金融学 / 经济学
训练你为时间和风险定价 —— 一笔未来的现金流今天值多少、两个预期收益相同的资产为什么不是同一个赌注 —— 并看懂机构实际上是怎么让钱流动的。
给一个专业打一个总分,会盖掉真正重要的事实:这个专业训练的是若干项独立能力,而它们并不朝同一个方向变化。自动化作用在任务上,所以任何评估都放在下面的职业页里 —— 不在这里。
适用于中国与新加坡的金融学与经济学本科。量化金融与精算方向,以及实际上研究生起步的岗位(基金经理、大型券商的卖方研究),动态不同。
这个专业实际训练了什么#
不是课程表 —— 是课程表底下的能力,以及每一项比过去更值钱还是更不值钱。
为一个假设辩护
比以前更值钱选定增长率、利润率路径或折现率,并能向一个持异议、而且押了钱在另一个答案上的人说出为什么。
工具现在几秒钟就能铺出情景和敏感性表,所以「算出区间」不再是工作本身。决定你相信区间里的哪一点、并在会议室里把名字签上去,才是分析真正所在 —— 而且周边机械工作变便宜之后,这一点反而更显眼了。
看清风险落在谁身上
比以前更值钱读一个产品、一笔交易或一项政策时,看出谁拿钱、出事时谁承担损失、这个安排为什么会存在。
正是它让你能看出一段流畅的模型输出其实和市场的真实运作相矛盾;也是这个专业里能不经翻译就迁移到政策、战略、金融科技和风控的部分。它靠案例和「对某个机制判断错过」学来,查不到。
读出报表没说的
基本稳定把一份年报完整读完,并注意到摘要会漏掉什么 —— 那个脚注、那个定义的变化、那个不再披露的数字。
摘要现在免费且质量不差,这恰恰是「摘要隐藏了什么」这项直觉重要的原因:从未完整读过一份公告的初级分析师会失去它。工具没有消除这个需要,消除的是过去逼你练出它的那道工序。
建模的机械部分
单独拿出来变弱了搭三表模型、跑回归、让公式对得上。
结构化输入、固定的输出形态、表格平不平一眼可验 —— 电子表格助手最擅长的条件,它们现在能起草公式、对账输入、解释差异。它仍然是你弄懂「什么驱动什么」的方式,只是不再是你被付钱的理由。
收集数据与摘要
单独拿出来变弱了从公告和数据库里提数、整理电话会、把两百页压成一页。
对公开文件的提取与摘要对工具而言已是解决了的问题,数据供应商已经把它集成进去。它曾是一年级分析师工时的大头 —— 这也是为什么被削减的正是一年级的席位。
能连到哪里#
多条方向,绝不只有一条。每条都写明:你的训练里什么真的用得上、毕业生普遍缺什么、现实的入门条件,以及这个学期能验证的一个动作。
企业财务 / FP&A / 研究分析
任务级分析 →- 什么用得上
- 假设辩护 + 读报表,直接复用。这份工作就是模型、备忘录,以及某个人决定投入资本的那场对话。
- 毕业生普遍缺什么
- 大多数毕业生建过的模型用的是干净的案例数据、而且有答案;从没向一个持异议的人辩护过一个数字。前者用几周的真实脏数据就能补;后者只能靠做、并且在人前错过几次。
- 入门的现实
- 一年级席位更少、第一年更陡,因为过去填满它的收集和摘要工作正在被拿掉。在中国,券商与投行招聘明显偏向目标院校和研究生学历;企业 FP&A 入口更宽。一周实际怎么切分,去看对应的职业页。
选一家上市公司,写一页备忘录:一个明确的建议,以及它依赖的三个假设。发给一位从业者,问他会先攻击哪个假设。他的回答就是课程表。
银行(但要带着计划进)
任务级分析 →- 什么用得上
- 产品知识、风险视角,以及「受监管的对话」的纪律。留下来的柜台做的是例外情况、正在发生的诈骗和转介 —— 不是数钱。
- 毕业生普遍缺什么
- 毕业生通常低估两件事:柜台这个岗位三十年来都不是增长型职业;以及离开它的方式是一个具体的下一个岗位 —— 理财顾问、信贷、反欺诈、运营 —— 靠主动争取,不是等年资。
