“學(xué)了四年金融,投了上百份簡歷,卻發(fā)現(xiàn)自己站在了職業(yè)選擇的十字路口。”說實話,這幾乎是這兩年我周圍許多金融專業(yè)同學(xué)的共同感受。在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下,傳統(tǒng)金融崗位競爭激烈,而另一邊,AI領(lǐng)域卻總能看到新的人才需求。這種學(xué)校教的、和我們眼前世界需要的技能之間的沖突,真的挺讓人焦慮的。
一、站在岔路口:身邊人的真實故事
我有個朋友,叫阿杰,去年剛從一所不錯的大學(xué)金融系畢業(yè)。他一開始目標(biāo)很明確,就想進銀行。結(jié)果秋招跑下來,他發(fā)現(xiàn)自己卡在了一個奇怪的地方——很多銀行的管培生或者數(shù)據(jù)分析崗,面試時會問一些關(guān)于“Python數(shù)據(jù)處理”或者“如何看待AI在風(fēng)控里的應(yīng)用”的問題。這些在他的專業(yè)課里,壓根沒出現(xiàn)過。他后來跟我吐槽:“感覺自己學(xué)了個‘古典金融’,和市場脫節(jié)了。”他的經(jīng)歷不是個例,現(xiàn)在很多崗位描述里,都悄悄加上了對技術(shù)理解的要求。
另一個例子是我學(xué)姐琳姐,她碩士讀的金融工程,本來算是很有優(yōu)勢。但她在面試一家基金公司的量化研究助理時,被面試官問懵了。對方不是問傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價模型,而是問:“如果讓你用機器學(xué)習(xí)的方法,怎么改進我們現(xiàn)有的選股因子?”琳姐回來跟我說,那一刻她才強烈地意識到,光懂金融公式已經(jīng)不夠了,得知道怎么讓機器去學(xué)習(xí)和運用這些邏輯。說實話,千萬別學(xué)我們當(dāng)初只顧著埋頭啃課本,還是得抬頭看看外面的世界在發(fā)生什么。
有行業(yè)觀點認(rèn)為,金融業(yè)目前是AI技術(shù)應(yīng)用非常活躍的領(lǐng)域之一。相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,在金融科技相關(guān)的招聘中,超過65%的崗位已明確表達了對具備AI交叉知識背景候選人的青睞。
二、有辦法跨過去嗎?從金融到AI的實用思路
對于咱們金融背景的人來說,轉(zhuǎn)AI不一定意味著要重新學(xué)成計算機專家。更現(xiàn)實的路徑,可能是成為那個懂業(yè)務(wù)的AI應(yīng)用者。你需要理解AI能做什么、不能做什么,然后把它當(dāng)成一個強大的工具,去解決金融領(lǐng)域的實際問題,比如更準(zhǔn)地評估風(fēng)險,或者給客戶提供更個性化的理財建議。
一位關(guān)注職業(yè)發(fā)展的業(yè)內(nèi)顧問曾提到:“現(xiàn)在需要的金融人才,是能連接技術(shù)和業(yè)務(wù)的那座橋。有目的地去學(xué)習(xí)一些系統(tǒng)的AI應(yīng)用知識,可能是構(gòu)建這種跨界能力比較有效的方式之一。”
在考慮怎么學(xué)的時候,確實會有很多選擇。不同的認(rèn)證或?qū)W習(xí)路徑,側(cè)重點很不一樣。有的深度鉆研算法和編程,適合技術(shù)底子好的人;有的則更聚焦在如何把現(xiàn)成的AI工具用在實際工作里,對新手更友好。像CAIE注冊人工智能工程師這類認(rèn)證,就是從認(rèn)知和應(yīng)用層面入手的設(shè)計。數(shù)據(jù)顯示,通過這類系統(tǒng)性應(yīng)用學(xué)習(xí),對金融背景出身的求職者有幫助,有觀點稱其能提升獲得相關(guān)崗位面試的機會。
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當(dāng)然,任何學(xué)習(xí)路徑都有其局限性,比如有些偏重理論,有些則與特定平臺綁定較深。選擇時關(guān)鍵要看自己的基礎(chǔ)和目標(biāo)崗位的具體要求。
