数字金融背景下的金融工程专业实验教学探索与实践

黄 璐，倪兴兴，薛松超，韩忠奇

（1.北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081；2.深圳希施玛数据科技有限公司 教育服务部，广东 深圳 518000）

近年来，我国金融市场发展迅猛，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，金融产业生态正在发生深刻变革[1]。当前，数字金融已成为金融和科技深度融合的新业态和新的发展阶段[2]。金融工程作为一门前沿交叉性学科，将工程思维引入金融领域，运用数学、经济学、管理学、金融学、计算机、信息科学、统计学等多门学科知识，是设计、开发和实施新型金融工具和金融产品的综合性学科[3]，旨在创造性地解决金融问题并有效降低金融风险。在数字金融大背景下，金融产品和金融工具的设计和开发方式发生了颠覆性的变化，高校金融工程专业人才培养和教育教学改革势在必行。

1 金融工程实验教学中存在的问题

金融工程学科课程具有明显的交叉性、前沿性和实践性特征[4]，强调对学生创造性运用各类金融工具和策略解决金融问题能力的培养，其课程设计一直是金融创新人才培养环节中的重点与难点问题。实验教学作为将理论知识应用到实践操作中的重要方法，对培养学生的知识理解、实践应用能力和创新思维起到关键作用，已成为金融工程专业课程学习的重要手段[5]。调研发现，我国金融工程专业实验教学主要存在以下问题。

1.1 尚未建立与学科交叉融合相适应的实验课程体系

经过多年发展，国内众多高校已充分认识到金融工程学科的交叉性特征，因此，在课程体系建设上注重完整性，逐步建成了包括数理类基础课程、金融类基础课程、计算机类基础课程等在内的金融工程专业理论课程体系，但与此同时，却严重忽略了相关实验课程的配套体系化建设[6]。具体表现为：

（1）开设的实践课程与传统金融学或投资学方向的实践课程设置如出一辙，重要的前置实验模块缺失，大大影响学生后续对金融工程关键知识点的理解。例如，没有开设提高学生计算机编程能力的专业核心实验课程，导致学生后续不能熟练分析和处理金融数据[7]；相关数理类实验课程设置占比偏少，学生数理计算与推导实践能力培养不足，后续难以理解包括伊藤引理在内的随机微积分内容及其在金融衍生品定价中的应用。

（2）虽然设置了金融工程专业的相关实验模块，但前置的实验课程在内容设计上与金融工程专业知识相互孤立或割裂，未建立贯通式实践能力培养体系。例如，不少高校提前安排学生学习了C 语言、C++、Java、Python 等计算机基础课程，但实验教学过程中过于关注编程语言本身的基础技能，未能有效结合金融工程专业知识和实际案例，导致学生在面对金融工程实际问题时依然束手无策；又如，教师在教授宏观经济学、微观经济学、金融学、会计学、财务学等金融类前置基础课程中，并未引导学生利用数理工具与方法分析财经现象，不能与当下金融热点相结合；在介绍Eviews、Spss、SAS、MATLAB 等统计学类分析软件过程中，仅以教材上的常规数据作为实验对象，未带领学生接触和了解金融真实市场中的海量数据，疏于对学生金融实践能力的培养[8]。

1.2 尚未形成以满足业界需求为导向的实验课程动态发展机制

金融工程是利用数学方法和金融思想来解决市场中实际存在的矛盾的学科[9]，但当今金融市场发展日新月异，形势瞬息万变，传统固化的课程设置机制难以满足业界的实际需求。

（1）实验课程在内容更新上未能与时俱进，不能及时反映金融工程专业发展的前沿与实践应用，严重滞后于业界实践需求。例如，随着金融科技和大数据技术的发展，业界需求不断向掌握大数据挖掘与分析、机器学习、区块链技术等金融科技知识的金融工程人才倾斜[10]，例如，全球公认的特许金融分析师（CFA）资格考试在2019 年新增了金融科技（Fintech）考试内容。然而，国内高校金融工程专业有关大数据挖掘、区块链、人工智能等方面的实验课程几乎尚未涉及。

（2）实验课程的考核机制未能与应用人才的培养目标相适应。一方面，考核制度不规范，例如，不少高校依然沿用金融理论考核的模式，闭卷考试、概念定义的题型大量存在；另一方面，实验考核机制单一，考核内容毫无创新，无法对学生的自主分析能力、对所学知识的理解应用能力及创新开发能力等进行全方位考查。

1.3 尚未构建面向实践前沿的实验教学技术跟踪及创新机制

当前，数字金融领域发展迅猛，其本质是由科学技术驱动的金融创新，是以深度技术创新对传统金融产品和服务加以革新。例如，大数据技术正在重构客户行为偏好与风险评估模式，人工智能正在取代业务流程人工控制，风险收益匹配、产品结构设计等金融核心问题都可以通过“数据+技术”的方式予以解决。同时，金融行业对人才需求的新偏好也愈发凸显，例如2019 年商业银行的校招和社招中涉及数量庞大的量化研究、数据分析等岗位，不少银行更是直接设置金融科技人才管培生专项。在此背景下，必须保持实验教学技术和手段的与时俱进和不断创新，才能让学生及时跟踪了解科技金融领域产品和技术的前沿和发展动态。

