FRM杂谈丨想做金融拿高薪，你该如何选专业？

FRM职业发展 | 2017-12-05

　　有些人把专业当成兴趣的延伸，更多的人把专业当成是工作的前奏。前者就不多说了，大可以跟着兴趣走；对于后者，就涉及到职业的选择问题。

　　近一段时间，不少人来问我：如果以后想从事金融行业，该如何选专业？这着实是一个需要推敲的问题。

　　金融业态有何变化？哪些岗位会“消失”，哪类人才又会受到青睐。只有对毕业时的行业需求做好预判，才能走好当下选专业的关键一步。

　　1.人工智能驱动金融人才需求高端化

　　主要意思是，人工智能在金融业的快速渗透将会替代很多单一的、操作性的岗位，一方面使得行业员工人数下降，另一方面也驱动金融行业的人才需求高端化。整体的影响便是，金融业的就业门槛越来越高。

　　随着新技术的出现，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术，而人工智能无疑是影响的变数之一。

　　所谓人工智能，是指通过研究人类智能行为规律（如学习、计算、推理、思考、规划等），构造具有一定智慧能力的人工系统，以完成往常需要人类智慧才能胜任的工作。换句话说，解放人类的“大脑”，是人工智能的天职。

　　2013年，牛津大学马丁学院做过一项研究，预测人工智能发展将经历两次“人工替代”的浪潮：

　　在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政人员和生产领域的劳动者可能被计算机取代；

　　在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。

　　良好的风险管理是金融行业持续发展的根本保障，风险管理岗位在金融业内部也一直处于核心地位，在银行业尤其如此。所以，风险管理岗位一直都是金融业的金领。

　　粗略来看，风险管理包括目标设定、事项识别和风险对策三个关键因素，其中，事项识别（风险识别、风险计量等）和风险对策（风险定价、风险监测、风险控制等）的数据驱动趋势越来越明显。在一个标准化的授信审批流程中，债项评级、押品评级、授信额度及定价等均可以通过大数据风控模型直接得出，而贷后管理很大程度上也可以通过负面信息引擎、风险预警模型、基于物联网的押品管理等减少对人力的依赖。

　　2.复合型人才一直并将继续受到青睐

　　一直以来，金融企业就偏爱复合型人才（可简单理解成跨专业人才），未来的三五年，这一趋势还会加强。

　　一是金融业属于虚拟产业，通过服务实体经济而实现自身的发展，所以，金融业是需要和各行各业打交道的，跨专业的人才对于相应行业的理解更为透彻，也就受到金融企业的青睐。典型的是证券公司行业研究员招聘，喜欢两类人：>>专业不好考个FRM怎么样？

　　一类是理工（本科）+金融（硕士）组合，处理数据、做模型能力强；

　　一类是行业（本科，如生物、医药等）+金融（硕士）组合，在研究相应行业时不会存在障碍。

　　不难理解，如果让一个本科学金融的去研究医药行业，这不是难为人嘛。不过，有一种说法是，人工智能在证券业的运用，第一类要取代的岗位便是行业研究员，因为机器更擅长基于历史数据的预测。

　　二是金融业自身的业务逻辑演变，不断提升对复合型人才的需求。举例来说，金融业的数据化和科技化趋势愈发明显，自然会导致对信息“IT+金融”的复合型人才的需求增加。以大数据建模为例，所有的模型归根结底是为业务服务，要服从于业务模式。对人才的需求便是，既需要有数据挖掘和建模能力，又需要对金融业务模式、风控逻辑等有着深入的了解。

　　三是金融跨界和业态融合逐步成为新的趋势，金融与实业的边界越来越模糊，在场景金融下，金融服务甚至成为消费场景中的一个环节，也在催生着对复合型人才的需求。

　　面对人才需求数量下降和人才结构高端化的趋势，需要仔细评估下自己未来如愿进入金融行业的可能性有多大。有理想是好的，但并非所有的理想都能照进现实，也并非每个金融专业的毕业生都能如愿做金融。

　　其次，关于复合型人才和跨专业策略。如果你再次明确了想要从事金融行业的决心，结合上文的分析，在你硕士毕业时具备复合背景。

　　要知道，为了进入这一高薪行业，很多人都会在考研时选择金融专业，跨专业考研的竞争比你想象中激烈得多。

　　能否在四年后的竞争中成功突围，并进入一个还不错的学校，这是“跨专业”策略需要考虑到的。

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