2023年12月23日，金融科技与数字金融发展研讨会暨北京大学金融科技实验班项目座谈会在北大经济学院举行。北京大学经济学院副院长锁凌燕出席会议并致辞。北大校内专家学者，以及来自大成基金、大数据分析与应用技术国家工程实验室、国家超级计算济南中心、黑翼资产、华泰证券、嘉实基金、九坤投资、昆仑芯片、明汯投资、南方基金、深圳鹏城实验室、兴银理财、野村证券、中国人寿、中信证券等，涵盖券商、基金、保险、银行理财、量化私募、算力中心、芯片公司、yl8cc永利等与金融科技话题相关的不同领域的20余位专家出席本次会议。
与会嘉宾围绕金融科技、数字金融及人工智能技术在金融行业的应用发展与人才需求等议题，及“北京大学金融科技实验班” 的课程设置、培养方式、产学研合作交流等方面进行了深入探讨，为“北京大学金融科技实验班” 的未来建设与发展提出了宝贵建议。会议由北京大学金融工程实验室特聘研究员黎新平主持。
黎新平主持会议
为推进新型交叉学科人才培养，北京大学经济学院计划在本科生项目中设立“金融科技实验班” ，联合北京大学数学学院、信息科学技术学院、智能学院等院系进行课程体系建设，并邀请业界金融机构参与授课交流、实习项目、招聘推荐、奖学金等相关培养安排。
“金融科技实验班”的酝酿与学科建设
首先，锁凌燕代表经济学院致辞。她表示，开放办学是经济学院一直以来的办学思路，将经济学理论与新技术、新理念、新方向进行结合，是学生的成长需求，也是社会需求。经过长期酝酿与三年基础建设工作，学院论证推出“金融科技”培养方向，在本科生项目中设立“金融科技实验班”，同时也在推进相关硕、博贯通培养项目的设计与论证。学生培养方案的完善与优化，需要来自不同行业背景的专家建议与智慧，需要充分考虑金融科技的快速迭代发展与跨界混业特征，以培养出适应时代发展、匹配行业需求的人才。
锁凌燕致辞
北京大学经济学院金融学系主任、北京大学金融工程实验室主任王一鸣介绍了学院在金融科技方向进行学科建设布局的具体情况。过去三年，金融工程实验室在师资、数据、算力、教学科研平台、业界合作等一系列基础设施建设上取得了一定成效。学院在2023年本科培养方案中推出“金融科技实验班”项目，并计划于2024-2025学年度实现第一批本科生专业分流。“金融科技实验班”的培养方案在保有金融学专业传统课程的同时，更加注重夯实数理基础、计算机编程能力、前沿技术应用能力，课程难度在原有金融学专业要求上有所提升，同时在课程整合程度上也对办学提出了更高要求。未来期望能在与北京大学校内相关优势学科、业界相关单位的充分合作中，打造金融科技方向选拔人才、培养人才的新高地，为国家建设、学术研究与相关业界输送高层次、高水平、高素养的金融强国人才。
王一鸣介绍北京大学金融科技实验班概况
金融科技与金融强国
北京大学国家发展研究院副院长黄益平谈到设立“金融科技实验班”的重要意义。他指出，中央金融工作会议提出要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。其中，“金融科技实验班”的设立将是数字金融这篇大文章的切题之作。中央金融工作会议强调要加快建设金融强国，全面加强金融监管，完善金融体制，优化金融服务，防范化解风险。黄益平认为数字技术在以上几个方面都可发挥作用，尤其是在优化服务、防范风险方面。他结合自身的学术研究与调研经历，提出技术不会改变金融的本质，但会对运行的特征和机制产生影响，金融与科技的有益结合旨在提高效率的同时，使风险得到改善。当前，来自业界机构的调研显示，各领域对于金融与科技背景强复合型人才的需求十分迫切。因此，黄益平指出在金融与科技交叉学科的建设中，要扎实做好学生的金融素养训练，着力培养能够突破新方向的金融科技复合背景的顶尖带头人才，以助力实现中央金融工作会议提出的“金融强国”目标。
