鄭 軍 馮舒杰

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院， 安徽 蚌埠 233030)

近年來(lái)，人工智能保持高速增長(zhǎng)，發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。習(xí)近平在一帶一路峰會(huì)時(shí)明確提出數(shù)字絲綢之路，將人工智能列入規(guī)劃。國(guó)務(wù)院于2017年7月8日公布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中要求到2030年，我國(guó)成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。與此同時(shí)，高校大學(xué)生畢業(yè)生人數(shù)將越來(lái)越多。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2010-2016我國(guó)高校畢業(yè)生人數(shù)分別為631萬(wàn)、660萬(wàn)、680萬(wàn)、699萬(wàn)、727萬(wàn)、749萬(wàn)、765萬(wàn)人①，就業(yè)已成為一個(gè)突出的問(wèn)題?！督逃筷P(guān)于做好2016屆全國(guó)普通高等學(xué)校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)通知》指出要圍繞國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略開(kāi)拓就業(yè)崗位，引導(dǎo)高校畢業(yè)生到新興領(lǐng)域就業(yè)，其中就包括人工智能行業(yè)。當(dāng)前形勢(shì)下，人工智能的快速發(fā)展將會(huì)對(duì)財(cái)經(jīng)類高校人才的培養(yǎng)產(chǎn)生較為深刻的影響。

一、人工智能的內(nèi)涵及發(fā)展

美國(guó)Stanford大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科，是怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。[1]從其本質(zhì)來(lái)講，人工智能是指能夠模擬人類智能活動(dòng)的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)挖掘、智能識(shí)別到機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能平臺(tái)等，其中許多技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)生活之中。[2]

在《2016年全球人工智能發(fā)展報(bào)告》中,2011-2016年人工智能領(lǐng)域社會(huì)投資增長(zhǎng)的情況，詳見(jiàn)圖1。數(shù)據(jù)顯示人工智能領(lǐng)域2015年社會(huì)投資比2013年增長(zhǎng)了三倍左右，人工智能領(lǐng)域正在得到資本界的青睞。根據(jù)國(guó)際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)CB Insights統(tǒng)計(jì)，2017年全球范圍內(nèi)有152億美元被投入到AI領(lǐng)域，比2016年增加141%。②近些年來(lái)隨著人工智能社會(huì)投資不斷增長(zhǎng)，各個(gè)領(lǐng)域都可能成為人工智能的潛在應(yīng)用領(lǐng)域，從低層的操作到高層的決策，人工智能都能得到充分的應(yīng)用[3]。人工智能是顛覆性的創(chuàng)新，創(chuàng)新是引領(lǐng)其發(fā)展的第一動(dòng)力，它大大提升了生活質(zhì)量和生產(chǎn)效率，正成為我國(guó)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新動(dòng)能。未來(lái)人工智能的蓬勃發(fā)展，將會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生巨大的影響，從智能家居，到智能客服，再到智慧醫(yī)療和智慧教育，“智能+X”將成為創(chuàng)新時(shí)尚。人工智能是一門綜合性的邊緣學(xué)科，并且隨著其發(fā)展，不斷有新的學(xué)科加入這個(gè)領(lǐng)域，這些學(xué)科的知識(shí)都在人工領(lǐng)域里發(fā)揮著重要的作用。在教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》中，要求推進(jìn)“新工科”建設(shè)，重視人工智能與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，高校成為建設(shè)世界主要人工智能創(chuàng)新中心的核心力量和引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的人才高地，為我國(guó)躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列提供科技支撐和人才保障。

圖12011-2016年人工智能領(lǐng)域社會(huì)投資增長(zhǎng)情況

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《2016年全球人工智能發(fā)展報(bào)告》相關(guān)數(shù)據(jù)整理得到

二、人工智能對(duì)財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)提出的新挑戰(zhàn)和新要求

(一)人工智能對(duì)財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)的新挑戰(zhàn)

1.人工智能取代銀行信審零售崗位

人工智能正前所未有地重度沖擊銀行業(yè)，對(duì)一些標(biāo)準(zhǔn)化的、常規(guī)流程化的、低附加值業(yè)務(wù)崗位展現(xiàn)出一定的替代效應(yīng)。

