1. 引言
在全球数字经济蓬勃发展的背景下，金融科技(FinTech)作为推动经济高质量发展的关键驱动力之一，其应用领域涵盖了支付、金融投资、风险控制、数字货币等多个方面。随着人工智能、区块链、大数据等技术的不断创新，金融科技行业对高素质复合型人才的需求日益增加，尤其是大模型技术的广泛应用，极大地推动了金融科技行业的智能化转型[1]。然而，当前金融科技专业教育面临着行业需求与课程内容脱节、实践教学环节不足等问题。因此，探索在大模型技术背景下，金融科技专业的产教融合模式成为当务之急。
本文将从当前金融科技专业产教融合模式存在的主要问题入手，结合大模型技术的特点与发展趋势，探讨如何构建一个更加紧密、有效的产教融合机制，以培养能够适应金融科技行业需求的高素质人才。
2. 金融科技专业产教融合的现状与挑战
2.1. 金融科技专业产教融合的现状
近年来，越来越多的高校开始设立金融科技专业或相关课程，试图通过产教融合的方式培养符合行业需求的人才。然而，尽管产教融合的理念得到了广泛认可，但在实际推进过程中，仍存在诸多问题。
(1) 课程体系滞后于行业发展
金融科技是一个高度依赖技术创新的领域，技术更新速度极快。然而，高校的课程体系往往难以跟上行业发展的步伐。许多高校的金融科技专业仍以传统金融课程为主，缺乏对人工智能、区块链、大数据等前沿技术的深入讲解。这种课程设置的滞后性导致学生所学知识与行业实际需求脱节，难以满足企业对技术型、复合型人才的需求。
(2) 实践教学环节薄弱
金融科技是一门高度实践性的学科，学生不仅需要掌握理论知识，还需要具备解决实际问题的能力。然而，许多高校由于资源有限，难以提供高质量的实践教学平台。尽管部分高校与企业合作建立了实习基地或实验室，但这些资源的覆盖面和质量参差不齐，难以满足所有学生的需求。此外，实践教学的内容往往局限于简单的操作训练，缺乏对复杂金融场景的模拟和真实项目的参与，导致学生的实践能力培养不足。
(3) 产学研合作深度不足
产学研合作的深度不足也是制约产教融合效果的重要因素。尽管部分高校与企业建立了合作关系，但合作多停留在表面层次，缺乏深度融合。企业参与教育的积极性不高，往往只是提供一些实习岗位或赞助部分设备，而未能真正参与到课程设计、教学实施和人才培养的全过程中。高校也难以将行业最新动态和技术趋势融入教学，导致教育与产业需求之间存在较大的鸿沟。
2.2. 产教融合面临的挑战
在金融科技专业产教融合的推进过程中，除了上述现状问题外，还面临着多方面的挑战。
(1) 资源整合难度大
资源整合难度大是产教融合面临的首要挑战。高校、企业、科研机构等主体在目标、资源和机制上存在显著差异。高校以人才培养和学术研究为主要目标，而企业则以盈利和市场竞争力为核心诉求。这种目标差异导致各方在资源投入和合作模式上难以达成一致。此外，高校内部的教学资源、科研资源和企业提供的实践资源之间缺乏有效的整合机制，难以形成协同效应。
(2) 技术应用能力不足
技术应用能力不足是另一个重要挑战。金融科技领域的技术更新速度极快，尤其是大模型技术、区块链技术等前沿技术的应用，对教师的技术素养提出了更高的要求。然而，许多高校教师对这些新兴技术的了解有限，难以将其有效应用于教学实践。这不仅限制了教学内容的更新，也影响了学生对前沿技术的掌握。
(3) 评价机制不完善
评价机制不完善是制约产教融合效果的另一个关键问题。当前，产教融合缺乏科学的评价体系，难以衡量合作效果和人才培养质量。许多高校对产教融合的评价仍停留在表面层次，如合作企业的数量、实习岗位的提供等，而忽视了合作深度、学生能力提升等核心指标。这种评价机制的不完善导致产教融合的效果难以得到有效反馈和改进。
3. 数字大模型与金融科技专业产教融合的内在联系
3.1. 数字大模型与金融科技专业产教融合的理论契合
数字大模型代表着以大数据为基础的高效学习与决策技术，其核心理念强调数据驱动与算法创新。大模型技术的应用，使得金融科技行业在数据分析、风险控制等领域实现了飞跃式的发展。在教育领域，数字大模型技术的引入为“产学研用”一体化教育生态的构建提供了重要的支撑[2]。
金融科技专业本身具备高度的跨学科性质，要求培养的人才不仅需要掌握扎实的金融知识，还需具备数字技术的能力，尤其是大数据与人工智能方面的应用能力[3]。因此，金融科技专业的产教融合模式必须与大模型技术的应用深度契合，强化高校、企业、科研机构的多元协作，推进教育与行业需求的对接。
3.2. 数字大模型对产教融合的指导意义
(1) 资源共享：推动数据和技术资源的整合
数字大模型的应用推动了资源共享与开放，这与产教融合的目标高度契合。通过建立“产学研用”一体化，高校能够与企业、科研机构联合推动技术与数据资源的整合，提升教育的实践性与前瞻性。例如，企业可以为学生提供真实的行业数据与实践项目，科研机构可以提供最新的技术研究成果，学校则可以利用这些资源融入课程与教学设计，帮助学生更好地掌握金融科技应用的前沿技术。
