劉元春：再造數智新財經高等教育

劉元春 上海財經大學校長，中國人民大學原副校長、中國宏觀經濟論壇（CMF）聯合創始人

本文轉載自9月22日財經高教研究微信公眾號。

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當前，全球正經歷一場以數字化、智能化為核心的科技革命，財經領域也不例外。大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等新興技術的迅猛發展，正在重塑金融、會計、經濟等傳統財經領域的生態格局。數智新財經不僅是技術的革新，更是思維模式、商業模式和教育模式的全面變革。財經高校必須主動擁抱變革，實施數智新財經戰略，培養適應未來需求的高素質人才，推動學術研究創新，服務國家經濟發展。

一、數智新財經的發展趨勢

數智新財經是通過大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術，對傳統財經領域進行數字化、智能化改造，實現效率提升、風險控制、服務創新和模式變革的一種新形態。其以數據驅動、智能化、跨界融合和去中心化為主要特征，表現為海量數據的采集、分析和應用成為決策的核心，人工智能技術廣泛應用于風險評估、投資決策、客戶服務等領域，區塊鏈技術推動金融交易的透明化和去中介化，財經與科技、法律、社會學等多學科的深度融合。

數智新財經代表了財經領域的未來發展方向，體現出以下四大趨勢：一是金融科技（FinTech）崛起，智能投顧、區塊鏈金融等新興業態快速發展；二是智能化風控與監管，通過大數據和人工智能技術，實現實時風險監控和合規管理；三是數字經濟與產業融合，數字技術正在重塑傳統產業，推動經濟高質量發展；四是全球化與本地化并存，數智新財經既推動全球金融一體化，也催生本地化的創新模式。

二、數智新財經對財經高等教育的挑戰

一是學科體系面臨交叉融合與重構的深層壓力。知識體系更新，傳統財經教育難以滿足數智化時代的需求。數字技術和產業變革不斷重構財經的內涵和本質，以人工智能為代表的數字技術，改變了傳統產業運行、推動形成新產業，也轉變了經濟思維方式，改變了知識創新、知識傳遞的規律。財經領域尤為顯著，金融、會計、市場營銷、經濟學等傳統財經領域正與人工智能技術深度融合。但傳統經管學科與數字學科的課程體系、師資團隊和研究范式仍存在割裂，跨學科協同機制尚未完全成熟。同時，財經教育的范式和財經職業的模式發生深刻變革，專業人才培養從大學賦能轉向行業、場景、技術驅動。但是，一些學科缺乏對新興技術趨勢的快速響應能力，學科專業與市場需求匹配不足，人才培養與行業需求存在結構性錯配。

二是科研創新面臨數據驅動與協同生態的短板問題。隨著數智新財經的浪潮席卷而來，數智科研依賴實時經濟數據與先進計算能力，倫理與監管問題凸顯，數據隱私、算法公平性等問題亟待解決，要求財經高校加強數據資源整合與應用能力。但是受限于政企合作壁壘和隱私保護政策，數據共享機制尚未完善，制約了基于大數據的宏觀經濟預測、金融安全等研究深度。此外，數智財經要求整合計算機、金融、法律等多領域專家，加強產學研合作，充分利用數智技術新工具和方法，開展前沿研究。例如，通過大數據分析和人工智能技術，更深入地研究經濟金融領域的復雜問題，提出更具創新性和實用性的解決方案。但是，當前財經高校的跨學科激勵機制和成果評價體系尚未建立，跨學科科研團隊協作效率亟待提升。

三是人才培養面臨技術賦能與教育模式的轉型壓力。數智新財經對財經高校的人才培養目標提出了更高要求，例如金融科技、智能投顧等新興業態的崛起，要求財經高校培養既懂金融又懂技術的復合型人才。但是，財經高校普遍存在課程體系與數智能力培養的失衡現象。現有課程雖增設了AI、區塊鏈等內容，但課程仍以理論講授為主，與真實場景結合的實踐環節（如智能合約開發、金融大數據建模）比較缺乏。傳統教學方式難以適應“AI助教” “元宇宙實驗室” 等新技術工具的應用需求。部分教師仍以傳統財經知識見長，對Python、機器學習等技術的掌握不足，對交叉課程教學支撐不足。此外，校企合作多停留在項目層面，還缺乏長期穩定的利益共享機制。財經高校必須深刻理解數智技術的底層邏輯，重構教學培養體系，適應數字社會、數字金融等新體系的運轉，加快從傳統的專業知識教育轉向未來素養培養，注重培養學生的創新能力、數據分析能力和跨學科知識儲備。

四是組織保障面臨治理結構與資源投入的適配性挑戰。傳統高校治理體系的靈活性不足，層級化管理與數智化轉型所需的敏捷響應存在矛盾。同時，基礎設施與資金投入壓力巨大，建設數智化設施及其持續迭代需要巨額資金支持。特別是技術設備維護與專業人才引進（如AI工程師） 的成本較高，對財經高校的資源統籌能力提出巨大挑戰。此外，社會需求的變化導致財經高校發展空間受到“擠壓”，近年來財經院校的報考熱度不斷下降，生源質量出現明顯下滑；與頭部高校和理工科高校相比，預算經費差距明顯、捐贈收入處于劣勢，造血功能下降。為此，財經高校必須面向數字經濟和未來產業發展，優化組織治理，提高資源籌集和投入力度。