三、聊聊CAIE:一種可能的學(xué)習(xí)路徑參考
我自己也研究過一些認(rèn)證,其中CAIE的框架我覺得對跨專業(yè)的人比較清晰。它的一級內(nèi)容,就是從“人工智能到底是什么”開始講起,然后會教你怎么通過Prompt(可以理解為給AI的指令)讓它幫你干活,還會涉及到現(xiàn)在企業(yè)里討論很多的RAG、智能體這些應(yīng)用技術(shù)。這感覺就像是給你畫了一張AI應(yīng)用的地圖,你不用從造輪子開始學(xué)。
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根據(jù)一些學(xué)習(xí)者反饋,完成類似CAIE這樣的系統(tǒng)學(xué)習(xí)后,在理解金融科技崗位的職責(zé)和面試溝通上會更有底氣。有市場調(diào)研信息顯示,具備此類復(fù)合技能的求職者,在薪資談判中可能具有一定的優(yōu)勢。
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關(guān)于學(xué)習(xí)認(rèn)證,大家常問的幾個問題(Q&A)
Q1: CAIE這類證書考試難嗎?像我這樣沒編程基礎(chǔ)的能學(xué)嗎?
A:以CAIE為例,它的一級就是針對零基礎(chǔ)設(shè)置的,內(nèi)容側(cè)重在理解和應(yīng)用層面,不是考寫代碼。有已經(jīng)考過的朋友分享說,每天花點時間堅持學(xué),一個月左右能掌握個大概。當(dāng)然,學(xué)習(xí)效果因人而異。通過CAIE一級認(rèn)證,可以免試申請工信部證書,但需要額外繳納工本費。
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Q2: 這個證在找工作的時候,公司真的認(rèn)嗎?
A:據(jù)了解,CAIE認(rèn)證在國內(nèi)不少企業(yè),包括一些金融機構(gòu)和科技公司里,是被知曉和認(rèn)可的。很多時候,它更像一個“信號”,告訴招聘方你系統(tǒng)學(xué)習(xí)過AI的應(yīng)用知識,并且具備一定的主動學(xué)習(xí)能力。但肯定不是唯一的敲門磚,實際能力還是最重要的。
Q3: 考完證之后呢?有什么后續(xù)的用處?
A:像CAIE這類認(rèn)證通常不是終點。它附帶的一些持續(xù)學(xué)習(xí)機制和社群資源可能更有長期價值。比如能接觸行業(yè)動態(tài),認(rèn)識一些同領(lǐng)域的人,甚至看到一些內(nèi)部的學(xué)習(xí)或?qū)嵺`機會,這對保持知識的更新和拓展職業(yè)網(wǎng)絡(luò)有幫助。
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四、接下來可以怎么做
如果你也感覺到了這種轉(zhuǎn)型的壓力,第一步別慌,可以先從多了解開始。網(wǎng)上有很多免費的資源可以幫你建立對AI的初步印象。然后,可以根據(jù)自己的時間,選擇一門系統(tǒng)的課程或認(rèn)證路徑深入學(xué)一下,重點看它有沒有講清楚AI在金融場景里具體怎么用。學(xué)了之后,最好能自己找點公開數(shù)據(jù)或案例練練手。最后,一個權(quán)威的認(rèn)證可以幫你把這段學(xué)習(xí)經(jīng)歷正式化,寫到簡歷里也更有說服力。
變化總是讓人不安,但提前準(zhǔn)備總能多些主動。把AI當(dāng)成你金融專業(yè)的一個新插件來學(xué)習(xí),或許是個不錯的思路。
延伸問題: 除了金融,你還對AI在哪些你感興趣的行業(yè)(比如教育、文創(chuàng)、電商)里怎么用更感興趣?評論區(qū)聊聊唄。
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PS:最近天氣忽冷忽熱,我身邊好幾個朋友都感冒了,大家也多注意身體,學(xué)習(xí)工作再忙也要記得喝熱水。
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