黄益平发言
手动攒课的历史与整合交叉学科的未来
当前，量化投资是将金融学、数学、计算机科学及相关前沿技术整合运用较为深入的就业领域，是学生关注较多的职业发展方向，同时也是北京大学金融工程实验室此前的基础设施建设与业界合作的一个切入点。
华泰证券林晓明从研究视角回顾了近年来人工智能前沿技术在整个资管行业中的应用，并展望了未来AI量化投资行业的发展趋势。他指出，人工智能的前沿技术已渗透融入资管行业的各个环节，覆盖面趋于全面。当前，人工智能已不再是单一技术，而成为一个技术生态，其中细节是首要因素。复合型人才需要深入了解底层细节，在自身深厚的金融与数学功底基础上提出有意义、有价值的问题，从而能够直接动手或带领团队对细节进行改进和创新。
黑翼资产许晓介绍，AI技术在国内量化投资领域应用比较广泛，对提高定价效率、提升流动性等方面都起到了积极作用。前沿科技对于量化投资整体收益提升较为显著。在投研方面，金融科技也已进入深入探索应用阶段，策略模型已经从传统的线性模型升级到了机器学习模型、深度学习模型。
明汯投资郭金霞谈到，无论采用哪种投资方法，要想持续取得长期表现优异的超额收益，都要求投资者对市场深刻理解，抓住市场的本质规律，其中量化投资更侧重把对市场的深刻理解和最前沿科技做有效结合。她指出，人工智能核心三要素（数据、算法、算力）在量化投资中至关重要，三要素的协同有助于量化投资策略持续⾼效迭代。在明汯的量化投研框架中，人工智能几乎体现在每一个环节和角落，相信未来会涌现更多应用场景。
兴银理财孙新华从自身经历出发，谈到量化投资行业对于交叉学科人才的需求。他指出，过去一般是通过学生自己“手动攒课”来实现交叉学科的学习。他本人求学期间，正是通过一边学习计算机专业课程，一边辅修经济学双学位，手动给自己攒了一个交叉复合的学习背景，而现在“金融科技实验班”项目的设立将为学生们提供更多便利性。
与会嘉宾从公募基金管理全局视角出发，提到金融科技在公募行业的应用应更加深入。现在行业面临着佣金改革在内的较大变革，需要加强关注投资者的账户及配置，而当前的投资者服务还属于相对粗放的领域，真正的投资顾问服务需要资产诊断、资产配置以及风险的持续监测，而建设支持投资顾问人员的资产管理平台离不开强大的模型与科技后台的支持。
嘉实基金金猛自身拥有物理学与金融数学的复合求学背景，他在投资工作实践的观察中发现，当前主观投资与量化投资割裂情况较为明显，但未来的变化趋势将要求人才对商业逻辑的敏感性、前瞻性与对最前沿科技的理解能力并重，不管未来行情如何变化，“金融科技实验班”培养出的人才，要着力结合金融与科技在行业内的发展需求去构建格局。
关于“金融科技实验班”的整合交叉学科建设与人才培养，与会嘉宾形成了一系列共识：一是夯实金融理论基础与数理基础同样重要；二是成为一个能够运用各类工具的能手，成为能深入思考、在实践中提出有意义问题的熟手，保证下限、提高上限；三是需要考虑职业操守与制度教育；四是要积极了解国际国内前沿，在成长中不畏创新；五是在产学研项目落实整合交叉学科的教学。
林晓明表示，在选择人才时应重视学生在校内的课表与成绩，因为学习是学生在校期间的主业，这同时关系到人才的责任心。鹏城实验室孙东宁着重关注学生在某一专业方向的深入程度，他建议针对不同赛道目标的学生，在“金融科技实验班”的大项目下设置不同的培养方向或针对性给出选课指导。中信证券蔡成苗认为，优秀人才的培养不应被学分制束缚，他建议在“金融科技实验班”提高学分要求，在金融、数学、计算机基础课程之上，加强学生在各方面持续学习的能力培养，以便适应社会知识高速发展的时代。蔡成苗还提出，“金融科技实验班”作为整合交叉学科的试验田，课程设置中出现的社会科学和自然科学的碰撞在激发创新的同时可能也会给学生造成矛盾与迷茫，因此建议在项目中加入哲学思考的引领。
