【杂志微阅读】巴曙松：以开放视野与能力强化金融强国的人才支点|巴曙松_新浪财经

文/巴曙松北京大学汇丰商学院金融学特聘教授，香港大学经管学院金融学教授，中国银行业协会首席经济学家

本文载于《中国银行业》杂志2026年第2期

导语：在金融强国迈向纵深的新阶段，金融从业者面临着诸多挑战，关键在于找到个人发展与国家金融强国战略之间的契合点。面对科技金融的深度发展、国际治理体系的重构以及国内风险处置的迫切需求，金融从业者施展专业能力的广阔天地，正在于在金融实践中主动作为，在服务国家大局中实现专业价值的升华。

建设金融强国，是实现中国式现代化的关键支撑。“十五五”时期，是推动金融高质量发展、加快建成金融强国的攻坚阶段。当前，国际地缘政治经济格局演变复杂，以人工智能为代表的技术创新快速迭代，全球金融治理日益受国际关系、科技发展、社会文化等多重因素的影响。金融风险形态更趋多样化、传导机制更趋高速化，金融强国建设路径既蕴藏机遇，也需要充分评估新形势带来的影响。在这一进程中，强大的金融人才队伍作为金融强国六大关键核心要素之一，是金融强国战略落地的根本性保障。在当前的国内外金融环境下，金融人才置身于金融变革前沿，亟须构建跨领域、复合型知识体系，以适应迅速演变的市场逻辑，并具备敏锐的风险识别意识与风险管理能力。

面临百年未有之大变局，金融人才发展也面临日益复杂的新金融生态。传统金融知识的简单叠加已难以适配新形势，金融从业者只有具备‌跨学科融合、快速学习与前瞻预判等复合型能力，并能实现理论到实践的高效双向转化，才能支撑金融从业者应对不确定性与系统性变革。

跨领域和非金融因素渗透要求复合型能力重构

当前，金融已演变为与科学技术、地缘政治、文化理念等多重因素深度交织的复杂系统。在技术层面，全球金融机构正在加速推进人工智能、大数据、云计算等技术的深度应用，聚焦智能客服、运营自动化、投资决策、风险合规管理等多元化应用场景，大幅提升了金融服务的效率和广度，但也带来了未知和潜在风险，深刻重塑着金融生态。与此同时，区块链与数字货币的兴起，正对传统支付、结算乃至信任体系构成深刻变革，其影响已从技术层面延伸至金融基础设施领域。技术成为业务发展的核心之一，催生新型人才需求。未来高端金融人才需实现传统金融与区块链、人工智能等多领域知识能力的融会贯通。

在国际经济与经贸关系层面，大国博弈、区域冲突等地缘局势正在重塑全球金融格局，推动全球经济与金融呈现碎片化趋势。金融领域的竞争也伴随着国际经济、贸易的冲突，与国际政治关系的变化密切相关。金融基础设施逐渐演变为地缘政治与经贸工具，国家安全逻辑逐步取代效率优先原则，成为国家制定经贸政策的关键变量。在此背景下，新的跨境支付结算体系的建立、国际货币替代方案的形成以及国际金融话语权的争夺，都需要兼备全球化视野、熟悉国际政治关系和金融知识的国际化金融人才。

此外，在全球产业链、供应链重构的大背景下，全球的产业布局和发展正发生深刻变革，在中资企业和产品“出海”进程中，需要金融机构提供有效的金融服务作为支撑。然而，具备高黏性的金融服务，不仅依托于创新型的跨境金融产品和个性化的跨境金融服务，更体现在金融机构在文化、法律、税务等非金融领域的服务水平。因此，当前的金融人才应对当地文化具有相当程度的了解。对不同文化的理解和跨文化沟通能力，是理解金融行为底层逻辑、有效服务实体经济以及参与国际竞争和全球金融治理的核心能力。

金融市场“快变量”时代带来金融人才的适应性挑战

在金融体系快速变革的环境下，金融理论与实践的脱节始终是金融教育领域面临的挑战。金融市场瞬息万变，金融工具不断创新，传统金融理论对实践的支撑和解释作用十分有限，甚至不断被实践推翻。理论正以前所未有的速度转化为实践，深刻且迅速地重塑市场运行内在逻辑，并实现不断自我迭代升级。这一转变主要由知识加速迭代、科技快速转化和国际规则深度重构等多个核心因素驱动。

