为响应国家数字人才培养战略,破解高校人才培养与产业需求“错位”难题,2026年7月,中南财经政法大学统计与数学学院“数智湾行”实践队奔赴粤港澳大湾区,围绕“数据人才供需匹配与能力画像”开展深度调研。团队通过企业访谈、校友追踪与招聘文本分析,旨在识别能力缺口,为优化课程体系、探索“微专业”建设提供实证依据。实践队先后走访金融、咨询、法律、制造及公共管理领域的代表性机构,与企业高管、资深校友及人力资源负责人面对面交流,勾勒出市场对数据类岗位的具体期待。
7月12日上午,实践队走进南方基金,企业方强调求职应夯实数理与财会基础,复合背景更具竞争力,且主动掌握AI工具以提升数字化的业务能力也至关重要。企业建议学院保留高价值基础与编程课程,增设金融业务选修课并提高实操占比。
7月13日下午与百森咨询创始人、97级校友冉涛的交流中,他深度剖析了校园与职场学习的差异,建议学生重点培养深度思考、敢于思辨与广泛涉猎三大底层素养。他强调AI仅为工具,深度阅读和独立思考才是应对行业变化的关键,并鼓励学生运用统计思维洞察行业供需拐点,以长期主义视角锚定核心赛道。

图1 实践队前往大湾区走访调研
7月14日上午,在广东梦海律师事务所,92级校友张光超指出,本科专业不决定终身职业,但必须构建个人门槛和专业壁垒。他特别强调了团队协作的重要性。同时启示我们,在数据法学等交叉领域,应注重培养跨学科协作能力和长远发展视野。
7月14日下午,队员们走进实体制造业代表汉弘集团,03级校友吴杰结合招聘经验指出,统计思维是跨行业的通用底层工具。他强调企业用人将心态稳定性与诚信底线置于首位,建议学生摒弃唯薪资论,通过实习探索真正热爱的赛道并深耕。面对AI浪潮,他认为年轻人应主动掌握AI工具,以行业判断力构建不可替代性。
7月15日下午,在顺德金融监管支局,06级校友袁知英剖析了人行与金监系统的差异。她指出,统计与金融数学专业在公考中匹配度高、竞争较小,数理逻辑优势在公文撰写与数据核查中极具竞争力。她指出虽然体制内部分数据涉密受限,但仍需要懂数据分析与简易建模的人才。

图2 实践队前往大湾区走访调研
通过本次调研,实践队总结出核心发现:数据类岗位人才评价已从单一技能标准转向“复合能力+AI实操+深度思考”的综合能力考量。学生在基础理论上较为扎实,但在AI工具的行业化应用、跨学科业务理解及解决复杂问题的逻辑思维方面存在明显短板。为此,建议学院优化课程体系,增设AI实战与行业认知模块,并探索建设“数据+金融”、“数据+法律”等微专业,打破学科壁垒,切实提升人才培养与产业需求的匹配度。