高頓財(cái)經(jīng)CFA研究院表示：信審自動(dòng)化，大勢(shì)已定。銀行的信審工作重在對(duì)借錢人的準(zhǔn)確分類，而人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)可以對(duì)人群進(jìn)行準(zhǔn)確劃分，區(qū)分有意愿還錢的人和沒(méi)有意愿還錢的人，區(qū)分有能力還錢的人和沒(méi)有能力還錢的人，區(qū)分能夠準(zhǔn)時(shí)還錢的人和不能夠準(zhǔn)時(shí)還錢的人。在傳統(tǒng)的信貸辦理流程中，用戶需要在貸款機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)申請(qǐng)貸款信息，提交相關(guān)資料，貸款機(jī)構(gòu)有信審專員進(jìn)行人工審核貸款請(qǐng)求，而引入人工智能后，只需通過(guò)活體檢測(cè)、人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別、指紋識(shí)別等技術(shù)驗(yàn)證與個(gè)人相關(guān)的材料，在大數(shù)據(jù)風(fēng)控算法下可進(jìn)行自動(dòng)審批，這極大地削減了人力成本。

同樣地，在銀行零售崗位，人工智能的運(yùn)用正在加速。截至2016年末，農(nóng)業(yè)銀行共減少柜員10 843人，建設(shè)銀行減少30 007人，工商銀行減少14 090人。2014-2016年銀行柜員呈加速遞減的趨勢(shì)。而在傳統(tǒng)銀行柜員減少的同時(shí),銀行離柜交易同比幾乎翻了一番,2016年銀行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示,離柜交易金額達(dá)到1522.54萬(wàn)億元,銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)離柜交易達(dá)1 777.14億筆,行業(yè)平均離柜率達(dá)到84.31%③，離柜交易數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)也在一定程度上反映出銀行智能化業(yè)務(wù)的成長(zhǎng)。比如招商銀行的可視柜臺(tái)(VTM)，通過(guò)人機(jī)互動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)一卡通開(kāi)戶、卡片激活、定期業(yè)務(wù)、轉(zhuǎn)賬匯款等20余項(xiàng)非現(xiàn)金業(yè)務(wù)，處理業(yè)務(wù)的效率是柜面的1.8倍。

2.人工智能沖擊保險(xiǎn)理賠定損業(yè)務(wù)

《中國(guó)保險(xiǎn)科技發(fā)展白皮書(2017)》發(fā)布并揭示了十項(xiàng)重點(diǎn)科技，其中就包括人工智能。人工智能在保險(xiǎn)業(yè)的布局，將會(huì)成為保險(xiǎn)科技發(fā)展的新機(jī)遇，驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)進(jìn)入3.0時(shí)代。人工智能和保險(xiǎn)的結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)理賠自動(dòng)化。以往的核損流程分為查勘、定損、核損，客戶拿到理賠的錢大約需要一個(gè)月的時(shí)間，流程繁瑣冗雜，需要投入大量人力，用戶體驗(yàn)差，而通過(guò)人工智能的方式可以大大節(jié)約時(shí)間，提升理賠效率，還可以降低騙保率。日本壽險(xiǎn)巨頭富國(guó)生命保險(xiǎn)計(jì)劃裁減近30%的理賠部門員工，因其于2016年1月引入Watson AI系統(tǒng)，裁員30%將為其每年節(jié)省約1.4億日元。④

在定損環(huán)節(jié)，人工智能模擬人工作業(yè)流程，讓定損變得高效便捷。螞蟻金服推出的“定損寶”，就是人工智能運(yùn)用在保險(xiǎn)定損環(huán)節(jié)的一個(gè)案例，它用深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別檢測(cè)技術(shù)來(lái)代替定損員的工作，短時(shí)間內(nèi)就可以給出準(zhǔn)確的定損結(jié)果，包括受損部位、維修方案及維修價(jià)格。有定損需求的用戶不用再在現(xiàn)場(chǎng)等待定損員，而是自己把現(xiàn)場(chǎng)照片發(fā)到定損平臺(tái)，就能由后臺(tái)的人工智能技術(shù)完成定損。保險(xiǎn)行業(yè)目前約有10萬(wàn)人在查勘定損工作崗位上，太多人力被用來(lái)處理簡(jiǎn)單案件，如果“定損寶”在保險(xiǎn)公司推廣開(kāi)來(lái)，預(yù)計(jì)可減少一半的查勘定損員。

