［摘要］提升學(xué)科交叉培養(yǎng)水平是當(dāng)前高校金融專(zhuān)業(yè)建設(shè)的重要方向之一，如何優(yōu)化金融專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉課程體系，關(guān)鍵在于能否反映行業(yè)實(shí)際需求。對(duì)5類(lèi)金融行業(yè)從業(yè)人員學(xué)科交叉知識(shí)需求進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，比較各金融行業(yè)學(xué)科交叉知識(shí)獲取時(shí)在問(wèn)題、目的、所屬學(xué)科和途徑上的差異。結(jié)果表明：（1）各金融行業(yè)拓展學(xué)科交叉知識(shí)面臨知識(shí)廣度和深度上的障礙；（2）課程設(shè)置既要滿(mǎn)足傳統(tǒng)業(yè)務(wù)所需的專(zhuān)業(yè)能力，也要滿(mǎn)足新興業(yè)務(wù)所需的創(chuàng)新能力；（3）專(zhuān)業(yè)界限將被進(jìn)一步打破；（4）需要多元化授課模式。從行業(yè)實(shí)際需求出發(fā)，提出了未來(lái)優(yōu)化金融專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉人才培養(yǎng)機(jī)制的建議。［關(guān)鍵詞］學(xué)科交叉；人才培養(yǎng)；課程體系；金融學(xué)；對(duì)應(yīng)分析近年來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、碳中和、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的發(fā)展，在金融行業(yè)中，金融科技、綠色金融、虛擬貨幣等新業(yè)態(tài)層出不窮，這使得金融各分支領(lǐng)域的從業(yè)人員需要在具備傳統(tǒng)證券交易知識(shí)的基礎(chǔ)上，深入掌握經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)方法、數(shù)學(xué)模型和相關(guān)行業(yè)知識(shí)。這對(duì)金融學(xué)專(zhuān)業(yè)各層次學(xué)生培養(yǎng)和課程體系建設(shè)提出了新要求。如何提升金融學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉培養(yǎng)水平以及金融復(fù)合型人才培養(yǎng)能力，是金融教育和研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)話(huà)題之一。當(dāng)前，很多大學(xué)已經(jīng)開(kāi)始推行金融學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)科交叉培養(yǎng)計(jì)劃，例如北京大學(xué)、浙江大學(xué)等知名高校通過(guò)設(shè)立交叉學(xué)科研究院、學(xué)位點(diǎn)等方式開(kāi)展多學(xué)科交叉研究生培養(yǎng)實(shí)踐。金融學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉培養(yǎng)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外高校金融教育的重要趨勢(shì)，受到了廣泛關(guān)注。學(xué)科交叉培養(yǎng)的課程體系不是單純地將多個(gè)專(zhuān)業(yè)課程合并，而是需要結(jié)合實(shí)踐崗位需求，在有限的課時(shí)總量下全方位系統(tǒng)設(shè)計(jì)，避免出現(xiàn)“學(xué)而不專(zhuān)”和“學(xué)而太專(zhuān)”兩種極端現(xiàn)象。從事金融相關(guān)工作的金融專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生主要去向包括銀行、保險(xiǎn)、證券、非金融企業(yè)中的金融部門(mén)和科研機(jī)構(gòu)等，各類(lèi)從業(yè)人員對(duì)學(xué)科交叉知識(shí)有哪些需求、現(xiàn)有課程體系是否與需求相匹配，是本文關(guān)注的重點(diǎn)。一、文獻(xiàn)綜述（一）金融學(xué)科交叉研究現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)學(xué)科交叉人才培養(yǎng)的重要性已達(dá)成共識(shí)，對(duì)很多學(xué)科專(zhuān)業(yè)的學(xué)科交叉培養(yǎng)均有研究［1-2］。