為FinTech備即戰力,哈佛、賓州等名校讓大學課程無縫接軌業界
為FinTech備即戰力,哈佛、賓州等名校讓大學課程無縫接軌業界

大學未來培養跨領域人才,應逐漸調整讓學生增加學習和摸索各項專業的時間,金融科技橫跨多領域,大學應汲取經驗快速調整,採取更開放的教學模式,創造符合未來需求的高等教育。

美國、英國、歐洲、新加坡各大學為因應金融科技人才需求,在幾年前就開始積極轉型,推出許多學程、學位。現在有金融科技課程的大學已是主流,各大學結合理工學院的程式設計和商學院財務知識課程,更結合產業界實務應用,以獲取學生青睞。從全球各大學的學程經驗能發現,大學競爭力與產業優勢緊密依存,許多大學深知金融科技趨勢變化太快,惟有透過產業回饋才能讓學生在真實世界中獲得實戰經驗,真正掌握新的趨勢,提供創新人才。

史丹佛大學曾在2014年提出未來大學的藍圖「Stanford 2025」,其中有一句話描述人文教育的目的在於,為看不見的未來機會做好準備(Preparation of Appointments Not Yet Made)。金融科技就是最好的詮釋之一,5年前沒有一個學校的主修能夠涵蓋其範圍,而未來產業潮流也將把大學推向跨領域、目的性學習,成為更加開放的教育中心。

名校、社區大學快速轉型提供跨領域學位

美國、英國各大學及金融教育機構這幾年紛紛推出金融科技學程,最著名的包括哈佛大學、賓州大學華頓商學院、密西根大學,英國、歐洲各大學,以及香港大學、新加坡大學等,這樣的轉變不只發生在名校,許多小型和社區大學也快速轉型,提供跨領域學位,其他金融教育機構如CFTE、Udemy亦有許多線上資源提供產業培訓課程。金融科技已經跳脫傳統商學院財金科系的課程,走向科技化面向。

美國Courselounge網站分析目前的金融科技課程,除了最基礎的支付和交易,更需要結合新的趨勢如數位錢包、群眾募資、P2P借貸、行動收單服務(MPOS)、微型與中小企業服務(MSME)、區塊鏈和虛擬貨幣等範圍,目前兩個最大的趨勢為金融科技結合人工智慧,以及金融科技結合區塊鏈。財金科系能提供的課程為背景知識,更重要的是數據分析和程式設計的能力,例如美國大學提出金融科技畢業應能勝任的職位包括:區塊鏈軟體工程師、資安專員、App開發工程師、財務分析專員、資料分析專員等。

金融科技的企業主則是希望能從大學取得即戰力,除了必備的基礎知識,也能夠回答出在實際產業中能有什麼貢獻,解決實際遇到的問題,因企業需要用實際金錢支持能夠實戰的人才。

許多大學打著短期內補給金融科技知識,開設線上金融科技戰鬥營,快速取得相關工作能力,例如美國華盛頓大學、加拿大多倫多大學、澳洲雪梨大學都提供24週戰鬥營,吸收對象為在相關工作領域至少2年的在職學生,不限於程式設計和財務金融相關工作領域。教學模式為創新的線上互動,學生每週須完成一個專案,上課時間可依自己的行程彈性調整,上課的模式也並非一般傳統講課,而是與其他成員的互動式討論,除了同學還包含課程講師、教學助理和支援顧問團隊。這些戰鬥營目標是在短時間內取得運用在真正工作上的技能,並提供大量的顧問資源,以及一對一的個人輔導。部分學校則將戰鬥營的內容細分為程式設計、資料分析、資安、使用者經驗或者數位行銷等項目,提供更符合個人化需求的選項。

大學連接業界跟上快速產業變遷趨勢

哈佛大學的網路學程首重專題報告(Capstone Project),在學程的最後提出能在實務上做出如何的應用。

加州柏克萊大學的金融科技學程則提出多元化授課方式,包括一般授課、個案討論、研討會、產業講座、與業界連線、專題報告、全球同儕連線。與業界連線的對象包括目前金融科技產業內的中高階主管,銀行、投資、房地產、保險、風管、監理等各面向人才;金融科技新創公司主管,從中發現目前規模化和組織成長缺乏的要素;顧問公司,學習如何為客戶提出解決問題的方法;金融科技愛好者,從中吸取各種前瞻的金融科技未來技術和方向。