3.財(cái)務(wù)機(jī)器人威脅基層會(huì)計(jì)人員

根據(jù)2015年智聯(lián)招聘調(diào)查統(tǒng)計(jì)(詳見(jiàn)圖2)，財(cái)務(wù)、審計(jì)和稅務(wù)是金融行業(yè)校園招聘投遞熱門職位之一，占比達(dá)到16%，而初入財(cái)務(wù)、審計(jì)和稅務(wù)的大學(xué)生往往從事的是基層、簡(jiǎn)單的工作。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的不斷提高，人工智能取代基層會(huì)計(jì)工作是一個(gè)趨勢(shì)?；鶎訒?huì)計(jì)工作是指信息的收集、處理、存儲(chǔ)等，即算賬、記賬和報(bào)賬等，而這些工作正是計(jì)算機(jī)所擅長(zhǎng)的工作。在不久的將來(lái)，智能稅務(wù)、智能審計(jì)等人工智能系統(tǒng)會(huì)代替稅務(wù)、審計(jì)等基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)人員，原因是人類無(wú)法和善于運(yùn)算和記憶的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)，一些簡(jiǎn)單重復(fù)、不需要多少技術(shù)含量的基層會(huì)計(jì)工作面臨巨大的沖擊。

作為會(huì)計(jì)行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)，德勤、普華永道、安永相繼推出財(cái)務(wù)機(jī)器人，這些財(cái)務(wù)機(jī)器人主要運(yùn)用于基層，解決一些低效且重復(fù)的工作。財(cái)務(wù)機(jī)器人的運(yùn)用，威脅到的還是底層的會(huì)計(jì)人員，尤其是一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，憑證粘貼的工作，70%的基層會(huì)計(jì)人員將被替代。由于財(cái)務(wù)機(jī)器人未來(lái)可以綜合處理圖像、視頻、語(yǔ)音、文字等數(shù)據(jù)，并通過(guò)有關(guān)財(cái)務(wù)方面的大數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí)，獲得財(cái)務(wù)分析、預(yù)測(cè)和決策能力，傳統(tǒng)的記賬、算賬、報(bào)賬的業(yè)務(wù)流程，會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄芏淖儭?/p>

圖22015年金融行業(yè)校園投遞熱招職位類別

數(shù)據(jù)來(lái)源：智聯(lián)招聘

4.人工智能顛覆傳統(tǒng)人工金融風(fēng)控

利用人工智能取代傳統(tǒng)人工對(duì)金融交易、服務(wù)信息審查監(jiān)管，控制交易活動(dòng)中潛在的違法行為，可更好地避免操作風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)。[4]

通常一個(gè)風(fēng)控業(yè)務(wù)包括客戶端用戶資料申請(qǐng)、提交、收集，合規(guī)、反欺詐、邏輯校驗(yàn)，核心決策授信，包括電調(diào)和申請(qǐng)?jiān)u分，以及最后的催收。新金融風(fēng)控領(lǐng)域面對(duì)的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)，一般有幾大類，一是群體欺詐多，有組織、有規(guī)模進(jìn)攻；二是數(shù)據(jù)駕馭難，強(qiáng)征信數(shù)據(jù)少，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多；三是風(fēng)險(xiǎn)高，客群下沉，欺詐成本低；四是量大，人工無(wú)法大規(guī)模審批，成本高。面對(duì)業(yè)務(wù)流程，每個(gè)風(fēng)控節(jié)點(diǎn)人工智能都在發(fā)揮作用。比如反欺詐環(huán)節(jié)，人工智能可以基于申請(qǐng)人、手機(jī)號(hào)、設(shè)備、IP地址等各類信息節(jié)點(diǎn)構(gòu)建龐大網(wǎng)絡(luò)圖，并在這基礎(chǔ)上進(jìn)行反欺詐模型的實(shí)時(shí)識(shí)別。在申請(qǐng)?jiān)u分環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)評(píng)分卡數(shù)據(jù)往往大量缺失，而人工智能可以對(duì)專家人工特征和機(jī)器學(xué)習(xí)特征構(gòu)建規(guī)則模型、深度學(xué)習(xí)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等進(jìn)行復(fù)雜集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶多元化需求的滿足。面對(duì)數(shù)據(jù)繁雜的問(wèn)題，大型風(fēng)控場(chǎng)景中已經(jīng)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的特征生成框架，對(duì)諸如時(shí)序、文本、影像等互聯(lián)網(wǎng)行為、運(yùn)營(yíng)商非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了深層特征加工提取，超出想象地提升了模型效果。

