牛靜敏，黃 麗，劉紅梅

（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 佛山 528011）

0 引 言

當(dāng)前，隨著5G 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈的快速發(fā)展，金融科技與金融業(yè)加速融合。投資銀行的業(yè)務(wù)重心發(fā)生轉(zhuǎn)變。近7 年，投資銀行經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)收入總量呈下降趨勢(shì)，且占營(yíng)業(yè)總收入的比例呈下降趨勢(shì)。經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)收入總量增加，但是占總收入的比重卻下降。傭金率持續(xù)下降，傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)盈利空間不斷收窄。為了進(jìn)一步提升自身的競(jìng)爭(zhēng)能力，投資銀行紛紛加大信息技術(shù)領(lǐng)域資金投入力度，實(shí)力雄厚的券商借助金融科技進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)份額，以保持市場(chǎng)領(lǐng)先地位。金融科技深刻影響了投資銀行的業(yè)務(wù)。針對(duì)金融科技的發(fā)展與投資銀行業(yè)務(wù)的變革，投資銀行學(xué)教學(xué)內(nèi)容該做什么樣的調(diào)整？本文將對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行研究。

這兩年關(guān)于金融科技與金融專業(yè)相結(jié)合的文獻(xiàn)較多。主要有兩個(gè)方面的內(nèi)容：一個(gè)是金融科技下，金融學(xué)專業(yè)改革方向和改革路徑。葛和平、陸岷峰（2021）提出，當(dāng)前高校金融學(xué)專業(yè)改革勢(shì)在必行，建議構(gòu)建以科技為核心的金融學(xué)科體系，調(diào)整金融學(xué)科的課程體系。周方召、付輝（2021）認(rèn)為，金融科技對(duì)高校金融學(xué)的人才培養(yǎng)和課程內(nèi)容提出了新的挑戰(zhàn)，高校要優(yōu)化人才培養(yǎng)目標(biāo)、金融科技類課程融合、師資隊(duì)伍建設(shè)和課程教學(xué)方法。邢鈺（2020）認(rèn)為，區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)正在重塑整個(gè)金融行業(yè)，金融學(xué)專業(yè)出現(xiàn)了明顯的學(xué)科交叉現(xiàn)象。另一個(gè)是金融科技下，金融學(xué)專業(yè)課程改革方向。陳彬彬（2020）提出，隨著金融科技的發(fā)展，培養(yǎng)應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)解決金融問(wèn)題的復(fù)合型金融人才成為高等院校教育改革工作的重點(diǎn)。金融工程試驗(yàn)課程要提高學(xué)生編程能力、完善實(shí)驗(yàn)教材體系和加大實(shí)驗(yàn)室投入。綜合以上，對(duì)于課程研究得較少，對(duì)專業(yè)改革的研究較多。投資銀行學(xué)是屬于金融學(xué)專業(yè)中國(guó)標(biāo)里面“5+X”的自選課程，主要針對(duì)資本市場(chǎng)業(yè)務(wù)，也就是證券公司的業(yè)務(wù)展開(kāi)的。鑒于金融科技對(duì)證券公司的業(yè)務(wù)影響較大，針對(duì)投資銀行學(xué)教學(xué)內(nèi)容的改革迫在眉睫。

1 金融科技導(dǎo)致投資銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變

1.1 投資銀行業(yè)務(wù)重心發(fā)生變化

2019 年，受資本市場(chǎng)行情轉(zhuǎn)暖影響，市場(chǎng)交投活躍，券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)顯著，全行業(yè)實(shí)現(xiàn)代理買賣證券業(yè)務(wù)凈收入（含席位租賃收入）787.63 億元，同比增長(zhǎng)26.34%。但是，2019 年度證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)收入占總營(yíng)業(yè)收入的比例為21.85%，同比下降1.56%。2020年受到新冠肺炎疫情影響，業(yè)務(wù)收入占總營(yíng)業(yè)收入的比例有所變化。由于中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的變化，選擇了2020 年前三季度數(shù)據(jù)，如表1 所示。

