专业建设委员会，定期研判金融科技发展趋势和人才需求，动态修订人才培养方案。将数字素养、AI 应用、创新思维等明确写入培养目标，并细化到毕业要求指标点，贯穿于整个课程体系。

（二）重塑“金融+AI”融合式课程体系

构建“基础 + 核心 + 技术赋能 + 创新实践”的模块化课程体系。包括有以下一些模块：基础模块：开设“Python 程序设计”、“数据结构与算法”、“机器学习”、“区块链技术与应用”等必修与选修课程群；融合课程模块：对传统核心课程进行改造，开设“智能投顾”、“大数据风控”、“量化投资策略”等融合课程；创新实践模块：设置创新创业大赛、金融建模竞赛、毕业设计等。

（三）创新“项目驱动 + 数字化”教学模式

全面推行项目式学习。与企业合作，将真实的业务挑战作为项目课题。充分利用在线教学平台、虚拟仿真实验、云计算资源，打造线上线下混合的“数字化金课”。改革考核方式，采用项目报告、路演、答辩、作品集等多元评价，重点考察学生的创新过程和成果。

（四）打造“双师双能”型师资队伍

实施教师能力提升计划，资助教师赴金融科技企业挂职锻炼、参加前沿技术培训。柔性引进企业技术骨干和行业专家作为产业导师，开设短期课程、工作坊或讲座，并参与毕业设计指导。鼓励计算机、数学等专业的教师与金融专业教师组建跨学科教学团队，共同开发和授课。在师资队伍建设中，一方面积极引进具有现代信息技术与金融类专业融合能力的高学历教师；另一方面积极鼓励现有教师外出进修培训，包括有金融科技、大数据等跨专业融合课程；积极与相关企业合作，互派企业技术骨干和团队教师进行交流和实践，让企业经验丰富的技术人员参与金融虚拟仿真实验的教学指导，推荐团队教师到相关企业进行学习历练、积累实践经验，以这种方式打造具有创新精神的教师团队。这样的教师团队既包括有理论功底扎实，能讲授金融基础知识的教师，也包括有企业工作背景，实战经验丰富的教师，这样的组合具有一定的探索精神和创新精神

（五）共建实践创新平台

与本地金融科技企业共建产业学院，实现招生培养就业的全链条合作。引进企业的真实交易数据（脱敏后）和分析平台，共建“智能金融实验室”、“量化投资仿真实验室”，模拟真实环境。积极组织学生参加高水平竞赛，并以优秀项目为种子，对接大学科技园进行孵化，推动创新成果转化。

（六）建立“多元多维”的教学评价机制

改变单一试卷考核模式，建立覆盖理论学习、技术应用、项目实践、团队协作、创新成果等多维度的评价体系。引入企业导师评价、同行评价、第三方评价等多元主体。建立毕业生跟踪反馈机制，定期收集用人单位对毕业生能力的评价，形成“评价- 反馈- 改进”的闭环，持续优化培养模式。

七、结论

在人工智能重塑金融业的背景下，随着 AI 技术与金融行业进一步融合，广西民办高校金融专业的教育必将持续变革。传统的培养模式已难以适应未来金融行业对创新型、复合型、应用型人才的需求，进行深层次系统性的教学改革已迫在眉睫。本文提出的“三维一体”创新能力培养新模式，强调以 AI 技术为驱动、以创新能力为核心、以产教融合为路径，旨在从根本上扭转当前培养模式中存在的脱节、陈旧、虚化等问题。该模式的实施需要学校层面进行顶层设计，需要专业教师转变观念并提升自身能力，更需要深化与行业的合作，打破校企之间的壁垒。对于广西民办高校而言，若能抓住AI 带来的战略机遇，充分利用自身机制灵活、贴近市场的优势，率先在金融专业创新能力培养上取得突破，不仅能够有效提升人才培养质量和社会声誉，更能为广西的金融高质量发展提供有力的人才支撑，实现民办高校与区域经