国寿资产王卫华建议在项目建设中加入与CFA协会等机构的联系与合作，设计职业操守与伦理方面的相应课程或培训，同时注重赋予学生ESG等新理念。南方基金潘水洋提到，即使是最前沿技术的应用，也需要结合行业法规、市场制度等教育，在实践中结合制度环境背景进行模型与策略的研究和开发。
具有外资券商从业经历的嘉宾刘晓萌从个人角度出发分享了他在国际投行跨境交易、国际金融科技发展前沿上的观察，建议在项目中增加与国际一线机构之间的交流与合作。一方面了解创新的突破口，一方面培养学生的国际视野。孙东宁也认为保持对国际同业的关注与联系非常重要，他以随机过程、随机微分方程在华尔街的广泛运用举例，完备市场理论正被更前沿的非完备市场理论所替代，因此，他非常赞同“金融科技实验班”在国际前沿视野下的基本盘设置。
与会嘉宾交流
在产学研项目中学习、亲历、适应整合交叉学科
在研讨会上，与会嘉宾重点关注讨论了如何将“金融科技实验班”项目内的各学科紧密整合问题。
北京大学王选计算所高良才分享了在其专业背景与招生工作中的观察与经验，他建议“金融科技实验班”应在全校范围内选拔学习意愿、禀赋契合的人才，真正做到“为国选才”；同时，利用好全校范围内优势学科资源与业界合作实践教学资源，打造金融与科技紧密结合的整合交叉学科。
大数据分析应用技术国家工程实验室王冉冉认为优秀的数据科学家需要具备三点能力：一是对于行业问题的理解，有了深入理解后才能形成好的模型；二是对于算法的理解和实践，有能力对问题构建一个模型来实现它；三是对于大数据大型平台，如分布式技术等算力的理解，在真正的大数据环境下，才能把模型用起来。作为数学学院大数据专硕项目班主任，她了解到学生在一般的实习中可能很难触及到比较核心的业务或者算法部分。如果学生能通过一些产学研合作的项目，由教师带领学生尝试与业界合作的课题项目，将对其成长有很大帮助。
在产学研项目中学习、亲历、适应整合交叉学科得到了与会嘉宾的支持与认同。与会嘉宾谈到，量化私募等投资机构长期以来关注金融与科技学科交叉学科的人才的培养问题，希望能在本土量化人才中实现长期的培养和布局。比如，通过举办量化联赛，助力学生在数学、统计学、人工智能的基础上有更多金融行业知识的实践和真实工作的模拟。国寿资产王卫华认为，保险、银行、基金等机构投资者对人才的需求迫切，可以为“金融科技实验班”项目学生提供实习、就业机会，同时与高校可以实现算法模型方面的研究与合作，以不断发现、培养人才。兴银理财王浩表示金融科技在银行理财机构中的应用还有很大的拓展空间，求贤若渴，未来需要从科研成果转化与基础设施的搭建方面合作建设体系化、专业化的量化投资平台，并开展进一步的深入交流。
百度昆仑芯片欧阳剑谈到近年来金融机构对于AI芯片的需求发展迅速，为金融行业和金融科技发展提供算力支持也是AI芯片应用发展的一个场景。国家超算济南中心郭猛谈到，超算是功能最强、速度最快的一类计算机系统，用于解决大规模数值计算、大数据分析等问题。他非常期待未来能有机会将超算和金融领域交叉，尤其希望能在国产计算机的应用生态中看到金融方面的成果。
座谈会现场
北京大学经济学院将以更开放的联合培养计划欢迎更多机构单位与专业人士参与到“金融科技实验班”项目中，以期获得更多在课程设计方面的建议；邀请业界专家及业务骨干就相关话题到“金融科技实验班”进行课堂交流；展开联合课题研究；开展业界讲座交流；实施校外导师计划；落实联合实习培训计划；进行招聘推荐等。
最后，研讨会举行了金融科技奖学金的捐赠仪式，北京大学经济学院及北京大学金融工程实验室衷心感谢相关机构对“金融科技实验班”探索尝试的支持。
金融科技奖学金捐赠仪式
供稿：金融工程实验室
美编：初夏
责编：度量、雨禾、雨田