与业界实践相比，高校的金融工程专业实验教学技术与手段滞后严重。例如，很多实验课程还是以金融基本业务的操作与验证为主，老师大多停留在对常规金融软件（股票行情软件、模拟证券软件等）的使用与操作的介绍上，学生只能通过软件中的数据对金融现象进行验证分析，无法探寻金融创新业务中的问题；又如，不少高校受经费投入限制，难以支撑实验教学模拟现实市场的需求，更缺乏融合云计算、大数据、人工智能等前沿技术与金融业务的实验教学环境和硬件设备支撑。

1.4 尚未推行多元化的实验教学模式

很多高校金融工程实验课程仍以传统的线下课堂教学为主[11]，形式单一，大多按照“老师讲、学生听”“教师演示、学生操作”的模式进行。学生跟随教师的步骤按部就班、按传统模块完成任务，教学只强调结果，忽略了学生在学习过程的反馈与互动，无法激发学生对金融工程相关问题进行深入思考。

其次，高校教师作为单一授课主体，虽然有丰富的金融理论知识，但实务经验较少[12]，在实验课程的内容和模块设计上很难反映最新实践并深入剖析解决方案背后蕴含的设计原理，不能有效帮助学生连接金融理论与行业前沿。

2 应对数字金融变革的金融工程实验教学改革实践

北京理工大学管理与经济学院一直重视对学生创新能力的培养，注重对教学内容的改革与实验方法的持续创新。结合数字金融的快速发展对创新人才的实际需求，学院首先明确了金融工程专业实验教学改革的目标——学以致用、培养能准确把握金融发展新趋势、以创新性的金融方案解决现实金融问题的金融工程专业人才。围绕这一目标，学院进一步制定了实验课程改革的原则：坚持“宽基础、重实践、求创新”。具体来看，学院主要从重构实验课程体系、变革实验教学技术和手段、创新实验教学模式三方面推进金融工程课程的实验教学改革。

2.1 依托理工类高校专业优势，重构模块化实验教学体系

学院采用模块化组织方式对实验课程体系框架进行设计（见表1），一方面可以更好地服务于金融工程专业学科交叉的特征，另一方面，也便于实现模块内课程内容的快速更新和动态变化。同时，学生也可以根据自己的兴趣灵活自由地对不同模块进行选择与组合。内容设计包括金融应用类实验课程、数理类实验课程、计算机编程类实验课程、法律类实验课程和专题类实验课程五大模块，分别用于培养和提升学生的金融实务专业能力、数理计算和推导能力、金融建模、编程和数据分析能力，增强学生的法制观念，帮助学生掌握金融前沿。其中，专题类课程主要是基于学院老师的科研课题和外部金融合作机构的委托项目进行选题，并邀请国内知名金融机构专家作为客座教授进行实验课程指导，引导学生聚焦金融前沿和业界最新需求。

表1 金融工程专业实验课程体系设计

我院充分发挥了院系融合优势，紧密结合北京理工大学理工科优势学科，联合计算机学院、数学与统计学院等外院优势师资力量，共同设计和开发新的实验课程。同时，也引导和鼓励学生跨专业学习计算机编程和数理类相关课程,促进金融工程专业与其他专业在内容上的融合。目前，我院与计算机学院、数学与统计学院互认学分的实验课程中，30%为必修课，70%为选修课。

学院还制定了金融工程专业实验课程的一系列管理机制，从制度上保障实验教学体系的动态变化。例如，成立专门的实验课程专家组，每年定期对实验课程的模块结构及其内在课程进行审订。在成员构成上，既包括金融工程专业的本院教师，也包括计算机学院、数学与统计学院等外院授课教师，还包括一定比例的国内知名金融机构专家。

在考核方式上，每门实验课程都要求从三个维度建立考核指标，分别考查学生在实验课堂的参与度及对关键实验知识点的掌握程度、实验分析过程中的交流反馈和团队合作表现及对相关实验分析工具的熟练操作程度、运用相关实验知识在金融产品方案分析和设计中的实践能力。如果是高阶实验课程，还要关注金融产品方案设计的实用性、新颖性和创新性。

2.2 推进产教深度融合，促进实验教学技术的创新与变革

为了保持金融工程专业实验教学技术和手段的与时俱进和不断创新，学院全方面深化推进产教融合校企合作，共建“互动共享”式先进实验平台。

（1）拓展多渠道校企合作。学院分别与国泰安共建金融科技创新投资分析实验室和金融大数据量化实训平台，与万得合作开发量化投资和金融建模实验课程，与瑞思合作共同培养科技金融核心教学团队，与东方财富合作参与“全国大学生金融挑战赛”，与搜知数据合作参与“全国大学生信息素养大赛”。通过上述合作，学院实现先进实验平台的共建以及实验数据、实验技术和实验成果的共享。

