中外合作

金融科技学院 金融工程专业(中美合作)本科培养方案

发布日期:2021-05-26   来源:金融科技学院   

专业代码:020302H

授予学位:经济学学士学位

一、培养目标和专业特色

(一)人才培养目标

本专业面向《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》以及《国家教育事业发展“十三五”规划》战略和全球金融科技行业发展,旨在全面发展德智体美劳,系统掌握金融学、经济学、数据科学等金融科技跨专业的知识,具备金融风险分析、金融科技产品设计开发、量化投资分析、金融科技业务管理运营等能力,能在国内外各类金融科技企业和其他企事业单位,胜任金融科技相关工作的高素质的复合型、应用型人才。

经过本科阶段培养,金融工程专业(中美合作)毕业生及毕业五年后能够达到以下目标:

培养目标G1:面向适应新时代国家战略、经济社会和行业发展需要,德智体美劳全面发展,具有“诚信品质、实践能力、创新意识、国际视野”等品质,掌握扎实的金融学、经济学、数据科学等金融科技跨专业知识及技术。

培养目标G2:具备金融市场分析能力、金融产品创新能力、数据分析处理能力和软件开发编程能力,具有从事金融大数据分析、区块链构建、人工智能开发、机器深度学习等方面的专业水平与能力。

培养目标G3:具有国际视野,熟悉美国在金融科技、区块链、人工智能、金融量化分析等方面的特色理念和思维,熟知国内金融科技发展基本规律、前沿趋势及相关技术,并能灵活运用于我国的金融科技实践,能够胜任国内外各类金融科技企业和其他企事业单位从事金融科技相关工作。

培养目标G4:具备创新创业相关职业发展能力,能够进行自主创新活动。

培养目标G5:具有团队合作和沟通能力,具有一定的组织管理能力,有理想抱负、有社会责任感和团队合作精神,能够进行良好的自我教育并具备终身学习的能力和意识。

(二)人才培养特色

本专业培养方向定位为“金融科技”。专业培养围绕支付清算、投融资、保险等各类金融领域对金融科技开发和应用人才的需求,通过金融学理论与金融信息技术、实务的交叉融合,吸收美国在金融科技方面的优质教学资源,培养适应现代金融服务业的发展需要并胜任金融科技相关岗位要求的金融科技人才。

1.本专业按照AACSB国际(The Association to Advance Collegiate Schools of Business International,国际精英商学院协会)认证标准实施培养方案。本专业合作方美国新泽西理工学院Martin Tuchman管理学院是AACSB国际认证的商学院,本专业在课程、师资、管理等各方面均按照AACSB国际认证标准严格执行。

2.本专业强调外语能力和专业能力相结合。本专业以英语为主要教学语言,大部分课程实行中英双语教学或全英语教学。

3.本专业强调中外教师相结合。中方教师重点在于培养学生基础知识、专业知识与能力,外方教师重点培养学生对美国在本专业领域的先进理论、技术、理念与思维方式的理解。

4.本专业实施多样化教学。课堂教学以理论讲授、课堂讨论等方式进行。改革教学方式,推行多媒体信息技术教学方式。课外实践包括海外社会实践、企业实习等。

5.本专业通过理论与实际相结合,强化培养学生综合运用知识的能力。教学过程中理论教学与实践教学兼顾,在理论教学的基础上,通过实践教学环节培养学生运用专业知识与技能解决现实问题的能力。

6.本专业与美国新泽西理工学院开展多方位合作,为学生提供海外访学、实践机会,学生可以申请赴美国新泽西理工学院短期留学,符合条件的学生可以获得中美双方的学士学位。

二、毕业要求及其对人才培养目标的支撑

(一)毕业要求

根据培养目标,金融工程专业(中美合作)毕业生应达到以下要求:

毕业要求R1【思想政治素质】:具有良好的政治素质和道德修养,品行端正,身心健康,积极进取。

毕业要求R2【诚信品质】:具备良好的职业操守和诚信品质;具有较为全面的社会人文知识和良好的职业道德素养。

毕业要求R3【身心健康】:具有一定的心理适应能力、战术能力;具有坚强的毅力,吃苦耐劳。

毕业要求R4【学科知识】:具有金融大数据分析与技术应用能力,能够将国际上金融建模、金融数据分析、金融数据挖掘与机器学习等金融科技方面的先进理论与技术,并能灵活运用于我国的金融创新、金融服务、金融监管等方面。

毕业要求R5【创新意识】:具有金融科技职业岗位中的学习能力和创新能力。能够综合运用所学知识分析和解决金融科技问题。

毕业要求R6【实践能力】:具有综合运用所学知识分析和解决金融科技问题的基本能力,具有创新思维与良好的应用实践能力。

毕业要求R7【团队合作】:具有良好的团队合作能力。能够与团队成员和谐相处,协作共事,并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用。

毕业要求R8【国际视野】:具备较强的英文专业文献的阅读能力和口语交流能力。

毕业要求R9【学习发展】:具有金融职业生涯的创新相关职业发展的潜力,具有终身学习意识和自我管理、自我学习能力,能够通过不断学习,适应社会和个人可持续发展能力。

三、学制和最低学分要求

本科专业教育实行4学年的基本学制,并实行3-6年的弹性学制。每学年实行春季和秋季两学期,每学期实行长短两个学段。学生需在规定时间内修读完成不低于156学分。达到学士学位授予条件者,可以获得经济学学士学位。