知识迭代周期急剧压缩，金融与其他学科之间的融合发展和创新成为常态。一方面，传统学科壁垒正被迅速打破，金融交叉学科领域不断涌现，催生大量全新分析模型和理论框架。这一趋势要求金融从业者加快重构知识体系，构建“金融+X”的复合知识结构，而持续学习和自我进化成为金融人才的核心能力。另一方面，传统的金融学理论正不断受到实践挑战。例如，欧洲和日本央行一度实施的负利率政策对传统利率理论和资产定价模型形成挑战，量化宽松和“直升机撒钱”式积极货币宽松政策对现代货币理论产生冲击，都在倒逼我们对原有教科书上的理论进行重新思考，也推动金融学向更开放、更务实的方向不断演化。与此同时，这也要求金融人才不仅能够适应理论知识向实践的快速转化，还要具有不断自我提升的精神，推动理论知识不断迭代升级。

科技转化与应用落地进程提速。科技成果从实验室研究到商业化应用的转化周期大幅缩短。例如，大语言模型从算法论文发布到金融场景试点部署，周期可能仅为数月。不少领域涌现出市场实践先于理论构建的现象，个别前沿科技公司的业务探索实践直接催生出了理论思考与构建需求。例如，以比特币为代表的数字货币的诞生通常被视为没有长篇大论的理论推导，更像是一个精巧的工程方案，是一个融合了密码学、点对点网络和激励机制的可运行系统。然而，比特币的诞生推动了区块链等技术的快速发展，也对原有的基于央行中心化的货币理论形成了挑战。这也意味着市场机遇的窗口期变短，反应迟缓者可能陷入被淘汰的被动局面。客观上要求理论界的金融人才加快研究步伐，构建能够解释新现象、指导新实践、更具前瞻性的理论体系。

地缘政治经贸因素影响深远，国际经贸规则体系加快重构。国际经贸规则制定的过程，本身就是大国经济实力和政治力量博弈的过程。从长期趋势来看，以中国为代表的发展中国家对全球经济贡献持续增长，但在国际货币基金组织、金融稳定理事会、巴塞尔委员会等全球金融组织中，仍由欧美发达国家主导话语权，新兴力量必然会推动既有规则向更公平、包容的方向演进。从短期动态看，特朗普政府推行“美国优先”策略，对外政策频繁调整，严重冲击既有的多边规则框架，加剧全球治理的不确定性和脆弱性。因此，未来金融人才的核心竞争力不仅在于对经济数据的解读与预测能力，更在于能否把握国家经济金融安全逻辑与全球发展机遇之间的动态平衡点，以驾驭复杂多变的国际格局。

金融风险的新形态催生风险治理人才需求

技术嵌入使得金融风险的表现形式和识别方法发生深刻变化，导致金融风险可能更难识别、更难追责，传统以人主导的风控模式受到挑战。

风险隐蔽性更强。金融领域应用的生成式大模型部分存在不可解释性问题，其输入与输出的关系呈现复杂且非线性特征，难以通过简单公式表达，形成“黑箱”效应。这一特性严重阻碍了金融风险识别与监控。金融从业者的角色相应发生了根本性转变，从决策执行者逐步演变为模型行为的管理者和解释者，其专业要求也从数据分析能力转向在不确定性中建立风险可控的能力框架。

金融风险爆发更迅速。高频交易、算法模型和复杂金融工具等技术手段在提升效率的同时，其“黑箱”特性不仅导致金融风险难以及时识别和有效干预，更使得风险一旦暴露便具备极强破坏力，且可在毫秒级完成跨市场传播。同时，人工智能决策的同质化加剧“羊群效应”，如多家商业银行若采用同一套人工智能模型并基于相似数据源进行训练，可能引发顺周期行为的迅速放大，进而诱发系统性风险。此外，全球化进程使得市场关联性持续增强，局部风险极易演变为系统性危机。在此背景下，金融从业者须超越传统局部市场参与者的角色，转型为复杂金融生态的构建者和系统性风险的守护者。