表1 2013—2020 年投資銀行業(yè)務(wù)收入變化以及業(yè)務(wù)占總營(yíng)業(yè)收入比例的變化

目前多數(shù)券商的傭金率在萬(wàn)分之一點(diǎn)五到千分之三之間。2009 年到2019 年，券商傭金率下降了80%。2008 年，證券行業(yè)實(shí)現(xiàn)代理買賣證券業(yè)務(wù)凈收入882 億元，當(dāng)年A 股總成交額為27 萬(wàn)億元，據(jù)此測(cè)算，2008 券商的平均傭金率為1.6‰；2019 上半年，證券行業(yè)實(shí)現(xiàn)代理買賣證券業(yè)務(wù)凈收入364 億元，同期A 股市場(chǎng)總成交額為52 萬(wàn)億元，以此測(cè)算平均傭金率僅為0.35‰。2019 年10 月，美國(guó)理財(cái)公司嘉信理財(cái)提出免傭交易，成為未來(lái)全面實(shí)現(xiàn)無(wú)傭金的開(kāi)端。

2 金融科技促進(jìn)投資銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變的內(nèi)容

2.1 金融科技促進(jìn)投資銀行內(nèi)部構(gòu)架和管理變革

2.1.1 提高管理效率

證券公司利用金融科技實(shí)現(xiàn)向智慧運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型。一是越來(lái)越多的證券公司利用金融科技實(shí)現(xiàn)向智慧運(yùn)營(yíng)的轉(zhuǎn)型，通過(guò)云計(jì)算技術(shù)搭建計(jì)算、存儲(chǔ)、服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備資源池，實(shí)現(xiàn)公司內(nèi)基礎(chǔ)資源共享和自動(dòng)化管理，提高管理效率。二是通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，證券公司能夠高效收集和分析公司內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)及其來(lái)源、特征、演變趨勢(shì)和潛在影響，加強(qiáng)在管理決策、業(yè)務(wù)辦理、營(yíng)銷服務(wù)、風(fēng)控合規(guī)等各領(lǐng)域的深化應(yīng)用，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值并驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)；三是通過(guò)人工智能技術(shù)建設(shè)云平臺(tái)，依托大數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法交易，持續(xù)推出多領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品，滿足客戶個(gè)性化需求，為公司各業(yè)務(wù)提供智能化應(yīng)用服務(wù)；四是區(qū)塊鏈技術(shù)正以其公開(kāi)透明、不可篡改、易于追蹤等特點(diǎn)，為證券業(yè)數(shù)據(jù)安全、信用驗(yàn)證等痛點(diǎn)提供新的解決思路，部分證券公司已開(kāi)始探索研究。招商證券從2019 年開(kāi)始打造的“智能大投行”項(xiàng)目成效初現(xiàn)。上線一年以來(lái)，不僅在項(xiàng)目質(zhì)控上做到“全流程、穿透式”管理，更將關(guān)聯(lián)方核查、申報(bào)材料審核等工作中繁雜的人工處理工作自動(dòng)化，大大提高了投行人員的工作效率。

2.1.2 提升運(yùn)營(yíng)水平

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心是金融改革，重點(diǎn)在于降低企業(yè)融資成本，提升資金利用率，而科技手段是其中重要的方式之一。技術(shù)發(fā)展為金融科技提供了支撐。特別是近幾年飛速發(fā)展的大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別、區(qū)塊鏈等技術(shù)的應(yīng)用推廣，為金融科技在券商領(lǐng)域發(fā)展提供了支持與保障。金融科技應(yīng)用開(kāi)始從券商的前端向中后端延伸，金融科技對(duì)證券公司組織構(gòu)建、運(yùn)營(yíng)模式的影響也逐漸凸顯。

