智能时代下的统计学新需求

当大数据分析成为企业决策核心工具，当人工智能技术深度渗透金融领域，市场对兼具统计理论功底与智能技术应用能力的复合型人才需求正持续攀升。部门的经济监测、金融机构的风险管控、互联网企业的用户画像……这些场景都需要专业人员既能驾驭复杂数据模型，又能结合行业特性输出有效策略。在此背景下，对外经济贸易大学统计学院推出的统计学（人工智能与金融统计方向）在职课程，精准回应了这一人才缺口。

70年学科积淀：课程开设的底气所在

要理解这门课程的价值，首先需要了解其背后的学术支撑。对外经济贸易大学作为教育部直属"211工程"重点高校，在经管法领域的学科优势全国闻名。而统计学院作为学校的特色学院，其历史可追溯至1951年——这是新中国最早开设外贸统计课程的高等学府。上世纪80年代，学院率先突破传统统计学框架，将西方先进教学模式引入国内，这种"敢为天下先"的创新精神，为今天的课程建设奠定了重要基础。

经过数十年发展，统计学院已构建起完整的本硕博人才培养体系：从经济统计学、金融数学两个本科专业，到经济统计学学术型硕士、应用统计学专业硕士，再到统计学博士点，形成了"理论研究-技术应用-行业实践"的全链条培养模式。学院下设的经济统计系、数据科学系等四大教学系，以及统计与决策研究所、金融科技研究中心等四大研究机构，更为课程提供了强大的学术资源支撑。

课程核心目标：培养智能金融时代的"数据决策者"

区别于传统统计课程，该方向在职课程的培养定位具有鲜明的时代特征。项目组负责人介绍："我们的目标是培养具备新思维、新技能的数据分析与应用专家。这里的'新'体现在两方面——一是掌握人工智能与金融统计的前沿技术，二是能将这些技术转化为实际决策能力。"具体来说，学员通过系统学习人工智能算法、金融统计模型等理论知识，结合真实场景的应用实践，最终要具备三大核心能力：智能金融场景的数据挖掘能力、复杂经济现象的量化分析能力、基于数据的科学决策能力。

这种能力培养逻辑，与当前市场需求高度契合。以金融机构为例，无论是银行的客户信用评估，还是证券公司的投资策略制定，都需要从业者既能解读海量数据背后的规律，又能结合金融市场特性提出可操作方案。而该课程正是通过"理论+技术+实践"的三维培养，帮助学员实现从"数据处理者"到"决策参与者"的角色升级。

五大核心优势：解锁在职学习新体验

适合人群与职业前景

该课程主要面向三类人群：一是金融行业从业者（银行、保险、证券等），希望通过系统学习提升数据驱动决策能力；二是互联网行业的数据分析师、产品经理，需要补充金融统计知识以拓展业务边界；三是部门、统计局等机构的工作人员，希望掌握更先进的经济监测与分析技术。

从职业发展来看，完成课程的学员可胜任金融机构的数据分析师、风险控制专员、投资策略研究员，互联网企业的商业分析师、用户增长顾问，以及部门的经济统计专员等岗位。据统计，往届学员中，85%在毕业后1年内获得职位晋升或薪资提升，部分优秀学员更进入金融科技公司核心业务部门，职业发展空间显著拓宽。