三、數智新財經戰略

數智新財經的時代浪潮不可逆轉，上海財經大學將通過實施數智新財經戰略，以數字化、智能化為核心驅動力，再造財經教育、科研和社會服務的生態系統，并倡議組建數智新財經高校聯盟，致力為中國財經教育樹立新的標桿，也為全球財經教育領域的發展貢獻智慧和力量。

一是重構學科體系，打破傳統邊界，構建“財經＋數智” 融合生態。學校明確自身戰略定位和發展方向，以國家戰略需求、科技發展趨勢為導向，將數智技術作為底座，結合財經場景，形成面向未來的學科布局和人才培養體系。近些年學校超常規布局數字學科集群，以數字經濟、人工智能、金融科技為前沿交叉學科頭雁，引領學科數智化轉型，加快構建學科新布局。先后成立數字經濟系、滴水湖高級金融學院、計算機與人工智能學院，快速發展數字經濟、新興金融、計算機、數據科學學科。設計跨學科課程矩陣，構建數智化課程體系。推動財經與計算機科學、數學、統計學等學科的交叉融合，在傳統財經課程的基礎上，增加大數據分析、人工智能、區塊鏈、金融科技等數智化前沿技術課程，幫助學生掌握數智化工具和方法。進一步關注倫理與監管，探索增設倫理課程，加入數據隱私、算法倫理、金融監管等內容，強化學生的社會責任感和合規意識；研究監管政策，加強對數智新財經相關法律法規的研究，為行業和政策制定者提供理論支持。突出實踐導向，聯合頭部科技企業引入真實案例和行業項目，開發微專業與證書體系，讓學生在學習中接觸實際問題和解決方案。

二是升級科研范式，從理論驅動到“場景+數據”雙輪驅動。推動學術研究創新，服務國家戰略需求，努力建設成為全球領先的數智化財經教育與研究機構。錨定前沿領域，聚焦數字人民幣、AI驅動的宏觀經濟預測、碳金融數據建模等國家戰略需求，培育校級重點實驗室，設立金融科技、數字經濟、智能風控等研究方向，鼓勵教師和學生參與相關課題研究。發布年度數智財經報告，針對央行數字貨幣試點、數據要素市場建設等提供政策建議。產學研結合，大力構建數據資源池，與相關企業、金融機構和政府合作獲取實時經濟數據，搭建開放的“經濟大數據平臺”；與企業、科技公司合作建立聯合實驗室或研究中心，成立“數智財經創新聯盟”，推動科研成果轉化。支持創新創業，設立專項基金或孵化器，支持學生和教師在數智新財經領域的創新創業項目。定期舉辦數智新財經相關的學術論壇、行業峰會，促進學術界與產業界的交流與合作。大力引進高端人才，吸引具有數智化背景的專家學者，特別是在金融科技、人工智能、大數據等領域有研究和實踐經驗的教師。

三是創新人才培養模式，從“單向傳授”到“人機協同學習”。強化個性化培養，根據學生的興趣和能力，提供多樣化的學習路徑，例如金融科技、智能會計、區塊鏈金融等細分方向。建設AI導師系統，開發智能教學助手，提供個性化學習路徑。開展實戰型項目制培養，要求所有專業學生完成至少1個“硬核項目”（如用機器學習預測上市公司財務造假、設計基于NFT的供應鏈金融方案等）。邀請行業專家擔任兼職教授或客座講師，分享實踐經驗，加強人才培養與行業之間的鏈接。搭建全球數智人才網絡，進一步加強與國際頂尖高校的合作，開設聯合培養項目或交換生計劃，與世界知名高校共建“數字金融雙學位” 等項目，選拔學生進入國際機構實訓，讓學生接觸全球前沿的數智化財經實踐。服務終身學習，面向校友和在職人員，推出金融科技、數字經濟等領域的繼續教育課程，幫助從業者更新知識。

四是加強組織保障與資源投入，建設數字化校園。創設“數智戰略委員會”，定期評估戰略進展。加快基礎設施迭代，建設智慧校園。建設超算中心支持復雜經濟仿真，部署私有云平臺實現教學資源彈性擴展。利用大數據、人工智能等技術優化校園管理，提升教學和科研效率。建設在線課程、虛擬實驗室等數字化教學資源，推動實驗場景革命，支持學生自主學習和遠程教育。運用數據驅動決策，通過數據分析優化招生、課程設置、就業等環節，提升學校整體競爭力。提升師資“數字素養”，實施“教師數字能力認證計劃”，要求相關教師兩年內掌握至少一門編程語言（Python/R） 或數據分析工具，為其他教師提供數智化技能培訓，幫助他們更新知識結構，適應教學模式的變革。