3 金融科技給投資銀行業(yè)務(wù)變革帶來(lái)動(dòng)力

3.1 區(qū)塊鏈和智能化提升投資銀行證券承銷業(yè)務(wù)水平

股票和債券的發(fā)行業(yè)務(wù)是投資銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，也是核心業(yè)務(wù)。隨著我國(guó)企業(yè)公開(kāi)上市注冊(cè)制度的不斷推行，公司上市融資的門檻進(jìn)一步降低，政府將逐漸轉(zhuǎn)變角色，履行監(jiān)管上市公司職責(zé)。注冊(cè)制并不是簡(jiǎn)化上市流程，上市過(guò)程需要匯集各方信息，而區(qū)塊鏈技術(shù)的信息不可篡改性為解決信息的缺失提供了重要依據(jù)。通過(guò)區(qū)塊鏈的時(shí)間戳可以記錄數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)可驗(yàn)證、可追溯。除此之外，區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)后，被添加到區(qū)塊鏈上，區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)很穩(wěn)定，系統(tǒng)可靠性高。發(fā)行企業(yè)那些對(duì)其上市有影響的信息，例如，權(quán)屬變動(dòng)、司法糾紛、環(huán)保處罰、偷稅漏稅等，都能夠在區(qū)塊鏈上記錄并且不可篡改。區(qū)塊鏈技術(shù)還可以應(yīng)用到上市公司公告中。基于區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)可追溯性，上市和上市后的披露信息可確保真實(shí)傳遞，不會(huì)在信息傳遞過(guò)程中被惡意編輯修改。興業(yè)證券公司已成立專項(xiàng)金融科技小組，提升投行競(jìng)爭(zhēng)力。公司投行部目前已經(jīng)有大投行系統(tǒng)、底稿管理系統(tǒng)、發(fā)行管理系統(tǒng)和新三板督導(dǎo)系統(tǒng)等，并在運(yùn)行中不斷優(yōu)化。未來(lái)將以注冊(cè)制為契機(jī)構(gòu)建智能投行，打造“智能審核、智能查詢、智能作業(yè)、智能管理、智能銷售”五大投行智能應(yīng)用，增強(qiáng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力和動(dòng)態(tài)督導(dǎo)能力，提升投行業(yè)務(wù)人員的專業(yè)水平和工作效率，實(shí)現(xiàn)相關(guān)企業(yè)的全方位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和目標(biāo)定價(jià)，實(shí)現(xiàn)投行業(yè)務(wù)事后監(jiān)督和管理。

3.2 智投顧問(wèn)的產(chǎn)生使證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)慢慢向證券公司財(cái)富管理業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展

智投顧問(wèn)是一種新型的在線財(cái)富管理服務(wù)，綜合考慮普通投資者的預(yù)期收益、風(fēng)險(xiǎn)承受能力及其自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好等特征，以用戶需求為導(dǎo)向，依據(jù)投資組合優(yōu)化等理論模型，使用相應(yīng)的智能算法，為用戶提供投資建議，并結(jié)合市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，為用戶的資產(chǎn)配置平衡提供建議。智投顧問(wèn)的商業(yè)模式如圖1 所示。

圖1 商業(yè)模式：智投顧問(wèn)取代咨詢師-資產(chǎn)管理取代基金經(jīng)理提成

相對(duì)于傳統(tǒng)證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，特別是在節(jié)約成本方面，智投顧問(wèn)有較大優(yōu)勢(shì)。投資銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)證券自營(yíng)業(yè)務(wù)、基金管理業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)、咨詢顧問(wèn)業(yè)務(wù)將都會(huì)應(yīng)用到智投顧問(wèn)（見(jiàn)表2）。

表2 傳統(tǒng)證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)與智投顧問(wèn)對(duì)比

3.3 用數(shù)字化構(gòu)筑金融科技平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型，打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

2019 年開(kāi)始，券商加大金融科技平臺(tái)建設(shè)，重塑業(yè)務(wù)條線商業(yè)模式，加速金融科技領(lǐng)域布局。構(gòu)建金融科技平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于服務(wù)的人群流量非常多。通過(guò)分析APP，可以獲取客戶手機(jī)里的各種信息。每個(gè)客戶有多方數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)又跟其他客戶有關(guān)聯(lián)，維度非常廣闊，交易信息、通訊錄信息、社交信息等都要分解來(lái)分析客戶所在的社交圈，避免出現(xiàn)行業(yè)黑名單。通過(guò)人工智能技術(shù)建設(shè)云平臺(tái)，依托大數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法交易，持續(xù)推出多領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品，滿足客戶個(gè)性化需求，為公司各業(yè)務(wù)提供智能化應(yīng)用服務(wù)。金融科技的應(yīng)用能力將決定券商潛在的核心競(jìng)爭(zhēng)能力。目前，國(guó)內(nèi)大型券商正充分運(yùn)用金融科技手段，為全面財(cái)富管理服務(wù)轉(zhuǎn)型蓄力，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型、打造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是角逐突圍的必由之路。