(二)人工智能對(duì)財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)的新要求

1.培養(yǎng)與機(jī)器打交道的能力

在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，人與人能交流，但人與物不能交流，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)提高了人與人之間的溝通效率，而在人工智能時(shí)代，將徹底解決人與萬(wàn)物的溝通問(wèn)題。人與萬(wàn)物的溝通主要依賴于智能機(jī)器人，這種機(jī)器人帶有多種傳感器，能夠?qū)⒍喾N傳感器得到的信息進(jìn)行融合，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力和自治功能。[5]軟銀CEO孫正義在MWC 2017大會(huì)上表示在未來(lái)30年內(nèi)，超級(jí)智能機(jī)器人數(shù)量將超過(guò)人類，屆時(shí)將有逾1萬(wàn)億個(gè)物品被接入互聯(lián)網(wǎng)。⑤在人工智能時(shí)代，智能機(jī)器人比人聰明得多，智能機(jī)器人比人強(qiáng)得多，駕馭機(jī)器的關(guān)鍵在于現(xiàn)在我們要培養(yǎng)與機(jī)器打交道的能力。

財(cái)政部、國(guó)家發(fā)改委、工業(yè)和信息化部聯(lián)合發(fā)布的《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》針對(duì)智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，提出經(jīng)過(guò)五年的努力，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)較為完善。隨著國(guó)內(nèi)智能機(jī)器人變得強(qiáng)大和普及，那些能熟練使用電腦以及相關(guān)通信和信息處理設(shè)備，理解電腦的運(yùn)行和工作原理，能夠靠直覺(jué)將電腦運(yùn)用于營(yíng)銷的人將成為最明顯和最直接的受益者。再?gòu)纳鐣?huì)結(jié)構(gòu)的變化上看，“人—機(jī)器”的社會(huì)結(jié)構(gòu)終將被“人—智能機(jī)器(人工智能)—機(jī)器”的社會(huì)結(jié)構(gòu)所取代。創(chuàng)新工場(chǎng)首席執(zhí)行官李開(kāi)復(fù)預(yù)測(cè)在未來(lái)任何一個(gè)以大數(shù)據(jù)為核心的領(lǐng)域里面，當(dāng)一個(gè)人的工作是10秒鐘以內(nèi)能做出判斷的，或者是做的是重復(fù)性的工作，他們的工作將會(huì)被機(jī)器完全取代。如底層數(shù)據(jù)員和分析員，他們的工作是基于方案做好數(shù)據(jù)分析，按規(guī)定時(shí)間提交給市場(chǎng)調(diào)研人員，還負(fù)責(zé)公司錄入人員的管理和業(yè)績(jī)考核等工作。數(shù)據(jù)分析、挖掘要應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而人工智能也是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，那些只會(huì)用簡(jiǎn)單分析工具的人肯定會(huì)被淘汰。因此，人們要適應(yīng)這種變化了的社會(huì)結(jié)構(gòu)，就不得不學(xué)會(huì)與智能機(jī)器相處。[6]

而現(xiàn)階段財(cái)經(jīng)類高校傳統(tǒng)課程體系中，存在傳統(tǒng)基礎(chǔ)型學(xué)科比重過(guò)大，計(jì)算機(jī)技術(shù)課程體系實(shí)踐偏少、內(nèi)容陳舊的問(wèn)題。作為財(cái)經(jīng)類高校，要鼓勵(lì)大學(xué)生依托高校資源，進(jìn)行電腦知識(shí)的學(xué)習(xí)，將財(cái)經(jīng)知識(shí)和人工智能結(jié)合，主動(dòng)融入到人工智能時(shí)代。這種做法是因?yàn)樵谖磥?lái)，所有可計(jì)算的邏輯性工作都將被人工智能所取代，發(fā)生值和標(biāo)準(zhǔn)值一碰撞就能得到結(jié)果，人和智能機(jī)器競(jìng)爭(zhēng)，幾乎沒(méi)有贏的可能，而搞定機(jī)器的人將會(huì)有高回報(bào)。