人和技术的边界更模糊。伴随着人工智能技术不断发展，技术从辅助工具逐渐演变为决策主体，人类角色转向监督者和解释者。这种决策权的模糊转移，使得最终责任更难以完全厘清，技术供应商、模型开发方与使用机构间的责任边界模糊，且算法“黑箱”特性阻碍风险事件的归因追溯，这一治理真空可能诱发道德风险。未来金融从业者不仅要用好AI工具，更要在技术“黑箱”与监管规则之间，构建起透明、可追责、符合伦理的新型治理框架。

全球金融格局变迁要求重构知识和能力结构

无论是由技术颠覆还是规则重构带来的结构性变化，都将深刻改变金融市场的底层逻辑，并催生诸多新型风险和治理挑战。在这一加速演变的转型期，金融从业者只有不断锤炼专业技能，提升敏锐的判断能力，才能从被动适应转向主动引领，从容应对未来挑战。

重构复合型知识体系。金融从业者亟须构建跨领域复合型知识体系，系统拓展科学技术、国际经贸关系和文化理念等领域的认知边界。长期以来，国际金融人才的要求仅为兼备英语能力和金融知识。但是，显然未来的金融人才仅兼备这两样技能已经无法适配国际金融发展趋势。首先，未来金融人才需兼具技术引领者和合规设计者的双重角色，在推动人工智能、区块链等技术赋能金融领域效率革命与创新发展的同时，将监管合规要求内嵌于技术创新和业务流程，形成技术、金融与合规的复合型能力。其次，需注重强化国际政治和国际公共关系知识。在当前地缘冲突频发的背景下，国际金融人才的培养不应仅局限于金融专业领域，更需关注国际政治和国际公共关系等非金融类知识，从而在未来全球金融治理中更好地融入并提升中国话语权。最后，需深化对国际金融治理框架与体系的理解和运用，提升执行复杂规则的能力。例如，《巴塞尔协议》实施的每一阶段，都意味着金融机构要投入专业的人力和IT资源，按照新的监管实施标准进行制度和系统的修订和优化。从业者应保持持续学习与开放心态，动态适应国际监管规则演变。

培养理论向实践快速转化的能力。在战略层面，金融从业者应注重夯实跨学科的基础理论功底。尽管当前学科融合加速、新模型与新理论层出不穷，但许多经典基础理论并未发生颠覆性变革。与此同时，许多前沿技术理论框架的搭建早在20世纪便已完成奠基。以人工智能技术为例，其核心理论基石在20世纪后半叶已基本确立，只是受限于当时科技水平，未能实现如今这般规模的广泛应用。进入21世纪以来，随着算法、算力及数据规模的突破，人工智能技术才迎来爆发式发展。这恰恰印证了扎实的基础理论不会因技术迭代而迅速过时，反而是支撑理论向实践快速转化的关键基础。

在行动层面，金融从业者应积极拥抱快速迭代的趋势，加快理论向实践转化，并推动实践反哺理论创新，形成理论深化和实践升级的良性循环。这一过程要求从业者具备快速理解并应用新技术、新规则的能力，更需在实践中不断完善理论框架，从实践中提炼创新，从而推动金融领域的持续进化。

加强伦理和风险意识。金融从业者是风险管理的第一道防线，应深刻理解金融体系运行的底层逻辑，具备在系统性变量中识别风险苗头、预判发展趋势的前瞻性能力。首先，要立足中国经济运行中的真实问题。基于中国金融体系特有的发展路径、制度结构和市场特征，运用专业的分析框架和工具来理解并准确识别系统性风险传导路径，化解各类新型风险可能的影响。其次，要强化宏观与微观的联动能力，将宏观政策导向和微观业务实践紧密结合，不断提升对复杂系统性风险的前瞻性研判和精准应对能力。最后，金融从业者须将风险合规意识内化为职业行为自觉。在金融创新持续突破既有边界而衍生新型风险时，监管规则往往滞后于金融市场发展，这一现象源于评估、制定及实施监管政策所需的周期性特征。当监管出现空白时，金融从业者应严守金融安全底线，审慎平衡创新探索与风险防控之间的动态关系。在此过程中，应将公平性、责任性与透明度的价值取向贯穿于产品设计、模型开发和业务决策全流程，构建起透明、可追责、符合伦理的新型治理框架。（编辑：安嘉理）

（金玲玲、周光昊对本文亦有贡献。本文原载于《中国银行业》杂志2026年第2期）