加強(qiáng)平臺(tái)建設(shè)的同時(shí)，金融科技正在改善券商業(yè)務(wù)條線盈利模式。伴隨證券行業(yè)對(duì)外開(kāi)放持續(xù)擴(kuò)大、金融科技的加速滲透，證券公司從傳統(tǒng)通道服務(wù)向全面財(cái)富管理業(yè)務(wù)和綜合金融服務(wù)轉(zhuǎn)型面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的同時(shí)，亦對(duì)證券業(yè)加速金融科技賦能提出更高的要求，完善相關(guān)配套服務(wù)及設(shè)施迫在眉睫。隨著金融科技在財(cái)富管理業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深化，以金融科技驅(qū)動(dòng)，推進(jìn)金融科技與業(yè)務(wù)深度融合，強(qiáng)化金融科技研究與運(yùn)用力度，已成為大勢(shì)所趨。

3.4 大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈技術(shù)精準(zhǔn)描繪并購(gòu)企業(yè)現(xiàn)狀，云計(jì)算、人工智能使企業(yè)估值更精確

區(qū)塊鏈技術(shù)以其公開(kāi)透明、不可篡改、易于追蹤等特點(diǎn)，為證券業(yè)數(shù)據(jù)安全、信用驗(yàn)證等痛點(diǎn)提供新的解決思路，部分證券公司已開(kāi)始探索研究。區(qū)塊鏈技術(shù)主要是自主研發(fā)。企業(yè)并購(gòu)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及財(cái)務(wù)、法律、政策等方方面面，而這里最重要的是信息的不對(duì)稱。而大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)可以將信息透明化，利用大數(shù)據(jù)獲取企業(yè)相關(guān)的信息和動(dòng)態(tài)，從而還原企業(yè)的真實(shí)狀態(tài)。云計(jì)算和人工智能使企業(yè)估值更加準(zhǔn)確。

3.5 大數(shù)據(jù)和人工智能使投資銀行業(yè)務(wù)由線下逐漸轉(zhuǎn)為線上

AI 技術(shù)是金融科技的前沿陣地。人臉識(shí)別技術(shù)使很多業(yè)務(wù)通過(guò)刷臉就能辦理，正是基于人臉識(shí)別技術(shù)才有了遠(yuǎn)程開(kāi)戶辦理業(yè)務(wù)的可能性。券商業(yè)務(wù)日趨多元化、精細(xì)化，具有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，金融科技尤其是AI 平臺(tái)的建設(shè)價(jià)值有望得到凸顯，即提供企業(yè)級(jí)的智能數(shù)字分析、量化決策和風(fēng)險(xiǎn)分析、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理和運(yùn)籌學(xué)等全方位的人工智能算法，全面覆蓋金融機(jī)構(gòu)資管、人力、風(fēng)控合規(guī)和運(yùn)營(yíng)。

將科技應(yīng)用到場(chǎng)景、客戶導(dǎo)流、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等領(lǐng)域的公司有望取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。未來(lái)我國(guó)金融科技將呈現(xiàn)幾大發(fā)展趨勢(shì)：B2C 轉(zhuǎn)型B2B2C，在C 端市場(chǎng)趨于飽和后，科技賦能B 端、服務(wù)C 端將成為主流商業(yè)模式。5G 時(shí)代推動(dòng)萬(wàn)物互聯(lián)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等將深度發(fā)展，重構(gòu)金融的產(chǎn)品和服務(wù)形態(tài)。