2.向復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型

在以人工智能為代表的技術(shù)推動(dòng)下，不同學(xué)科的知識(shí)、理論和手段的交叉滲透正發(fā)生在廣泛的學(xué)科領(lǐng)域，但現(xiàn)在財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)受傳統(tǒng)學(xué)科專業(yè)的束縛，不同學(xué)校間的相同學(xué)科人才培養(yǎng)方案趨同，多學(xué)科交叉融合的思維還未貫穿到專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)的整個(gè)過(guò)程，人才培養(yǎng)模式不能由單一模式向復(fù)合型轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致按傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式培養(yǎng)的人才不能適應(yīng)復(fù)雜多變的智能時(shí)代。

財(cái)經(jīng)類高校大學(xué)生畢業(yè)入職的崗位通常是單一業(yè)務(wù)型的，而人工智能時(shí)代則需要更多綜合型人才。綜合型人才，是指擁有兩種以上的技術(shù)知識(shí)的才能，比如管理與技術(shù)綜合，以及會(huì)計(jì)、證券等與計(jì)算機(jī)綜合的人才等，他們是社會(huì)的稀缺資源。《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融人才白皮書》顯示，金融人才數(shù)量在50萬(wàn)以上，互聯(lián)網(wǎng)人才在10-50萬(wàn)之間。而相比之下，互聯(lián)網(wǎng)金融作為新興行業(yè)，人才數(shù)量只有1-5萬(wàn)。⑥這意味著，如果成為一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融人才，那自身的鍍金能力和身價(jià)將大大提升。而人工智能作為互聯(lián)網(wǎng)的下一幕，隨著AI技術(shù)被廣泛運(yùn)用于保險(xiǎn)、證券、銀行等行業(yè)之中，未來(lái)幾年內(nèi)復(fù)合型人才將十分受歡迎。

在人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)無(wú)處不在，但找到一個(gè)既懂業(yè)務(wù)，也能處理數(shù)據(jù)，還要會(huì)數(shù)據(jù)挖掘算法的復(fù)合型人才不易。人工智能涉及面廣，相關(guān)人才要有跨行業(yè)、多領(lǐng)域的理解力，能夠全面考慮問(wèn)題?，F(xiàn)階段我國(guó)人工智能人才知識(shí)結(jié)構(gòu)主要以理工科為主，專業(yè)有電子、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)等。當(dāng)然人工智能從業(yè)者在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)產(chǎn)品的過(guò)程也需感性和理性的結(jié)合，而不是冰冷的算法程序。財(cái)經(jīng)類高校在人才培養(yǎng)上應(yīng)選擇幾個(gè)與人工智能領(lǐng)域有關(guān)的學(xué)科進(jìn)行學(xué)科整合，在教授專業(yè)知識(shí)的同時(shí)拓展學(xué)生技能，爭(zhēng)取為社會(huì)提供更多優(yōu)秀的復(fù)合型人才。

3.成為復(fù)雜模式的創(chuàng)新者

金融市場(chǎng)復(fù)雜多變，由于數(shù)據(jù)限制和基礎(chǔ)研究等方面的原因，人工智能現(xiàn)在很難獨(dú)自應(yīng)付整個(gè)金融市場(chǎng)，當(dāng)遇到如金融危機(jī)和技術(shù)故障等突發(fā)事件時(shí)，人工智能系統(tǒng)可能將無(wú)法做出正確選擇。在可見(jiàn)的將來(lái)，人工智能雖然能輔助人們進(jìn)行決策，代替常規(guī)傳統(tǒng)的一些工作，但它缺乏創(chuàng)新求變破解難題的能力。而且，目前多數(shù)財(cái)經(jīng)類高校在課程設(shè)置中過(guò)于強(qiáng)調(diào)專業(yè)課，老師講、學(xué)生聽(tīng)的教學(xué)模式很普遍，學(xué)生被動(dòng)接受知識(shí)，用固定的思維思考問(wèn)題，泯滅了學(xué)生的個(gè)性，削弱了學(xué)生用創(chuàng)新性思維解決問(wèn)題的能力。在這種重知識(shí)灌輸、輕創(chuàng)新實(shí)踐的傳統(tǒng)培養(yǎng)模式中出來(lái)的學(xué)生不是智能時(shí)代急需的創(chuàng)新型人才，也難以適應(yīng)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)社會(huì)需求。