金融專(zhuān)業(yè)也不例外，現(xiàn)有關(guān)于學(xué)科交叉培養(yǎng)模式的研究主要聚焦于課程設(shè)置、授課方式及考核方法等。Corbacho等［3］從學(xué)術(shù)動(dòng)機(jī)和團(tuán)隊(duì)合作多角度設(shè)計(jì)了學(xué)科交叉課程結(jié)構(gòu)，教學(xué)策略主要關(guān)注提升團(tuán)隊(duì)合作能力、問(wèn)題導(dǎo)向的學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)動(dòng)機(jī)培養(yǎng)等。梁循［4］認(rèn)為當(dāng)前金融專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉課程設(shè)置中的教學(xué)深度把握不足，“多而不精”導(dǎo)致學(xué)生不重視學(xué)科交叉課程。以“金融數(shù)據(jù)挖掘”課程為例，設(shè)計(jì)了“傳統(tǒng)理論方法—前沿理論算法—金融場(chǎng)景應(yīng)用”三個(gè)課程模塊，為交叉學(xué)科課程的授課方式提供了新思路。趙曉娟［5］提出了基于學(xué)科交叉融合的“行為金融學(xué)”課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)體系，在考核方式上加入實(shí)驗(yàn)成績(jī)，便于考核學(xué)生的過(guò)程表現(xiàn)和基本能力表現(xiàn)。此外，一些研究也關(guān)注了學(xué)科交叉的組織機(jī)構(gòu)［6］、導(dǎo)師聯(lián)合指導(dǎo)制度［7］以及學(xué)科交叉演進(jìn)階段特征［8］等。（二）金融學(xué)科交叉知識(shí)需求研究現(xiàn)狀學(xué)科交叉或交叉學(xué)科的產(chǎn)生依據(jù)科學(xué)技術(shù)自身的演化邏輯或社會(huì)產(chǎn)業(yè)的真實(shí)需求，根本上還是出于人們面對(duì)綜合復(fù)雜問(wèn)題而對(duì)多學(xué)科協(xié)同攻關(guān)的需求［9］。例如，區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展使得相關(guān)金融行業(yè)需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息安全、供應(yīng)鏈管理等學(xué)科知識(shí)的交叉。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，要求金融專(zhuān)業(yè)人才具備數(shù)據(jù)分析與挖掘的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)金融理論知識(shí)、數(shù)據(jù)分析與挖掘技能和計(jì)算機(jī)編程能力的“三元融合”［10］。碳中和的提出使得碳金融和碳市場(chǎng)迅速發(fā)展，催生了金融專(zhuān)業(yè)與能源、環(huán)境、會(huì)計(jì)、工商管理等多學(xué)科的交叉協(xié)同［11］。這些新業(yè)態(tài)的發(fā)展對(duì)金融數(shù)據(jù)信息、智能化、監(jiān)管等方面提出了新的要求，需要與其他學(xué)科知識(shí)進(jìn)一步交叉融合［12-13］。有研究對(duì)學(xué)科交叉知識(shí)需求進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研：向云［14］對(duì)金融專(zhuān)業(yè)學(xué)生的問(wèn)卷調(diào)查顯示，學(xué)生認(rèn)為存在實(shí)踐應(yīng)用課程較少而理論講授過(guò)多、與計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)融合度不高、核心課程學(xué)時(shí)較短等問(wèn)題；牛華偉等［15］對(duì)5所高水平大學(xué)金融工程專(zhuān)業(yè)的調(diào)研顯示，業(yè)界需求不斷向掌握大數(shù)據(jù)挖掘與分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)等金融科技知識(shí)的金融工程人才傾斜，但國(guó)內(nèi)高校課程中較少涉及這些金融科技需求，導(dǎo)致金融工程專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生與業(yè)界當(dāng)前和長(zhǎng)遠(yuǎn)需求無(wú)法有效匹配。（三）文獻(xiàn)述評(píng)綜觀(guān)現(xiàn)有研究，在金融環(huán)境復(fù)雜度提升和新業(yè)態(tài)不斷出現(xiàn)的背景下，金融專(zhuān)業(yè)學(xué)科交叉人才培養(yǎng)問(wèn)題是學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題?