金融科技推動(dòng)證券業(yè)務(wù)從早期的線上導(dǎo)流到目前向精準(zhǔn)營(yíng)銷、智能客服、智能投研等領(lǐng)域縱深發(fā)展。最近幾年證券公司利用金融科技進(jìn)行自主研發(fā)的能力在不斷提升。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算主要應(yīng)用于券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和系統(tǒng)運(yùn)維，如自動(dòng)化構(gòu)建和部署平臺(tái)。大數(shù)據(jù)在證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)中應(yīng)用案例最多，在系統(tǒng)運(yùn)維、風(fēng)險(xiǎn)管理和運(yùn)維決策中有很多積極作用。

4 金融科技融入投資銀行學(xué)課程教學(xué)的必要性

4.1 現(xiàn)有的投資銀行學(xué)的教學(xué)內(nèi)容

現(xiàn)有的與投資銀行學(xué)有關(guān)的書(shū)籍較多，從當(dāng)當(dāng)網(wǎng)可以搜索到66 800 條與投資銀行相關(guān)的書(shū)籍記錄。國(guó)內(nèi)的投資銀行學(xué)的教材主要是圍繞投資銀行業(yè)務(wù)來(lái)撰寫的。包括投資銀行的概述，投資銀行的概念、分類、起源與發(fā)展、地位與功能，投資銀行的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)、運(yùn)營(yíng)模式，以及投資銀行的證券承銷業(yè)務(wù)、證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、證券自營(yíng)業(yè)務(wù)、企業(yè)并購(gòu)業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)務(wù)、資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)管理與監(jiān)督等。隨著中國(guó)證券投資業(yè)務(wù)的發(fā)展，更多的教材引入了中國(guó)資本市場(chǎng)的案例。國(guó)外的教材順序跟國(guó)內(nèi)不太一樣，戴維·斯托厄爾的教材中第一篇講述了大型投資銀行的三個(gè)核心部門：投資銀行部、交易部、資產(chǎn)管理部。第二篇設(shè)計(jì)對(duì)沖基金和私募股權(quán)投資。第三篇案例講述了2008 年金融危機(jī)時(shí)全球投資銀行業(yè)的巨大變化，公司使用權(quán)益衍生品和對(duì)沖基金來(lái)改變公司治理。

4.2 金融科技人才市場(chǎng)需求旺盛

金融科技人才缺口較大。根據(jù)國(guó)際人力招聘公司Michael Page（中國(guó)）發(fā)布的《2018 年中國(guó)金融科技就業(yè)報(bào)告》顯示，中國(guó)（港澳臺(tái)地區(qū)除外）金融科技人才缺口達(dá)到150 萬(wàn)。92%的受訪金融科技企業(yè)發(fā)現(xiàn)中國(guó)目前正面臨嚴(yán)重的金融科技專業(yè)人才短缺。85%的受訪雇主表示他們?cè)诮鹑诳萍既瞬耪衅阜矫嬗龅嚼щy，45%的受訪雇主表示他們面臨的最大招聘困難是難以找到符合特定職位需求的人才。2018 年金融科技人才招聘需求同比增長(zhǎng)290%。根據(jù)怡安翰威特的調(diào)研結(jié)果，2019 年仍有接近40%的公司將增加金融科技人才編制，因此，許多行業(yè)企業(yè)面臨著人才競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)的業(yè)務(wù)發(fā)展挑戰(zhàn)。

對(duì)金融科技人才需求的迫切性使企業(yè)等不及高校培養(yǎng)人才，紛紛自謀出路。金融壹賬通選擇聯(lián)手量化對(duì)沖基金Two Sigma及全球著名的沃頓商學(xué)院開(kāi)展“金融科技新星”的短期高強(qiáng)度培訓(xùn)計(jì)劃，直接為自己以及外部金融機(jī)構(gòu)輸送實(shí)戰(zhàn)人才；平安銀行則選擇直接將金融科技人才的視野投向海外，2019 年年中將人才招聘會(huì)直接開(kāi)到了硅谷、紐約，在北京、上海、深圳等核心城市，互聯(lián)網(wǎng)人才、大數(shù)據(jù)人才都要靠搶。