人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在不斷進(jìn)行升級(jí)與改造，同樣地，它也要求人們要更加富有創(chuàng)造性，用創(chuàng)造性思維去改造和更新人工智能。習(xí)近平在中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)第九次全國(guó)代表大會(huì)、中國(guó)工程院第十三次院士大會(huì)和中國(guó)科學(xué)院第十八次院士大會(huì)、全國(guó)科技創(chuàng)新大會(huì)時(shí)提出了“弘揚(yáng)創(chuàng)新精神，培育符合創(chuàng)新發(fā)展要求的人才隊(duì)伍”的要求。人工智能時(shí)代，是繼文藝復(fù)興和工業(yè)革命之后的又一次人類重大創(chuàng)新變革期，這一時(shí)代，需要新的人才培養(yǎng)方式，需要?jiǎng)?chuàng)新型人才引領(lǐng)時(shí)代前沿。傳統(tǒng)工作已經(jīng)不能適應(yīng)人工智能發(fā)展的要求，真正符合人工智能時(shí)代要求的是那些具有深度挖掘價(jià)值、可以充分創(chuàng)新的工作。未來(lái)，隨著人工智能逐漸接管常規(guī)性工作，創(chuàng)造性思維將是成功的關(guān)鍵技能，財(cái)經(jīng)類高校應(yīng)將創(chuàng)造性思維能力納入人才培養(yǎng)目標(biāo)考核體系中。在培養(yǎng)創(chuàng)造性思維的同時(shí)，還需要強(qiáng)大的思維邏輯和模糊情景判斷能力來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)社會(huì)，財(cái)經(jīng)類高校從現(xiàn)在開(kāi)始就要有意識(shí)地培養(yǎng)學(xué)生在錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境中求變與創(chuàng)新的能力。

三、人工智能背景下財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)：目標(biāo)、理念、重點(diǎn)

人工智能對(duì)財(cái)經(jīng)類高校人才培養(yǎng)的新挑戰(zhàn)和新要求，對(duì)于當(dāng)今的財(cái)經(jīng)類高校而言，傳統(tǒng)教育面臨著嚴(yán)峻形勢(shì)，只有讓大學(xué)生融入到人工智能時(shí)代這股潮流中才可以贏得先機(jī)。下面將從人才培養(yǎng)的目標(biāo)、理念、重點(diǎn)三個(gè)方面進(jìn)行探討。

(一)目標(biāo)：以突出個(gè)人技能專長(zhǎng)，符合人工智能需要為目標(biāo)

人工智能的顛覆性發(fā)展已是既定的事實(shí)，但其顛覆性發(fā)展對(duì)于有個(gè)人技能專長(zhǎng)的人而言沖擊并不顯著。人工智能的發(fā)展反倒成為具備機(jī)器管理能力、流程咨詢能力、平臺(tái)及數(shù)據(jù)管理能力、領(lǐng)導(dǎo)力和判斷力的復(fù)合型人才個(gè)人發(fā)展的絕佳平臺(tái)。