，F(xiàn)有研究對(duì)學(xué)科交叉課程體系、授課方式、考核機(jī)制等提出了改革方向，這些人才培養(yǎng)方式是否符合行業(yè)和學(xué)科發(fā)展需要，應(yīng)實(shí)地深入調(diào)研。已有研究對(duì)在校學(xué)生進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)研，但鮮有對(duì)具體金融從業(yè)人員分行業(yè)進(jìn)行需求調(diào)查。本文對(duì)銀行、保險(xiǎn)、證券、非金融企業(yè)中的金融部門(mén)和科研機(jī)構(gòu)等五類(lèi)金融從業(yè)人員進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)研，分析不同金融從業(yè)類(lèi)型對(duì)學(xué)科交叉知識(shí)的需求，根據(jù)其與現(xiàn)有培養(yǎng)體系的匹配程度提出課程體系改進(jìn)方向。二、數(shù)據(jù)收集與方法參照Uto等［16］問(wèn)卷設(shè)計(jì)內(nèi)容，本文金融從業(yè)人員學(xué)科交叉知識(shí)需求問(wèn)卷內(nèi)容包括：（1）學(xué)科交叉知識(shí)獲取時(shí)遇到的問(wèn)題；（2）學(xué)科交叉知識(shí)獲取的目的；（3）目前主要使用的學(xué)科交叉知識(shí)所屬學(xué)科；（4）未來(lái)預(yù)期會(huì)增加應(yīng)用的學(xué)科交叉知識(shí)所屬學(xué)科；（5）當(dāng)前學(xué)科交叉知識(shí)獲取的途徑；（6）未來(lái)預(yù)期會(huì)更多使用的學(xué)科交叉知識(shí)獲取途徑。自2023年1月至4月，調(diào)研了中國(guó)工商銀行、中信證券、東興證券、安邦保險(xiǎn)等知名機(jī)構(gòu)從業(yè)人員和高校金融方向教師等共計(jì)118人，其中高?？蒲性核?6人（30.5%）、銀行業(yè)36人（30.5%）、保險(xiǎn)業(yè)12人（10.2%）、證券業(yè)22人（18.6%）、其他非金融行業(yè)企業(yè)中的金融相關(guān)部門(mén)12人（10.2%）。使用對(duì)應(yīng)分析方法比較各細(xì)分行業(yè)學(xué)科交叉知識(shí)需求的差異，分析軟件為SPSS20。三、結(jié)果分析（一）金融相關(guān)工作中學(xué)科交叉知識(shí)應(yīng)用的現(xiàn)狀首先，對(duì)各金融從業(yè)人員對(duì)其他學(xué)科知識(shí)的使用情況進(jìn)行了分析，表1中各列給出了問(wèn)卷中不同行業(yè)人員使用各學(xué)科知識(shí)的比例，最后一列是Fisher精確檢驗(yàn)的p值，代表不同行業(yè)應(yīng)用某類(lèi)學(xué)科知識(shí)是否存在差異?？傮w來(lái)看，應(yīng)用最多的學(xué)科知識(shí)依次為“經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)”“計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能”“統(tǒng)計(jì)學(xué)”“會(huì)計(jì)學(xué)”“心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和行為科學(xué)”和“法學(xué)”，這與當(dāng)前學(xué)校金融學(xué)專(zhuān)業(yè)課程體系基本一致。從p值來(lái)看，各行業(yè)對(duì)絕大多數(shù)學(xué)科知識(shí)使用比重基本一致，“心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和行為科學(xué)”和“經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)”差異比較明顯，高校、科研院所和證券業(yè)使用比例明顯較高。通過(guò)進(jìn)一步深度訪(fǎng)談發(fā)現(xiàn)，科研領(lǐng)域?qū)@兩個(gè)學(xué)科領(lǐng)域使用較多毋庸置疑，證券業(yè)更加關(guān)注交易者的實(shí)際行為，很多機(jī)構(gòu)有專(zhuān)門(mén)的行為金融部門(mén)研究投資者的情緒等行為因素的影響。銀行業(yè)以傳統(tǒng)業(yè)務(wù)為主，存貸款、基金理財(cái)和合規(guī)工作對(duì)經(jīng)濟(jì)管理基本理論、會(huì)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和法學(xué)知識(shí)要求較高。