- 入门的现实
- 银行校招仍然是中国金融专业毕业生最宽的入口之一,而且大多从网点起步。把它当成两到三年、受监管的入口,通向理财、信贷或风控;签约之前先问清这家银行的轮岗政策到底是什么。
找两个三年以上前通过校招进银行的人,各问一个问题:你现在在什么岗位、当初转过去实际上需要什么?两个回答就能告诉你,这个计划在那家银行现实不现实。
信贷 / 风控 / 金融数据分析
任务级分析 →- 什么用得上
- 统计,以及对「什么驱动违约、损失和欺诈」的理解。知道一个数字本该长什么样,才能发现数据在骗人。
- 毕业生普遍缺什么
- 代码。足够的 SQL 和 Python 去处理真实规模的真实数据 —— 大多数金融专业毕业生只碰过干净的教材数据集,而这个座位要的是「行业 + 数据」,缺一不可。
- 入门的现实
- 信贷风控、反欺诈分析和金融科技的数据团队会招能写代码的金融专业毕业生,竞争比前台岗位稀薄。只靠 SQL 入行比过去弱,因为那正是工具会做的部分;只靠金融知识入行则完全不行。
拿一个公开的贷款级数据集,用代码建一个你能做出的最简单的违约模型,写一页说明:哪个变量你不信、为什么。那一页比模型重要。
合规 / 反洗钱 / 受监管的中台
- 什么用得上
- 「看清风险落在谁身上」,用在「这家机构是否真的在做监管者以为它在做的事」上。工作大部分是追问:这里可能出什么错、谁会发现。
- 毕业生普遍缺什么
- 监管词汇和流程纪律。毕业生通常低估这份工作有多大比例是「必须经得起检查的文档」,又有多小比例是他们学过的经济学。
- 入门的现实
- 需求稳定、监管趋严 —— 对银行的处罚决定是公开且频繁的 —— 但在金融专业学生里声望不高,所以竞争没有它应有的激烈。中国和新加坡监管方对证书的期待不同,先查具体要求再下结论。
读一份你所在市场公开的对银行的处罚决定,写一页:哪个控制点失效了、本该由谁发现、你会去核查什么。那一页就是一个面试答案。
课堂之外可以补什么#
这里说的是毕业生实践中普遍缺什么 —— 不是断言你的学校没教。
足够自己核一个数字的代码 —— SQL 加一点 Python。这是这个专业给你的东西,和除柜台之外每一条路要求的东西之间,最大的缺口。
一个用真实脏数据、有截止日期、有读者的模型 —— 实习,或者用真实公司数据的竞赛。课程模型有标准答案;市场没有。
每学期完整读几份年报,从头到尾。摘要是有的;你在练的是「它漏了什么」的直觉。
这个学期#
一到两个动作,每个都产出能拿给别人看的东西。不是书单。
写那份带三个可辩护假设的一页备忘录,让一位从业者来攻击它。一份写完的备忘录,胜过一张还没开始考的证书。
为你最想去的两条路各访谈一个入行三年的人。问他当初低估了什么,而不是问他喜欢什么。
常见问题#
模型从来不是产品;假设、以及为假设辩护的那个人才是。变化的是学徒期:过去养着一年级分析师、让他们练出判断力的收集和摘要工作正在被拿掉,所以一年级席位更少,每个席位都期待你已经会思考。这个专业耐久的部分 —— 为风险定价、看清风险落在谁身上、读出报表没说的 —— 完好无损,而且能很好地迁移到前台之外。要计划比上一代更快够到判断类工作,并补上足够自己核一个数字的代码。
取决于哪扇门。中国的券商研究和投行在事实上期待目标院校的研究生学历;银行校招和大多数企业财务、风控岗位不要求。CFA 能表明你认真、也教你行话,但这一页上没有一条路在入门时必须有它,而一级要花一年的晚上 —— 这些时间也可以用来做备忘录和补代码。先定路,再查那扇具体的门到底要什么 —— 很多人花两年考了一张那扇门并不需要的证。
方法#
评估落在任务上,不落在专业上。沿着上面任何一条方向进入职业页,可以看到哪些任务在变、证据到什么强度、以及它还不能说明什么。