新聞速讀｜金融業 AI 採用加速，調查指僅 9% 畢業生具備必要技術

InfoAI 編輯部

AI 正快速改寫金融業的能力需求，但新鮮人的準備度卻呈現明顯斷層。

01｜理解事件

由 CQF Institute 所發佈的最新調查結果指出：僅不到 9% 的量化金融專家認為當前畢業生具備進入 AI／機器學習金融職場所需的技能。這份研究涵蓋量化交易、研究、風控、投資管理等領域的專業從業者，反映產業對人才能力的集體觀察。

調查顯示，83% 的受訪者已在工作中使用或開發基於 AI 的工具，其中包括市場分析、交易策略生成、報表製作與程式撰寫輔助等日常任務。工具使用的細項分布為：30% 用於程式撰寫與偵錯、21% 用於市場情緒分析、20% 用於產出報告。同時，機器學習與生成式 AI 的採用率皆達 31%，反映企業的技術整合速度極快。

值得注意的是，模型可解釋性（41%）、運算成本（17%）與監管要求（16%）被認為是金融 AI 應用最主要的挑戰；然而，相較業界快速演進，僅 14% 的公司提供正式 AI 培訓課程，加劇人才落差的結構性問題。

在這樣的環境下，金融與資料科學交叉的技能組合被視為「新的入門要求」，而非額外加分條件。

02｜解讀新聞

這則新聞反映了金融產業技術演進速度與學術端培育模式之間的落差正在持續擴大。產業早已將 AI 工具視為日常操作的一部分，不論是策略回測、預測模型、投資組合優化，甚至是自然語言分析，都已具備可量化的效益與成熟度。

在這樣的背景下，新鮮人僅依賴傳統金融理論、統計或程式入門能力，已難以直接銜接產業需求。金融機構需要的是 能理解資料、能操作模型、能評估風險的跨域型人才。這不只是技能升級，而是專業定位的轉變。

此外，企業雖有強烈 AI 投入意願，但正式培訓比例偏低，也代表新進人才必須具備更強的自我驅動能力。企業願意給工具，但無法為每個人補上基礎知識。誰能自己補齊技能、理解模型限制、掌握風控邏輯，誰就能站上職涯快車道。

未來金融市場的競爭將不只來自演算法本身，而是人才能否把工具變成策略、把資料變成洞察。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞看到，AI 時代的金融工作不再是套用公式或背誦模型，而是要理解 演算法如何影響市場、資料如何塑造決策、模型如何帶來風險。這是一種新的專業素養，結合數學、金融、資料科學與批判性思考。

在這個框架下，讀者若身處金融相關領域，應掌握三種核心能力：第一，理解 AI 工具的運作邏輯，知道它們能做什麼、不能做什麼；第二，能將資料科學思維導入決策，而不是只把 AI 當成黑盒；第三，看得懂模型背後的責任問題，包括偏誤、操控風險與監管要求。

對讀者來說，這代表 金融專業將不再依賴單一技能，而是依靠能否把 AI 轉化為洞察與決策力，成為產業升級過程中的關鍵角色。

04｜重點提煉

• 僅不到 9% 的金融專家認為畢業生具備 AI／機器學習所需技能，83% 業界已在日常使用 AI 工具

• AI 已成金融核心能力，從程式輔助到市場分析都依賴模型，新鮮人若僅具備傳統金融知識難以銜接

• 企業正式 AI 培訓僅 14%，產業落差與教育進度脫節，新進人才需具備更高的自我學習能力

• 真正的競爭力來自將 AI 化為洞察與決策，而非單純會操作工具，這將成為新世代金融工作的基礎門檻

05｜後續觀察

接下來值得注意兩項趨勢：第一，大學與金融機構是否會加快課程改革，導入更多資料工程、機器學習與模型風險控管內容；第二，各國監管機構對 AI 模型的規範是否會收緊，例如透明度、可解釋性與審計要求，進一步改變金融從業者所需的技能組合。

參考資料：

• Quantitative finance experts believe graduates ill-equipped for AI future

AI 素養｜AI 為什麼會亂講話？揭開大型語言模型的「黑盒子」運作邏輯
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