四、主要课程和结构

(一)主要课程

金融科技概论、商务概论、高级公司金融、国际商务、金融学、微观经济学、宏观经济学、计量经济学、互联网金融风险管理、金融大数据、python编程、数据驱动的金融建模、金融数据挖掘与机器学习、区块链基础与应用等。

(二)课程结构

表1:本专业学分学时结构

分类

学分数(学分)

学时数(课堂学时)

总学分

其中1:

其中2:

总课堂学时

其中1:

其中2:

必修

选修

理论

实践

必修

选修

理论

实践

小计

156

120

36

125

31

2592

2016

576

1650

922

比重

100%

76.9%

23.1%

80.1%

19.9%

2592

77.8%

22.2%

63.7%

36.3%

注:选修课包括限选课;实践教学含实验和实训等环节;比重为占总学分或总学时的比例。

五、专业教学计划表

1.专业教学教学计划表(见附表)

六、专业分流与转专业

1.通过转专业选拔转入本专业的学生,需补修本专业第1学年的学科专业基础课和专业核心课。

七、专业人才培养路径

1.学赛结合

专业教师利用课余时间、业余时间对学生进行学业辅导、带领学生参与科研、参与学科竞赛。为学生学习打造多层次、立体化、全方位育人环境,加大学生创新创业和实践能力培养。

融合第一、第二课堂积极申报学科竞赛,为全校学生提供更多实践、学科竞赛机会,例如“工商银行杯”全国大学生金融科技大赛”等赛事

鼓励学生参与“挑战杯”“互联网+”等各类学科竞赛和创新创业竞赛,以赛代练,加深学生对专业知识的理解和接受水平,培养学生全面素质。

鼓励学生积极参加CFA、微软认证、阿里云认证等职业资格认证考试。

2.产教融合和科教融合

1)引进国外先进课程

本专业引进的17门专业课程,这些课程是Martin Tuchman管理学院课程体系中既具成熟度、又具先进性的课程,是满足AACSB认证标准的高水平课程。拟引进的金融科技相关课程将在Martin Tuchman管理学院先行讲授的基础上导入本项目。同时,满足AACSB认证标准的师资也从根本上保证了讲课师资的高水平。

2)学生多种形式的国际交流渠道

冬令营、夏令营项目:学生通过为期10天~ 14天冬令营、夏令营项目,参与IBM区块链培训、IBM人工智能培训;

赴美学习:中美学生同住,全程融入美国文化;

社会实践:参观访问保德信集团、美洲银行和美联储等;

3.职业资质与专业培养的融合

金融科技相关岗位主要包括消费金融产品经理、供应链金融产品设计经理、量化策略分析师、信用风控经理、风控策略经理、数据分析师等,具体工作要求与课程对接情况(见表2)。

表2:金融科技相关岗位的工作要求及对应课程

序号

就业

岗位

工作要求

对应课程

1

消费金融产品经理

 = 1 \* GB3①根据公司的战略规划,维护已有的消费金融产品,设计新的消费金融场景,洞察客户的需求、偏好,痛点,完成创新金融产品的规划与设计;

 = 2 \* GB3②与开发测试团队保持沟通和协作,保障产品的顺利开发和上线;

 = 3 \* GB3③与运营商务团队保持紧密沟通协作,从用户体验角度运营产品,研究用户,不断优化产品,保持产品在市场上的活力;

 = 4 \* GB3④协助商务运营团队开展对航空领域的KA商户的拓展和产品定制。

《金融学》、《金融工程原理》、《供应链金融的理论与实践》、《第三方支付与电子银行》、《创新企业融资(全英语)》、《技术与创新管理(全英语)》

2

量化策略分析师

 = 1 \* GB3①运用各种专业知识对金融投资产品进行量化数理分析和建模;

 = 2 \* GB3②基于交易数据和公司独有的特色数据利用数据挖掘寻找其内部运行规律;

 = 3 \* GB3③对交易策略进行数据论证,出具交易原理、量化模型测试报告;

 = 4 \* GB3④开发交易策略。

《概率论与数理统计》、《计量经济学》、《统计学》、《网络爬虫数据采集实践》、《金融工程原理》、《程序化交易概论》、《金融大数据》、《机器学习基础》、《大数据金融计量分析综合实践》、《期货与期权》

3

信用风控经理

 = 1 \* GB3①理解网络交易反欺诈,信用风控业务需求,提供风控系统架构设计方案;

 = 2 \* GB3②主导系统建设,负责应用系统架构优化;

 = 3 \* GB3③建立完善产品风控评估体系,设计并进行数据采集、数据分析,风控模型设计和实施。

《金融风险管理》、《金融风险案例分析》、《爬虫数据采集实践》、《金融大数据》、《机器学习基础》、《互联网金融风险管理》、《大数据风险管理与监管科技》

4

数据分析师

 = 1 \* GB3①深刻理解数据本质,挖掘不同业务场景下用户体验的数据洞察,驱动客户服务支持平台运营核心策略的制定和优化;

 = 2 \* GB3②通过数据分析挖掘,分析功能使用场景、用户画像特征发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑;

 = 3 \* GB3③对数据库有基本了解及应用经验,能熟练运用Python建模分析,熟练使用pandas进行数据及分析;

 = 4 \* GB3④根据数据分析结论,推导解决方案,并推进方案应用落地;

《python编程》、《数据结构与数据科学》、《python数据分析》、《金融数据挖掘与机器学习(全英语)》、《数据科学基础实训》、《数据驱动的金融建模(全英语)》、《商务数据分析(全英语)》、《统计学》、《管理信息系统》、《金融数据库技术》、《项目管理(全英语)》、《管理会计(全英语)》

分享到: