財(cái)經(jīng)人工智能專業(yè)是人工智能技術(shù)與金融、經(jīng)濟(jì)、管理等財(cái)經(jīng)領(lǐng)域深度融合的交叉學(xué)科，旨在培養(yǎng)既掌握人工智能核心技術(shù)又具備財(cái)經(jīng)知識背景的復(fù)合型人才。

一、專業(yè)定位與培養(yǎng)目標(biāo)

該專業(yè)聚焦于“人工智能+金融”或“人工智能+經(jīng)管”的特色方向，培養(yǎng)目標(biāo)通常包括：

知識結(jié)構(gòu)：要求學(xué)生掌握人工智能基礎(chǔ)理論（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理）、計(jì)算機(jī)科學(xué)（如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計(jì)）以及財(cái)經(jīng)領(lǐng)域知識（如金融大數(shù)據(jù)分析、量化金融）。

能力培養(yǎng)：注重算法設(shè)計(jì)、智能系統(tǒng)開發(fā)、解決實(shí)際財(cái)經(jīng)問題的實(shí)踐能力，并強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新應(yīng)用與跨學(xué)科融合。

人才定位：旨在為智能經(jīng)濟(jì)、金融科技、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)輸送能夠從事算法工程、數(shù)據(jù)分析、智能決策等工作的應(yīng)用型人才。

二、核心課程設(shè)置

課程體系通常分為三大模塊：

人工智能基礎(chǔ)：包括人工智能導(dǎo)論、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等。

財(cái)經(jīng)應(yīng)用課程：如金融大數(shù)據(jù)分析、金融科技基礎(chǔ)、量化金融分析、商務(wù)智能等，突出技術(shù)在金融場景中的應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)：涵蓋程序設(shè)計(jì)（Python、C++）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析、數(shù)據(jù)庫原理等，夯實(shí)工程基礎(chǔ)。

三、教學(xué)特色與資源

產(chǎn)學(xué)研結(jié)合：許多高校依托校級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（如廣西財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）或與企業(yè)合作，強(qiáng)化實(shí)踐環(huán)節(jié)，例如通過項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)、實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)提升應(yīng)用能力。

師資力量：教師團(tuán)隊(duì)通常具有國內(nèi)外知名院校背景，部分高校專職教師中高級職稱占比高，保障教學(xué)質(zhì)量。

跨學(xué)科融合：通過案例教學(xué)、跨學(xué)科課程設(shè)計(jì)，促進(jìn)人工智能技術(shù)與金融業(yè)務(wù)的深度交叉，例如用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化投資策略或風(fēng)險(xiǎn)控制。

四、就業(yè)前景與發(fā)展

就業(yè)方向：畢業(yè)生可進(jìn)入IT企業(yè)（如騰訊、阿里、微軟）、金融機(jī)構(gòu)（銀行、證券、保險(xiǎn)）、政府部門或科研機(jī)構(gòu)，從事人工智能算法開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)等工作。

就業(yè)數(shù)據(jù)：部分高校該專業(yè)就業(yè)率保持在95%左右，且有較多學(xué)生進(jìn)入名企或繼續(xù)深造（如考入復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)等）。

深造機(jī)會(huì)：優(yōu)秀畢業(yè)生可攻讀人工智能、智能商務(wù)等方向的研究生，或從事科研工作。