（2）推进实验教学技术不断创新，为量化交易实验流程的探索和金融建模服务。基于校企合作共建的科技创新投资分析实验室，学院为学生提供股票、债券、外汇、期货、期权、互换等全面立体的金融资讯和金融衍生品实时数据，提供MATLAB、SAS、R、SPSS、Python 等数据分析软件，提供文华赢智程序化交易软件（WH8）、QuantDesk 平台等量化交易分析工具，带领学生学习真实商业环境的全套流程，包括衍生品估值定价、期权定价计算、风险敞口管理等多项练习，并通过与金融机构从业人员合作共同开展互动式教学，引导学生掌握量化投资的数据分析、策略模型构建、策略回测验证、模拟仿真实战等应用。

（3）不断吸收人工智能和区块链等前沿技术。例如，学院基于区块链交易所实训系统，带领学生在数字货币平台上进行数字货币行情查看、币币交易、法币交易、货币资产充值、提现、划转等操作。又如，利用机器学习预测金融交易策略、借助人工智能技术开展金融欺诈检测实验。

2.3 探索多元混合的实验教学新模式

学院打破了单一传统的线下课堂实验教学模式，构建了多元混合式的金融工程专业实验教学模式，主要表现在以下几个方面：

1）线上和线下相结合。

学院一方面利用线下课堂重点指引学生动手操作、验证实验想法和讲授实验要点；另一方面，充分利用线上授课软件（如乐学、雨课堂、Blackboard、MOOC 等）和各类网络资源拓宽线上课堂，采用“翻转课堂”的教学方式引导学生自主学习，并通过部分实验作业的线上反馈帮助指导老师在线批改作业，通过定量分析工具及时、全面、准确地了解学生对各知识点的掌握情况，同时，通过建立QQ 群、微信公众号等实时通信平台加强指导教师与学生的互动和交流。

2）“请进来”和“走出去”相结合。

学院定期邀请大数据、区块链、人工智能、金融科技理论与实务的诸多专家加入实验教学师资团队或来学校举办大讲堂，分享当下的技术前沿、经济热点和金融案例。同时，学院建立了稳定的、持续性的校外实习实践基地，带领学生参与企业课题和任务提高实践能力。此外，学院还激励学生通过“走出去”的方式参加各类竞赛，与国内外同学交流切磋，获得更多业界专家指点，反思课程学习中的不足，达到“以赛促学”的效果。

3）大量引入情境式案例。

指导老师通过设计金融实验案例，让学生分组参与到模拟实验教学中，扮演案例中的人物角色，体验真实的交易决策环节[13]。例如，在跨境电商保理融资实验案例中，学生分别扮演国内供应商、国内保理、境外电商和境外支付四种角色并按流程完成所有操作，尤其在实验环节中引入了区块链相关技术，如加密、解密、私钥、公钥、上链、区块链部署、区块链浏览器、智能合约编写、智能合约触发等。这种基于问题导向的情境式学习帮助学生快速理解区块链创新应用模式对金融业务的改造，领悟了新技术对商业模式的改变与应用价值，培养了学生的区块链思维与能力，并显著激发了学生的创新意识。

3 未来建设方向

后续，面向金融科技等诸多应用技术和应用场景的高速发展，金融工程专业的实验教学还需要持续创新、不断探索新思路。

3.1 引入虚拟现实技术搭建虚拟金融实验平台

引入AR、VR 等虚拟现实和增强现实技术，构建3D 虚拟金融实验平台，营造沉浸式高度仿真的实验环境，满足金融工程专业教学中“不可及、不可触、不可达”的实验教学需求，进一步拓展实验教学的内容和功能。例如，配合已有实验数据和实验分析软件，引导学生在3D 虚拟金融实验平台上结合特定实验案例和场景，开展智能投顾、量化风控、VR 金融教育、AR 金融营销、金融服务客户体验优化等诸多创新项目的探索应用。

3.2 推进行为科学实验和金融科技实验交叉融合

金融投资决策是一个心理过程，人们在判断和决策过程受到认知过程、情绪过程、意志过程等各种心理因素的影响[14]。行为科学主要研究自然和社会环境中人的行为或人类集合体的行为，以实现预测和控制人的行为的目的，在推动现代管理和经济学理论发展过程中展现了明显优势[15]。建议深度推进行为科学实验和金融科技实验交叉融合，例如，在实验课程中，引导学生利用脑电装置观测不同投资者在期货价格上涨和下跌过程中大脑对价格变化信息的反应，及在相应买卖决策过程中的行为表现，帮助学生深入理解人的行为存在非理性成分，认识到金融市场主体在市场行为中的偏差与反常，引导他们思考如何客观研究和预测金融市场的发展。

4 结语

随着数字金融的蓬勃发展，金融科技正在成为金融高质量发展的“新引擎”，世界众多国家已制定并执行金融教育国家战略，金融工程专业教育肩负新的使命。未来，不但要在实验课程教学体系、软件技术应用、实践实验平台建设等多个方面坚持自我革新，还要注重实验教师队伍的建设，注重金融学、统计学、计算机科学各类人才的协同，将金融实践领域的创新性做法引入教学中，并保持教师自身知识结构的不断革新。