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文|新浪财经 陈秀颖
人工智能快速进入金融与商业场景后 ，未来十年金融行业最稀缺的能力是什么？上海交大高金MBA项目执行主任 、专硕中心主任、高金金融研究院助理院长倪海英博士在与新浪财经对话时表示 ，答案并非简单掌握某一款大模型，而是清楚理解人与人工智能的关系 ，并知道如何把AI嵌入真实工作流程。
“对于年轻人而言 ，最重要的是知道AI和自己的关系 。 ”倪海英表示，在ChatGPT等生成式AI产品出现以前，人工智能距离普通商科学生的学习和工作较远 ，使用成本也较高 。随着大模型加速普及 ，AI不再只是信息技术部门的工具，而开始影响研究 、分析 、营销、客户服务和资产配置等多个环节。
但使用频率高 ，并不等于真正具备AI能力 。倪海英认为 ，如果只是把大模型当作问答工具，仍停留在较浅层次 。更深入的使用方式 ，是将个人经验 、专业知识 、思维方式以及对业务的理解沉淀为可复用的“技能 ” ，再通过智能体与AI持续协作。换言之，人需要把AI训练成能够共同完成任务的“同事” ，同时明确它在业务流程中适合出现的位置 。
倪海英表示 ，这一思路也体现在高金MBA的培养实践中 。面向AI时代，高金MBA升级为“数智全球MBA ” ，定位培养能够链接科技、产业与资本的“产业架构师 ”。通过AI4U、AI4Leader等递进式训练 ，学生从真实业务问题出发搭建智能体，并进一步回到财务分析 、证券估值和公司治理等专业框架中检验AI输出 。同时倪海英强调，做出智能体Demo只是起点 ，更重要的是培养学生的独立判断 、跨界整合能力 ，并将判断转化为行动 。
同时，她认为这一变化也对专业硕士教育提出了新要求。传统全日制学生缺少完整商业经验 ，实习往往难以接触企业核心信息和关键决策 。针对在职金融硕士 ，高金尝试让学生带着企业真实项目进入课堂，以项目成果转化为导向开展训练 。学生不仅要理解宏观政策、行业规则和企业场景 ，还要识别客户需求 、设计金融解决方案 ，并借助智能体快速完成方案展示 、估值模型及交互式页面。
倪海英将这类人才概括为“前沿部署工程师”：既能理解商业和金融，也能像工程师一样找到方案 ，并在一线完成部署。为实现这一目标 ，课程建设不能局限在单一学院内部，而需要金融、计算机 、人工智能等学科协同 ，让学生同时具备商业判断 、金融视角、技术应用和落地能力 。
大模型的普及也在抬高学术研究和职业工作的基础门槛 。倪海英指出 ，通用模型已经能够快速生成结构完整的报告，但公开数据和通用知识难以替代企业内部信息与专业判断。一份材料看似全面，真正熟悉行业的人仍能识别其中是否空洞 。学生因此更需要掌握经过长期验证的经典理论和分析框架 ，以此判断模型输出的质量 ，而不是被形式完整的答案牵着走 。
面对“AI是否会替代岗位 ”的讨论，倪海英认为 ，更准确的变化是工作职能被重新拆分。单一 、标准化的任务更容易被技术承接 ，人的工作则会加速跨越原有专业边界 。以程序员为例，未来不仅要写代码 ，还需要理解市场 、客户和产品；金融人才也不能只会搭模型 ，而要理解产业、国际规则 、风险管理及企业长期价值 。
持续学习因此变得更加重要，但选择学什么 、到哪里学同样关键。倪海英认为 ，AI时代的商科教育既要回应技术变化 ，也不能忽视金融、人文和伦理训练 。商业的意义，在于推动技术价值被市场验证并实现规模化复用；金融视角则帮助管理者从投资者、股东和社会的角度理解决策 。与此同时 ，面对算法 、隐私和未成年人使用科技等问题 ，人也需要保持边界感与判断力。
在她看来，商科教育正经历一个新的拐点 。科技企业从“0到1 ”走向“1到100”，以及企业出海 、跨境融资和大宗商品风险管理等现实需求 ，都在催生兼具产业理解、金融能力与国际视野的复合型人才 。AI会替代部分职能 ，也会创造新的岗位。高校真正需要回答的，不是如何让学生回避变化 ，而是如何帮助他们形成驾驭技术 、跨界协作并持续学习的能力。
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