“領(lǐng)英”數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，10年以上經(jīng)驗(yàn)的人工智能人才在美國(guó)占比接近50%，而我國(guó)只有25%。總體上，我國(guó)人工智能專業(yè)人才總量較美國(guó)和歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)說(shuō)還較少，10年以上資深人才缺乏。[7]北京郵電大學(xué)教授、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)副理事長(zhǎng)楊放春在接受《光明日?qǐng)?bào)》記者專訪時(shí)表示，國(guó)內(nèi)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科專業(yè)只有36所大學(xué)開(kāi)設(shè)，無(wú)法滿足日益擴(kuò)大的人才需求。在智能社會(huì)，會(huì)有一些新職位誕生，比如已經(jīng)被行業(yè)認(rèn)可的“語(yǔ)音識(shí)別工程師”，以及“自然語(yǔ)言處理”等等，還有業(yè)內(nèi)人都沒(méi)意識(shí)到的職位，比如機(jī)器人產(chǎn)品經(jīng)理，未來(lái)可能會(huì)有“機(jī)器人道德或暴力評(píng)估師”等職位。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)的研究，制造類機(jī)器人直接或間接創(chuàng)造的崗位總數(shù)將從190萬(wàn)增長(zhǎng)到350萬(wàn)，每部署一個(gè)機(jī)器人，將創(chuàng)造出3.6個(gè)工作崗位。⑦在金融、交通運(yùn)輸、教育、IT等領(lǐng)域，人工智能為求職者創(chuàng)造了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)，只要抓住人工智能需要，就會(huì)有立足之地。財(cái)經(jīng)類高校應(yīng)立足智能社會(huì)的發(fā)展需要，通過(guò)開(kāi)展財(cái)經(jīng)技能培訓(xùn)或競(jìng)賽，培養(yǎng)技術(shù)應(yīng)用型人才；重視與人工智能企業(yè)合作，鼓勵(lì)學(xué)生寒暑假到企業(yè)進(jìn)行調(diào)研或?qū)嵙?xí)，在從業(yè)實(shí)踐中提高學(xué)生的操作技能。

(二)理念：以不斷創(chuàng)新、綜合素質(zhì)教育和人機(jī)交互共贏為指導(dǎo)思想

隨著科學(xué)技術(shù)的高度發(fā)達(dá)，機(jī)器將可以在越來(lái)越大的程度上取代人類的勞動(dòng)，實(shí)現(xiàn)人類史無(wú)前例的解放，然而人類唯一不可能被機(jī)器取代的，就是人類的創(chuàng)造力和創(chuàng)造性勞動(dòng)。[8]未來(lái)人工智能社會(huì)的分工，占有主導(dǎo)地位的將是創(chuàng)新勞動(dòng)。相應(yīng)地，現(xiàn)在的人們?yōu)榱诉m應(yīng)將來(lái)的智能社會(huì)，必須提高自己的創(chuàng)新意識(shí)和能力。在人工智能時(shí)代，創(chuàng)造型勞動(dòng)者將得到高工資和高資本回報(bào)，而普通勞動(dòng)者只能得到很低的回報(bào)。打開(kāi)腦洞，創(chuàng)意地工作和生活，其實(shí)是一個(gè)人一輩子的功課，財(cái)經(jīng)類高校要持續(xù)培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，讓學(xué)生了解新時(shí)代的政策，引導(dǎo)學(xué)生做一個(gè)心有創(chuàng)新、善于觀察、勤于動(dòng)手的新時(shí)代創(chuàng)新者。

放眼人工智能結(jié)合金融的發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)的金融人才必須是綜合性人才。一方面體現(xiàn)在要有很強(qiáng)的業(yè)務(wù)操作能力，由于創(chuàng)新使新的業(yè)務(wù)層出不窮，所以金融管理人才在業(yè)務(wù)操作上必須有相當(dāng)強(qiáng)的能力才能適應(yīng)客觀形勢(shì)不斷變化的需求；另一方面，綜合性人才還體現(xiàn)在具有很強(qiáng)的宏觀分析能力和判斷把握能力。[9]所以在綜合素質(zhì)教育中要注重學(xué)生宏觀分析、判斷能力和微觀業(yè)務(wù)操作、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

作為一個(gè)重要的、新興的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，智能人機(jī)交互技術(shù)已被納入《信息產(chǎn)業(yè)科技發(fā)展“十一五”規(guī)劃和2020年中長(zhǎng)期規(guī)劃綱要》。在未來(lái)，人與機(jī)器打交道不可避免。智能機(jī)器人能更全面、更細(xì)致地去感知人、空間、行為事件進(jìn)而更多面、更完整地去服務(wù)于細(xì)分用戶場(chǎng)景，反過(guò)來(lái)人們也會(huì)基于智能機(jī)器人的服務(wù)表現(xiàn)去改善它們，最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互共贏的良好局面。

