商科學生如何擁抱人工智慧大數據贏在未來

01擁抱Fintech後金融行業的就業新形勢

隨著FinTech的逐步興起，傳統銀行金融機構不得不尋求轉型。 銀行的傳統崗位近幾年大規模裁員，僅2017年，平安銀行就裁員6600人，澳洲四大銀行宣布今年將削減2萬個工作崗位！2017年瑞士信貸在在倫敦大規模裁員，並且計劃未來十年裁員30％。

有裁員就有新的需求：瑞銀創新主管就明確表示，將來正在為人工智慧領域招聘更多人才，比如數據科學家，架構師，分析師。受到互聯網金融科技行業的威脅，世界及中國傳統金融機構也分分開始轉型：（傳統崗位的裁員不必多說）人民銀行，招商銀行，平安銀行等，近幾年將大規模擴張AI團隊，助力銀行金融機構轉型成功。對於讀商科的學生，要與時俱進，擁抱變化，才能不被淘汰。

特別是在美國，如果不是和互聯網科技進行交叉的領域，就業非常困難，更不要說如果連STEM專業都不是。那麼商科學生應該如何擁抱這些變化，也要進行合理的轉型呢？

02AI+ 金融給學生的更多選擇和機會

我們先來看看，為什麼傳統金融行業要進行轉型AI＋。首先，商業和金融本身是一個數據密集型的行業，大量的交易的進行提供了大量的數據。利用數據科學和人工智慧工具，能夠極大的利用大量的數據信息，極大的優化公司的風險控制能力；其次，隨著信息的自動化：表單，住址證明，銀行流水等傳統紙質材料的電子化，為AI（自然語言處理，機器學習等）和大數據在金融領域的應用提供了廣泛的應用場景，極大的提高了比如，傳統零售信貸的審批效率；第三，在比如AI在信貸過程中利用，客戶的交易，行為數據，網路交易地點，人臉識別，等信息可進行，風險定價，反欺詐，客戶行為預測等應用，提供了前所未有的效率，大大降低了人力成本和單純依靠個人行為的誤判。

所以，商科（或對商科感興趣）學生，不必完全放棄自己專業背景（或興趣），這些背景將來在更好的理解業務從而運用技術提供一定的優勢。但是將來所選的研究方嚮應該和人工智慧和大數據進行交叉。比如數據科學專業，一些好的數據科學項目不僅提供，必要的人工智慧和大數據技能，還將提供一些基於業務場景的數據，讓學生能夠利用人工智慧和大數據去更好的理解業務場景並用科學的手段去解決它。

此外，交叉到了人工智慧和大數據方向後，商科學生還能夠有更多的選擇，他們可以進入互聯網行業：

互聯網公司互聯網始終脫離不了商業變現，比如廣告變現，比如電子商務的變現；現金流的商業運作和風險控制；如何利用人工智慧和大數據，結合自己的商業背景，挖掘出數據的潛在商業價值，客戶的潛在商業價值，以科學有效的數據的方式指導商業模式，產品模式，並進行合理的風險控制，都將對公司帶來巨大的收益影響，也對個人的職業發展提供廣闊的空間。

03商科學生如何結合自己背景申請AI+項目

要成功的轉型，就要做好準備。比如某些國家的數據科學和商業分析的優質項目要求有一定的計算機基礎，熟悉比如數據結構與演算法，資料庫，並且有一定的科研實習和項目經歷，並且在預錄取階段還要進行技能面試。隨著申請人數的增加，AI在互聯網和金融行業的落地和滲透（這就是為什麼百度說，百度將來不再是一個互聯網公司，而是AI公司，是因為他們看到了AI落地後的巨大商業前景和，而且目前AI的理論技術基礎已經相對成熟，剩下的就是落地！介時，傳統行業一定規模將收到衝擊，大家要有危機感！），沒有一個較好的背景提升規劃將在將來的名校優質項目申請中失分。

當然商科學生（或非人工智慧非計算機專業的學生），如果在申請前和入學前能有較好的背景提升，還有可能獲得獎學金，學費減免或者全免的機會，並且能一到海外就有實習求職的優勢。

所以：

不論你來自金融，電氣，信電，自動化，計算機，機械，統計，數學等專業；

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我們當中有些人因為對夢想的執著，毅然中途放棄了美國的Phd, 放棄了美國的大公司的工作機會回國。我們當中有些人，還在兢兢業業的鑽研於科研前線／任職於國內互聯網公司工作去深入了解中外工作的差異。

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