1樓：貝斯
現在金融的眾多方向裡面金融科技比較熱，可以見到很多大銀行都在布局金融科技子公司，比如建行新設了建信金融科技，如果想不被拋棄的話，可以主動學習一些量化、資料分析、資料處理方面的知識。
傳統的金融金融從業主要可以分前台部門和業務部門。
前台部門就是業務部門，比如投行、資管、固收等，投行類包括債券承攬承做、IPO承攬承做和信託業務。投行類對口的是CPA，此外CFA和FRM在財務分析、專案評估、風險評估也有很幫助。
後台部門，如風控、合規、法務等，後台部門裡面風控部門是核心部門，風控就是金融的核心，風控部門往往能決定業務部門申報的專案是否通過，風控崗位主要是對業務條線風險點的監控，當然中國現在風控的技術手段還不夠成熟、國家也在大力培養風控專家，有興趣的同學可以嘗試考考FRM。
2樓：BigQuant
人工智慧的快速發展正在逐步替代各個行業的一些工種，金融業也不例外。
首先我們要肯定和認同這一現象。畢竟人工智慧和大資料時代的到來顯示了當前整個社會的進步，這股潮流席捲的並不僅僅是金融行業，各行各業都或多或少受到了其影響。使得各行各業在業務處理上都有所進步，也進一步推動了這些行業的優勝劣汰，使得行業加快轉型的步伐，尋找新的贏利點，更好的處理現階段出現的一些風險。
就拿當前的銀行行業來說，這個行業的大資料影響已經很明顯了，央行的信用大資料處理庫更好的推動了銀行信貸客戶的選擇。與人工智慧和大資料同行而來的網際網路金融（像是餘額寶之類的）也推動了銀行的贏利點從存貸差轉向中間業務表外業務。
其次，行業的轉型相對的，我們也要轉變自己的觀念。人工智慧和大資料做的大多是基礎性替代性較高的工作，只要我們轉變發展重點，找準重點做專做精，人工智慧和大資料對我們來說只有好處沒有壞處。就拿我接觸過的銀行系統來說，很多熱衷於相對輕鬆簡單的工作環境的人進入崗位之後較傾向與櫃員，但是目前櫃員智慧型機在網點發展越來越快，隨之而來快速減少的櫃員崗迫使進入銀行系統的職員們必須尋找新的發展點。
要知道銀行並不是僅僅只有營業部門，你可以隨著銀行轉型轉向幕後發展，轉向客戶經理、理財經理，選擇很多，需要的只是你轉變心態，很好的去應對當前的挑戰。
最後，要利用好這個現象。金融學畢業之後大多是服務型的從業方向，在擁有大資料智慧型的基礎上，我們能夠更好的幫客戶以及自己分析當前的金融現象，更好的選擇理財方向。這也有利於促進我們現在這個不成熟的金融市場更好的走向成熟階段。
BigQuant——人工智慧量化投資平台
3樓：ChristianZhao
看到這個題目我只說一點：
原來AI才叫量化……
看來我做的一定是假的quantitative finance（乖乖學Deep Learning去）
4樓：藍楓殘影
蟹妖這是乙個很大的問題，底下的問題其實可以分為：
1. 金融學和金融行業的關係
2. 金融學和人工智慧的關係
3. 金融行業和人工智慧的關係
感覺題主提的問題更關心的其實是人工智慧對金融就業的衝擊，也就是第三個問題。
但是吧金融行業很大，投資、交易、行研、投行、風控以及後台的清結算等等都算作金融行業，不知道題主感興趣的是哪個方向。
就國內目前的情況來說，資料發布的頻率、真實性、可比性、全面性等等人工智慧賴以生存的根基都不完善，金融衍生產品發展滯後，甚至不足以支撐量化對沖策略的運作，所以人工智慧對國內市場短期不會造成什麼影響。
更何況，對於行研、投行等崗位來說，更重要的是財務知識，跟金融學其實並沒有太大的關係。
至於有沒有學金融學的必要，如果你立志為金融事業進步加磚添瓦那太有必要了，畢竟目前大多模型都還存在一定的缺陷，金融市場中也存在許多難以被模型所解釋的行為。但是如果你的目標只是進入金融行業工作，那其實學個數學，學個會計，學個計算機，也並不比學個金融差。
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