AI及大數據能力，新世代商業金融人才必備
現今已有許多企業使用AI和大數據進行決策分析及預測；華爾街的交易模式也從依賴數學模型轉變為依賴數據驅動，在產業快速引進科技助力的趨勢下，學校教育是否跟得上業界的節奏？是否能拉近與真實職場需求的落差？這是許多人關心的事。
圖說：數位金融科技學系助理教授徐憶文
雙引擎教學 培養複合型人才
不讓畢業生走出校門求職時，發現自己所學已「過時」，長庚大學積極且迅速地將AI和大數據融合於商學院教育中，更於2023年成立數位金融科技學系。據悉，這是國內商管學院唯一以數位金融科技為名的學系，「我們沒有傳統財務金融系的包袱，新創課程強調雙引擎，也就是學生除了要學財金理論，同時要懂得演算法、程式設計、區塊鏈等，這種複合型人才，在商業金融界非常搶手。」數位金融科技學系助理教授徐憶文說。
不僅是設立數位金融科技系，工商管理系也在進行轉型，同樣是以AI為工具，導入商業智慧（Business Intelligence）和大數據分析。事實上，許多企業皆已意識到AI及大數據的力量，例如台塑集團事業部門配置了人工智慧工程師，協助管理階層進行數據分析。
實作導向課程 消弭學用落差
徐憶文強調，要將AI與大數據分析運用於金融或企業管理中，一定要結合產業知識(Domain Knowledge)，才能發揮最大效益，進而創造附加價值。因此，工商管理與金融科學系的課程設計採用實作導向，例如「金融科技與投資」、「商業智慧分析」等。
實作導向的課程設計，能夠教會學生不僅懂得使用AI及大數據，還能真正運用這些先進科技解決真實問題，甚至能從預測分析（PredictiveAnalytics）進展到處方分析（PrescriptiveAnalytics）「也就是當問題發生時，AI能迅速提供行動建議，就像是醫生對症下藥一樣。」徐憶文說，為了與業界需求同步，學校乾脆邀請國泰人壽、國泰金控的管理階層前來授課，傳遞第一手的業界知識，有助學生畢業後的職場銜接。
值得一提的，數位金融科技學系獲台灣期貨交易所捐贈設置「期貨人工智慧實驗室」，不僅擁有先進硬體設備，完整的金融資料庫更有利於學生學習資料庫管理、大數據分析、資料建模、交易策略模擬下單及損益試算、選擇權定價及避險參數的計算等，養成金融期貨領域所需能力。