紐約大學從2014年開始提供金融科技課程,是最早轉型的大學之一,為因應金融科技的人才大量需求,開設1年的理工碩士學位。紐約大學發現,要跟上產業快速的腳步非常困難,主修課程須能符合目前市場最需要的知識和工具,例如程式設計、交易平台、區塊鏈、加密貨幣、金融領域的機器學習、金融科技領域的領導力等,目標更要能提供市場創新人才。金融科技業者在尋找的人才,往往需要更特定的技能,例如前端、後端資料分析、使用者經驗(UX)工程師等,除了學校給的技能,還需要持續學習。紐約大學金融科技課程提出實驗學習(Experimental Learning),讓學生在分組處理實務問題時,更能理解真正產業需要的技能和更多延伸的領域。

美國大學生可爭取實習機會提早體驗職涯

名校的優勢在於與市場接近,能順利與產業接軌。美國市場廣大,大學的作法多為開放式,讓學生自行爭取實習機會,競爭往往非常激烈,高盛銀行表示,今年金融科技的實習申請數創新高,相當炙手可熱,該集團的實習生錄取率為1.5%。澳洲國民銀行(NAB)今年也為澳洲四大銀行招募500位實習生,希望能成功強化銀行科技力。

許多大學著手界接產業機會,英國倫敦政經學院、倫敦大學、國王學院、諾丁罕大學透過CFTE機構與金融業者合作,提供實習機會;新加坡OCBC銀行與義安理工學院(Ngee Ann Polytechnic)合作,在學校的最後一年進入銀行實習,最後一年的核心課程與銀行的每日工作結合,從實務操作過程中達成學習目標,讓學生能提早體驗職涯,並在產業實務中深化核心技能,幫助學生在科技動態變遷之中更快速取得個人機會。

金融科技學程與HSBC結盟英牛津大學成企業人才培訓首例

今年6月牛津大學金融科技學程與HSBC合作,是英國第一個大學結合企業人才培訓的首例。HSBC在過去幾年體認到金融科技的快速演變,為了讓員工能跟上,必須不停地增加技能,尤其是工作內容與數位和科技化相關的職位。牛津大學提供最新的金融科技發展給HSBC上千位各領域的員工,並為其特別開設FinTech 101,提供結合基礎知識、新科技及應用的課程,使員工能夠在提供新的數位產品和服務時更加上手,並能在未來發掘更多新的產業機會。

以大學的角度來看,與企業合作提供金融科技知識的即戰力,因應快速變遷的產業;而以金融機構的角度來看,能夠快速培育內部人才,建構數位科技知識,並將產業實際遇到的各種經驗再回饋給大學,HSBC許多中高階層主管為牛津提供特別講座及兼任授課。

對於一個高中畢業生來說,經過無數個標準化的課程和考試後,並不是每個人到了申請大學時,都知道自己想主修什麼。當然有許多人在高中畢業時已經做好生涯規劃,立志要當醫生、當工程師,但還有許多人不確定想像中的那些專業,實際上是否真的適合自己。大學未來培養跨領域人才,應逐漸調整讓學生增加學習和摸索各項專業的時間,告訴學生不要太過著急,還有嘗試的時間,如美國大學在申請時可提出未決定主修(Undecided/ Undeclared Major),也就是延後決定主修學位,在第一年多方嘗試後再決定學習方向。未來工作的樣貌無從得知,但跨領域學習將是主要趨勢,從金融科技崛起,不再只是一個科系能取得所有工作需具備的能力,金融科技橫跨多個領域,大學應汲取經驗快速調整,採取更開放的教學模式,創造符合未來需求的高等教育。(本文作者為台灣金融研訓院特約研究員)

本文轉載授權自:台灣銀行家

責任編輯:黃翊禎、侯品如

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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