其他企業(yè)金融相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)被調(diào)查者選擇與銀行業(yè)類(lèi)似，被調(diào)查者的工作主要集中于投融資業(yè)務(wù)和行業(yè)分析，因此對(duì)基本理論和數(shù)據(jù)分析方法要求較高。保險(xiǎn)業(yè)被調(diào)查者的選擇比較分散，一部分主要從事產(chǎn)品、銷(xiāo)售的被調(diào)查者選擇“法學(xué)”“心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和行為科學(xué)”以及為獲得相關(guān)行業(yè)背景知識(shí)的其他工程學(xué)科；另一部分從事精算工作的被調(diào)查者側(cè)重于保險(xiǎn)定價(jià)、隨機(jī)模擬和分析利潤(rùn)來(lái)源等，因此主要選擇“會(huì)計(jì)學(xué)”和“統(tǒng)計(jì)學(xué)”。（二）學(xué)科交叉知識(shí)獲取面臨的問(wèn)題對(duì)各金融從業(yè)人員所屬行業(yè)與其學(xué)科交叉知識(shí)獲取存在的問(wèn)題進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析，如圖1所示，各維度對(duì)應(yīng)的百分比為方差解釋百分比。維度1解釋百分比為83.7%，對(duì)應(yīng)維度得分較高的行業(yè)為銀行業(yè)和其他非金融業(yè)企業(yè)中的金融部門(mén)；維度2解釋百分比為15.9%，兩個(gè)維度累計(jì)解釋百分比為99.6%。證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和科研院所在獲得學(xué)科交叉知識(shí)時(shí)主要存在的問(wèn)題是“缺少相關(guān)教材或?qū)W習(xí)材料”“沒(méi)有適合的講授教師”；銀行業(yè)從業(yè)人員更多存在的問(wèn)題是“沒(méi)有足夠時(shí)間安排學(xué)習(xí)”。在調(diào)查樣本中，銀行業(yè)從業(yè)人員以銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)為主，而證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)中從事量化、精算等業(yè)務(wù)的從業(yè)人員接觸新問(wèn)題、新技術(shù)、新業(yè)態(tài)更加頻繁，對(duì)于一個(gè)全新的領(lǐng)域很難找到現(xiàn)成的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)應(yīng)對(duì)。（三）學(xué)科交叉知識(shí)獲取的目的從圖2可以看出，科研院所與“仿真模擬實(shí)驗(yàn)”“模型建立”的關(guān)聯(lián)最為密切；銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)與“獲得相關(guān)行業(yè)背景知識(shí)”“未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)”的關(guān)系最為密切；而證券業(yè)更傾向于“數(shù)據(jù)處理”“未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)”。隨著金融與其他學(xué)科的不斷融合，金融市場(chǎng)中更多實(shí)際數(shù)據(jù)被納入實(shí)證和預(yù)測(cè)模型，實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中研究人員在金融市場(chǎng)中的行為，即實(shí)驗(yàn)金融領(lǐng)域，也在發(fā)展壯大，這些理論和方法研究主要集中在高校和科研院所。銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)被調(diào)查者工作中較少直接接觸理論模型。例如，在進(jìn)行深度訪(fǎng)談時(shí)，一名在券商債銷(xiāo)崗位的被調(diào)查者表示，業(yè)務(wù)部門(mén)確定債券發(fā)行價(jià)格和窗口會(huì)參考研究所的分析報(bào)告，但除了特定研究和技術(shù)崗位外，很少直接使用教材和論文中的定價(jià)理論模型，在進(jìn)行行業(yè)分析時(shí)，需要使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)等知識(shí)處理宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和會(huì)計(jì)報(bào)表等。