4.3 高校金融專業(yè)轉(zhuǎn)型的需要

與金融科技領(lǐng)域的需求日益增長(zhǎng)相比，金融科技行業(yè)的人才儲(chǔ)備目前還難以跟上。一來(lái)，金融科技屬于交叉領(lǐng)域，需要有豐富知識(shí)儲(chǔ)備的復(fù)合型人才。二來(lái)，金融科技是我國(guó)的新興產(chǎn)業(yè)，發(fā)展時(shí)間不到5 年。高校的教育體制在一定程度上尚處于滯后狀態(tài)，發(fā)展程度仍不充分。

金融科技需要復(fù)合型人才。從人才現(xiàn)狀來(lái)看，既要懂科技又要懂金融的復(fù)合型人才是未來(lái)的培養(yǎng)方向。金融科技人才并非簡(jiǎn)單的金融和技術(shù)兩個(gè)專業(yè)的組合，而是需要更深層次地了解這兩者結(jié)合后所帶來(lái)的新的運(yùn)營(yíng)模式和規(guī)則，因此，金融科技企業(yè)人才需要具備跨領(lǐng)域技能是大勢(shì)所趨。對(duì)于金融科技這個(gè)新興行業(yè)而言，企業(yè)人才培養(yǎng)面臨的突出問(wèn)題是，做金融的人不知道科技怎么樣，科技出身的人不知道金融領(lǐng)域的應(yīng)用怎么樣，二者如何更好地結(jié)合是關(guān)鍵。復(fù)合型的金融科技人才不僅可以創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)，同時(shí)可以依托于他們自身的專業(yè)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)原有業(yè)務(wù)效率的提升和成本的降低。

市場(chǎng)需要高校培養(yǎng)了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，且能洞察未來(lái)金融科技發(fā)展的人才。前期的金融科技實(shí)踐多為商業(yè)模式的應(yīng)用創(chuàng)新，雖然短期推動(dòng)了金融科技業(yè)務(wù)快速發(fā)展，但并沒(méi)有把創(chuàng)新引向深處，科技含量還不足，因此需要加強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域的研究和人才培養(yǎng)來(lái)化解這個(gè)問(wèn)題。而從整個(gè)市場(chǎng)的人才供給上來(lái)看，有完整的知識(shí)體系、較好的理論基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)的人才稀缺，也需要高等院校開(kāi)展人才培養(yǎng)工作。隨著金融科技向縱深發(fā)展，金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，金融科技領(lǐng)域人才缺口待補(bǔ)。為了適應(yīng)行業(yè)發(fā)展，應(yīng)針對(duì)金融業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，培養(yǎng)出更多復(fù)合型的金融科技專業(yè)人才，從而為行業(yè)發(fā)展“添柴加薪”。

4.4 投資銀行學(xué)與金融科技結(jié)合的需求

投資銀行學(xué)已成為金融專業(yè)重要的課程之一。隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展壯大，金融的重心將從商業(yè)銀行轉(zhuǎn)為投資銀行，投資銀行學(xué)在課程體系中的地位將會(huì)提高。在這種情況下，將投資銀行學(xué)與金融科技的結(jié)合是大勢(shì)所趨。

