The Fintech Talent Development,Competency, and Manpower Study

54 本科生和授課型研究生的課程涵蓋一系列金融科技的基本主題，包括 (1) 網路安全，(2) 區塊鏈，(3) 大數據或資料科學或資料分析，(4) 人工智能和 / 或機器學習，(5) 資料管理 或資料庫管理，以及 (6) 雲計算，以滿足市場對技術技能的迫切需求，如圖表 16 所示。 在上述主題中，本科生課程側重於大數據或資料科學或資料分析（33%），其次是網路 安全（20%）、人工智能和 / 或機器學習（19%）、資料管理或資料庫管理（12%）、區 塊鏈（9%）和雲計算（7%）。 授課型研究生課程與本科生課程相同之處是同樣地側重於大數據、資料科學或資料分析 （32%）。其次課程覆蓋量最大的主題是人工智能和 / 或機器學習（28%），接著是網路 安全（15%）和區塊鏈（15%），再次是資料管理或資料庫管理（6%）和雲計算（4%）。 金融科技學位人數不斷上升，但仍難以滿足香港需求 金融科技學位人數正在增加，但未來幾年仍面臨巨大缺口。資料分析和人工智能是支援 金融科技發展的關鍵技術。如圖表 13 所示，金融機構大量投資於資料分析和人工智能， 但而這些領域的人才短缺問題最為嚴重（如圖表 16 所示）。為了進一步探究資料分析和 人工智能方面的人才供應情況，我們從本地高校收集了額外的資料。目前市場上共有 20 個資料分析、資料科學、人工智能相關的本科及碩士學位課程。 根據這些課程的錄取情況（圖表 22），到 2020 年夏季，預計將有 570 名具備資料分析、 程式設計和數學建模知識背景的畢業生進入市場。到 2024 年，數字將增至 1054 名。雖 然並非所有學生畢業後都會進入金融行業，但預計會有相當比例的學生入職金融機構。 金融科技業界人才發展、能力與人力資源 金融科技專才來源