（四）學(xué)科交叉知識(shí)所屬學(xué)科圖3（a）和圖3（b）分別為各類(lèi)金融從業(yè)人員當(dāng)前主要使用和預(yù)期未來(lái)會(huì)更多使用的學(xué)科交叉知識(shí)所屬學(xué)科。當(dāng)前，證券業(yè)和科研院所學(xué)科交叉知識(shí)比較相似，與“心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和行為科學(xué)”“統(tǒng)計(jì)學(xué)”關(guān)系最為密切；銀行業(yè)與“計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能”“法學(xué)”關(guān)聯(lián)較密切；而保險(xiǎn)業(yè)與其他金融部門(mén)沒(méi)有特定對(duì)應(yīng)的學(xué)科類(lèi)型。這一特征與（三）中一致，行為金融等領(lǐng)域和各類(lèi)前沿的量化模型在科研院所和證券業(yè)中率先得到發(fā)展，銀行業(yè)從業(yè)人員使用其他學(xué)科交叉知識(shí)，主要用于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和合規(guī)工作等。在回答“在您所從事的金融相關(guān)工作中，您預(yù)測(cè)哪些學(xué)科的知識(shí)未來(lái)還會(huì)進(jìn)一步加深與金融的學(xué)科交叉？即當(dāng)前沒(méi)有交叉應(yīng)用但未來(lái)極有可能大量應(yīng)用，或當(dāng)前已經(jīng)應(yīng)用但未來(lái)還會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)”這一問(wèn)題時(shí)，各類(lèi)金融從業(yè)人員所選學(xué)科的分布相比當(dāng)前特征產(chǎn)生了較大變化?！坝?jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能”“會(huì)計(jì)學(xué)”“統(tǒng)計(jì)學(xué)”與科研院所、證券業(yè)、銀行業(yè)的關(guān)系都非常密切；證券業(yè)與“心理學(xué)、社會(huì)學(xué)和行為科學(xué)”“統(tǒng)計(jì)學(xué)”繼續(xù)維持了緊密的聯(lián)系。金融科技的發(fā)展不斷沖擊著傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)，未來(lái)復(fù)合型金融人才需要具備更多的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算機(jī)編程和行業(yè)分析能力。在進(jìn)一步深度訪(fǎng)談中，多個(gè)不同金融行業(yè)的被調(diào)查者都表示，未來(lái)將需要更多會(huì)計(jì)學(xué)知識(shí)來(lái)讀懂愈發(fā)復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)表，同時(shí)需要前沿統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)知識(shí)來(lái)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)走勢(shì)。此外，傳統(tǒng)的定價(jià)和預(yù)測(cè)等模型多為建立在完全理性假設(shè)下的數(shù)理模型，心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科發(fā)展使得人為因素在模型中愈發(fā)得到重視，未來(lái)這些學(xué)科知識(shí)將更多在證券業(yè)和其他金融行業(yè)中被使用。（五）學(xué)科交叉知識(shí)獲取的途徑圖4（a）和圖4（b）分別為被調(diào)查者當(dāng)前獲取學(xué)科交叉知識(shí)的途徑和預(yù)期未來(lái)使用的途徑。銀行業(yè)和證券業(yè)與“專(zhuān)題培訓(xùn)”“案例研究”和“手把手教學(xué)”關(guān)系較為密切，這幾種知識(shí)獲取途徑有明顯的問(wèn)題導(dǎo)向特征，而其他行業(yè)當(dāng)前使用的途徑比較分散?！罢n堂系統(tǒng)講授”的方式能夠使學(xué)生完整且系統(tǒng)地獲取某一領(lǐng)域知識(shí)，但需要投入較多時(shí)間。從（二）的分析中可看出，銀行業(yè)和證券業(yè)學(xué)科交叉知識(shí)獲取存在沒(méi)有足夠的時(shí)間安排學(xué)習(xí)和沒(méi)有適合的講授教師等問(wèn)題，因此該途徑當(dāng)前使用較少。