投資銀行學(xué)與金融科技的結(jié)合主要體現(xiàn)在金融科技的應(yīng)用場(chǎng)景上。2018 年底，中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)對(duì)證券公司的IT 投入和IT 人員情況進(jìn)行了一個(gè)專項(xiàng)調(diào)查。調(diào)查結(jié)果顯示，在投入方面，證券業(yè)軟件投入占比最大，約27%，硬件投入、通信費(fèi)用和系統(tǒng)運(yùn)維費(fèi)用占比較均衡，均在21%～23%之間，外包人員費(fèi)用占比7%。在金融科技應(yīng)用發(fā)展過(guò)程中，券商多采用與外部信息技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)合作的方式，一方面通過(guò)這種合作方式可以直接借鑒外部機(jī)構(gòu)成熟的金融科技經(jīng)驗(yàn)，使金融科技盡快落地，與證券業(yè)深度融合；另一方面境外投行逐漸轉(zhuǎn)型為科技企業(yè)，比如高盛正逐漸把自己定位為一家科技公司，反映出境內(nèi)證券業(yè)內(nèi)IT 人員還比較匱乏，亟待補(bǔ)充。2018 年券商總部IT 人員是8 711人，同比上升7.5%，且近幾年一直在持續(xù)增長(zhǎng)，說(shuō)明證券行業(yè)對(duì)IT 金融科技人才的需求一直在增長(zhǎng)。但證券公司分支機(jī)構(gòu)IT 人員數(shù)量持續(xù)下降，這與分支機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型有一定關(guān)系。金融科技產(chǎn)品基本上都是理工科背景出身的人才設(shè)計(jì)出來(lái)的；未來(lái)，金融產(chǎn)品也需要有溫度，更懂用戶。那么，行業(yè)不僅需要具備金融和技術(shù)相關(guān)專業(yè)知識(shí)和技能的人才，還需要具備良好用戶思維和產(chǎn)品思維的人才，比如人文社科類的復(fù)合型人才，從而為金融科技產(chǎn)品增添溫度，并更貼近使用者。

2018 年底中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)對(duì)金融科技在證券行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行了專項(xiàng)調(diào)查，共收到有效反饋113 份。調(diào)查結(jié)果顯示，人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)這四項(xiàng)金融科技技術(shù)中，79 家券商至少有一項(xiàng)應(yīng)用落地。從應(yīng)用發(fā)展來(lái)看，證券行業(yè)人工智能得到了長(zhǎng)足發(fā)展，區(qū)塊鏈處于剛剛起步階段，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)應(yīng)用比較普遍。

5 投資銀行學(xué)教學(xué)改革思路

第一，在投資銀行學(xué)教案中加入金融科技的教學(xué)內(nèi)容。在第一章投資銀行學(xué)概述中，加入近年金融科技在投資銀行中的發(fā)展和應(yīng)用。具體包括智能營(yíng)銷，以大數(shù)據(jù)為核心的營(yíng)銷技術(shù)，依托數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立用戶精準(zhǔn)營(yíng)銷模式，減少營(yíng)銷資源的浪費(fèi)。投資銀行業(yè)務(wù)開(kāi)戶上的人工智能，直接利用人工智能的人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等較為成熟的金融科技解決方案。具體包括證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)中智投顧問(wèn)，智投顧問(wèn)幫助客戶診股、選股、防范風(fēng)險(xiǎn)等。智能投研，研究員通過(guò)信息技術(shù)來(lái)搜集信息，大幅度縮短報(bào)告撰寫時(shí)間，用機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)事件到投資形成。智能投行，通過(guò)企業(yè)的信息來(lái)自動(dòng)優(yōu)化企業(yè)估值模型，實(shí)現(xiàn)智能風(fēng)控，建立全面風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)和風(fēng)控視圖，為線上綜合金融服務(wù)提供自動(dòng)化信用風(fēng)險(xiǎn)模型。

第二，在實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)方面，加強(qiáng)軟件學(xué)習(xí)。增加區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算與投資銀行學(xué)的實(shí)操，比如用友的實(shí)操平臺(tái)，Python 軟件、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等實(shí)踐，來(lái)搭建學(xué)生從理論到實(shí)踐的橋梁。

第三，在學(xué)生到企業(yè)實(shí)習(xí)方面，學(xué)校要加強(qiáng)與證券公司、資產(chǎn)管理公司、期貨管理公司合作，建立校外實(shí)習(xí)基地，讓學(xué)生定期按照學(xué)校和公司的要求完成實(shí)習(xí)。具體可以在大三暑假安排實(shí)習(xí)工作，大三基礎(chǔ)課程已經(jīng)學(xué)完，且部分專業(yè)課程也已經(jīng)完成，具備了實(shí)習(xí)的基礎(chǔ)。學(xué)生到實(shí)習(xí)基地練習(xí)，嘗試為客戶辦理業(yè)務(wù)，了解金融科技平臺(tái)的具體操作，推廣金融科技平臺(tái)，真正做到理論聯(lián)系實(shí)際。