(三)重點(diǎn)：建立智能教育體系

高校處于人才第一資源、創(chuàng)新第一動(dòng)力、科技第一生產(chǎn)力的結(jié)合點(diǎn)，隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，財(cái)經(jīng)類高校要不斷推動(dòng)人工智能與教育深度融合，改革傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式，建立智能教育體系。在教學(xué)方式上，強(qiáng)調(diào)個(gè)性化教育與創(chuàng)新能力培養(yǎng)，比如精準(zhǔn)的判斷力、邏輯思維能力、人際交往能力、自我營(yíng)銷能力、設(shè)計(jì)思維、識(shí)別能力；在課程設(shè)計(jì)上，以技能提高為核心，從技能培養(yǎng)的角度去決定專業(yè)知識(shí)講授的內(nèi)容，在對(duì)學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新能力培養(yǎng)的目標(biāo)下把專業(yè)課和公共課、基礎(chǔ)課統(tǒng)一起來(lái)；在教材建設(shè)上，結(jié)合財(cái)經(jīng)類高校特點(diǎn)和資源優(yōu)勢(shì)，加快人工智能領(lǐng)域科研成果向教育教學(xué)轉(zhuǎn)化，努力編寫一批符合智能時(shí)代、具有一流水平的經(jīng)管類教材，推動(dòng)在線網(wǎng)絡(luò)課程開(kāi)放。

2018年4月2日教育部下發(fā)關(guān)于《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》的通知，強(qiáng)調(diào)到2020年，基本完成適應(yīng)新一代人工智能發(fā)展的高?？萍紕?chuàng)新體系和學(xué)科體系的優(yōu)化布局，高校在人才培養(yǎng)和科學(xué)研究的優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步提升。行動(dòng)計(jì)劃的一項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)就是完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，財(cái)經(jīng)類高校在面對(duì)市場(chǎng)對(duì)人才多樣化的需求時(shí)，要完善產(chǎn)、學(xué)、研合作教育，以產(chǎn)業(yè)和技術(shù)發(fā)展的最新成果推動(dòng)人才培養(yǎng)改革?？梢赃x派本校師生到校企培訓(xùn)基地進(jìn)修、學(xué)習(xí)，了解企業(yè)運(yùn)作方式；或者聘請(qǐng)企業(yè)人員來(lái)校承擔(dān)實(shí)踐環(huán)節(jié)的課程，讓學(xué)生通過(guò)理論聯(lián)系實(shí)際，在解決問(wèn)題的實(shí)踐中找到自身差距，激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)力。

注釋：

①數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)教育在線.2001-2016年全國(guó)高校畢業(yè)人數(shù)[EB/OL].http://www.eol.cn/html/c/2016gxbys/index.shtml,2017-03-24.

②數(shù)據(jù)來(lái)源：前瞻網(wǎng).五大權(quán)威機(jī)構(gòu)AI融資數(shù)據(jù)匯總[EB/OL].https://www.qianzhan.com/analyst/detail/220/180518-2cba4859.html,2018-05-20.

③數(shù)據(jù)來(lái)源：搜狐財(cái)經(jīng).銀行離柜業(yè)務(wù)已超90%，去年交易量達(dá)1 777.14億筆[EB/OL].http://www.sohu.com/a/130103619-544821,2017-03-24.

④數(shù)據(jù)來(lái)源：觀察者網(wǎng).機(jī)器人來(lái)了！日本保險(xiǎn)巨頭啟用AI替換30%理賠部員工[EB/OL].http://www.guancha.cn/Science/2017-01-03-387369.shtml,2017-01-03.

⑤數(shù)據(jù)來(lái)源：TechWeb.軟銀CEO孫正義：30年內(nèi)超級(jí)智能機(jī)器人數(shù)量將超過(guò)人類[EB/OL].http://www.techweb.com.cn/world/2017-02-28/2492689.shtml,2017-02-28.

⑥數(shù)據(jù)來(lái)源：中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)研究資訊中心.Linkedin：2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融人才白皮書[EB/OL].http://www.199it.com/archives/520386.html,2016-09-26.

⑦數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)就業(yè)網(wǎng).人工智能與就業(yè)[EB/OL].http://www.lm.gov.cn/EmploymentServices/content/2017-05/15/content-1325568.htm,2017-05-15.