在無(wú)法及時(shí)獲得學(xué)科交叉知識(shí)或問(wèn)題較為復(fù)雜時(shí)，一些被調(diào)查者選擇直接與其他機(jī)構(gòu)合作，這種途徑主要集中在科研院所。對(duì)于未來(lái)預(yù)期學(xué)科交叉知識(shí)獲取途徑，很多證券業(yè)、銀行業(yè)和科研院所選擇了“課堂系統(tǒng)講授”，其他途徑與當(dāng)前情形基本一致。這進(jìn)一步表明，被調(diào)查者需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)其他學(xué)科知識(shí)，僅依靠短時(shí)間問(wèn)題導(dǎo)向的學(xué)習(xí)方式不足以獲得所需知識(shí)。四、結(jié)論與建議金融行業(yè)的發(fā)展對(duì)學(xué)科交叉知識(shí)的需求日益增加，學(xué)科交叉人才培養(yǎng)也已成為金融及相關(guān)專(zhuān)業(yè)教學(xué)改革的重要方向之一。未來(lái)金融學(xué)專(zhuān)業(yè)如何提升交叉復(fù)合性以及哪些課程應(yīng)納入教學(xué)計(jì)劃以提升金融專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的綜合能力，須深入實(shí)際行業(yè)對(duì)從業(yè)人員進(jìn)行調(diào)查，才能真正適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)金融人才的需求。本文通過(guò)對(duì)各類(lèi)金融從業(yè)人員的問(wèn)卷調(diào)查中得到了如下特征和人才培養(yǎng)啟示。首先，從各金融行業(yè)被調(diào)查者學(xué)科交叉知識(shí)獲取存在的問(wèn)題來(lái)看，金融學(xué)科交叉面臨著拓展知識(shí)廣度和深度的障礙。一方面，學(xué)科交叉知識(shí)積累相較單一學(xué)科而言需要更長(zhǎng)時(shí)間，在工作崗位上很難有足夠時(shí)間從零開(kāi)始學(xué)習(xí)某一領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)；另一方面，對(duì)特定學(xué)科交叉領(lǐng)域知識(shí)有深度的要求，而一些細(xì)分交叉領(lǐng)域仍處于探索階段，在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)難以及時(shí)找到相應(yīng)深耕領(lǐng)域的人才或研究成果。在拓展知識(shí)廣度上，高校應(yīng)承擔(dān)更多責(zé)任，為學(xué)生提供滿(mǎn)足未來(lái)學(xué)科交叉趨勢(shì)的各學(xué)科基本原理和方法。在拓展知識(shí)深度上，高校并不能為畢業(yè)生提供滿(mǎn)足未來(lái)新形勢(shì)的全部知識(shí)，應(yīng)提高學(xué)生知識(shí)獲取和整合的能力，與企業(yè)合作組建交叉創(chuàng)新人才培養(yǎng)師資力量，以實(shí)際需求為導(dǎo)向，深化具體學(xué)科交叉領(lǐng)域的發(fā)展。其次，從各金融行業(yè)被調(diào)查者的學(xué)科交叉知識(shí)獲取的目的來(lái)看，金融學(xué)科交叉既要滿(mǎn)足傳統(tǒng)業(yè)務(wù)所需的專(zhuān)業(yè)能力，也要滿(mǎn)足新興業(yè)務(wù)所需的創(chuàng)新能力。新興業(yè)務(wù)與多學(xué)科交叉理論方法相互催生，金融業(yè)數(shù)據(jù)化、智能化的特征也使傳統(tǒng)業(yè)務(wù)面臨知識(shí)體系重構(gòu)，僅靠單一金融學(xué)科的傳統(tǒng)理論無(wú)法為解釋金融現(xiàn)象和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)提供指導(dǎo)。以經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的金融學(xué)順應(yīng)了近若干年復(fù)雜金融衍生產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需要，但并不足以指導(dǎo)未來(lái)人工智能、大數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。因此，在未來(lái)高校金融課程體系建設(shè)過(guò)程中，并不是單純需要增加其他學(xué)科課程內(nèi)容，而是要全方位順應(yīng)金融業(yè)態(tài)發(fā)展，重建金融學(xué)科理論基礎(chǔ)。再次，從各金融行業(yè)被調(diào)查者學(xué)科交叉知識(shí)獲取的內(nèi)容