当AI开始写研报，金融人如何避免被“代码”淘汰？

答：

35岁的证券分析师陈峰（化名）最近遭遇职业危机：公司引入AI研报生成系统后，他引以为傲的行业分析报告被机器以1/10的时间完成。更令他焦虑的是，新招聘的岗位要求中，“熟悉区块链金融产品设计”“掌握Python量化建模”等技能成为硬性门槛。当金融科技的浪潮席卷而来，传统金融人的技能库是否已落后于时代？

行业趋势：技术重构职业能力坐标

政策驱动技能升级

中国人民银行《金融科技发展规划》明确要求金融机构“深化人工智能在信贷风控、投资决策等领域的应用”，某省会城市2024年金融科技人才引进计划中，67%的岗位需同时具备“金融业务理解+编程能力”。

技术重塑岗位需求

麦肯锡报告显示，金融业对区块链架构师、AI风控专家的需求年增长率达41%，而传统岗位中，掌握智能投顾系统操作能力的员工绩效评分平均高出23%。

职业淘汰加速

某股份制银行内部培训资料显示，未参与数字化转型培训的员工，其岗位被AI替代的概率高出48%。

人大金融学：构建技术+金融双能力矩阵

技术工具使用门槛高→零基础入门的模块化课程

开设《区块链金融应用》《Python量化投资》等实践课程，采用“代码模板+金融场景”教学法。

理论与业务场景脱节→ 头部机构实战案例库

课程引入某券商智能投顾系统开发案例，学员可模拟完成“客户需求分析-算法模型搭建-合规性审查”全流程。

持续学习动力不足→ 学分银行+终身学习账户

根据学位办政策，已修学分可存入“学分银行”，未来如需深造可直接兑换。

抓住技术赋能的黄金窗口

中国人民大学金融学在职研究生项目春季班即将截止报名，咨询招生老师获取补录名额。“时代抛弃你时，连一声再见都不会说”——这一次，是时候用前沿技术武装自己。