(2) 责任共担：明确各方角色与合作方向
数字大模型技术的迅速发展要求教育、产业、科研和政府之间形成更加紧密的合作关系，金融科技专业的产教融合中，各方需要根据各自的优势和角色承担相应的责任。高校应承担人才培养和理论研究的任务，企业负责为学生提供实践机会与行业需求反馈，科研机构推动技术创新和研发，政府则提供政策支持与行业规范。通过明确责任与角色分工，推动大模型技术的深度应用和人才培养的协同发展。
(3) 利益共享：实现多方共赢的价值创造
数字大模型技术不仅促进了技术创新，还推动了产教融合中多方利益的共享。在这一模式下，高校可以培养更符合行业需求的高素质金融科技人才，企业也能够获得技术创新和人才的双重支持，科研机构的技术成果可以快速转化为产业应用，政府则能够通过推动区域经济发展和产业升级来促进社会整体福祉。
4. 大模型技术赋能金融科技专业产教融合的具体操作路径
大模型技术在金融科技领域的广泛应用，高校与企业、科研机构在人才培养、技术创新和产业转型中的合作模式发生了深刻变化。大模型技术不仅推动了金融科技领域的智能化发展，也为金融科技专业的产教融合提供了新的操作路径。
4.1. 建设智能化实验平台，促进集体协作
实验平台不仅是技术实践的场所，也是教育、产业和社会参与的协作平台。高校、企业与社会应共同投入资源，建设开放的实践平台，让学生能够与企业专家、科研人员及社会各界人士协作，提升集体意识与社会责任感。通过建立开放式实验平台，学生能够在真实项目中参与技术应用，并同时为社会贡献数据分析与金融模型服务。
4.2. 课程体系重构，培养协同创新意识
金融科技专业的课程体系不仅要涵盖大模型技术的核心知识，还要注重培养学生的跨学科协同创新能力和社会责任意识。课程设计应强调社会责任的培养，如开设关于金融科技与社会责任的课程，让学生在学习技术的同时，理解如何通过技术服务社会。通过项目式学习，学生将组成团队完成实际的金融科技项目，这不仅有助于解决行业中的实际问题，也能提升他们的协作能力与社会责任感。课堂应鼓励集体讨论与合作，帮助学生通过群体智慧的碰撞，在技术上取得突破的同时，培养团队思维与共建精神。
4.3. 校企设计课程，共享行业智慧与社会资源
校企合作设计课程时，企业不仅应考虑行业技术需求，还要注重整合教育、企业与社会资源，确保课程紧跟行业前沿并满足社会需求。金融科技企业与高校联合设计的课程，应关注社会责任的培养，如引导学生关注智能金融在扶贫、金融普惠等社会议题中的应用。校企合作的实战项目能为学生提供实践机会，让他们在真实项目中结合技术与社会责任进行创新，提升集体参与感。
4.4. 产学研协同创新，推动行业与社会发展
大模型技术的应用需要跨学科的协同创新，这要求教育与产业的深度融合，同时加强社会层面的参与。通过产学研一体化的协作，高校、企业与科研机构可以设立创新平台，通过联合研究和技术攻关推动技术发展，同时为社会带来实质性的贡献。例如，利用大模型技术为低收入群体提供精准的金融服务，推动金融普惠的实现；或鼓励学生参与社会责任相关的项目，通过智能风控技术为贫困地区提供安全的金融服务，帮助中小企业融资。这些项目不仅提升学生的技术能力，也增强了集体意识与社会责任感，通过跨界合作，学生能够理解社会需求、技术发展与社会责任之间的平衡，培养具有全球视野和社会使命感的创新型人才。
4.5. 推动智能化在线教育学习平台
在线教育平台应注重社会参与、知识共享与协同学习，结合大模型技术，促进学生在集体协作与社会责任感上的提升。以下几种方式可供参考：(1) 借助智能化个性化学习系统，平台可以根据学生的兴趣和需求定制学习路径，同时通过社区功能鼓励学生与同行、导师共享学习经验，增强集体归属感；(2) 设立虚拟学习社区，让学生不仅在学术上合作，还能在社会服务与技术创新等方面与社会各界进行互动，进一步提升社会责任感；(3) 此外，在线教育平台可以设计社会责任相关的任务和项目，如帮助偏远地区的老年人管理财务，促使学生在解决实际社会问题的过程中，提升自己的社会价值和责任感。
5. 结语
本文结合大模型技术的应用，提出了金融科技专业产教融合模式的创新路径。通过构建“产学研用”一体化的教育理念，优化课程体系与实践教学，推动产学研深度合作，高校可以更好地满足金融科技行业对人才的需求。未来，随着大模型技术的进一步发展，金融科技专业教育将迎来更多机遇与挑战，高校应积极探索新技术在教育中的应用，持续推动产教融合模式的创新，为金融科技行业培养更多高素质人才。
基金项目
本文依托于2023年西南民族大学“铸牢中华民族共同体意识”教学改革专项项目，项目名称：新文科背景下民族类院校金融科技专业课程体系的构建、探索与实践(项目编号：11)。