中南大统数学子走进苏州银行，绘就地方金融数智化转型下复合型统计类人才能力画像

　　

　　一、前言

　　随着地方金融数智化转型加速，数字金融类岗位需求持续增长，而高校人才培养与银行用人标准之间仍存在明显供需错位。2026年7月，中南财经政法大学统计与数学学院“苏城数融实践队”以苏州银行为例，开展复合型统计类人才能力画像专项调研，为学院课程优化与微专业建设提供实证支撑。

　　二、调研安排

　　本次调研遵循“行业宏观摸底—初步画像构建—企业实地访谈与校友追踪—能力模型搭建—供需错位分析—成果转化落地”全链路研究逻辑有序推进。

　　三、前置调研准备：初步搭建行业人才画像

　　调研启动前，实践队从政策、学术、行业、供需四大维度开展行业摸底，系统梳理了近年来国家层面关于金融数字化转型与数字人才培养的政策文件，明确以苏州银行为调研样本。随后，团队爬取主流招聘平台及银行官网风险管理类、大数据管理类岗位JD，运用Python分词与词频统计技术生成技能词云图。词云图显示，风险管理类岗位高频词集中于“风险监管”“风险管理”等，强调业务理解与合规意识；大数据管理类岗位则突出“SQL”“数据分析”“数据开发”等硬性技术词汇。基于此，团队初步勾勒出两类岗位的人才画像框架，为后续线下访谈与学情问卷的设计明确了重点方向。

　　四、深入一线访谈：拆解岗位真实能力标准

　　调研期间，实践队分两组同步走进苏州银行总行大数据管理部、风险管理部开展半结构化座谈，后续联合该行人力资源部门进行综合访谈。

　　（一）大数据管理部访谈

　　实践分队走进苏州银行大数据管理部，部门负责人与一线业务员工详细介绍了数据治理、监管报送、客户价值挖掘三大核心业务板块。访谈中明确，SQL与Excel是岗位日常操作的基础工具，需达到熟练甚至精通的程度。
　　企业人员直言，校内教学多使用标准化的“干净数据集”，而银行实际面对的是一手业务数据——信息缺失、录入错误、多系统格式不统一，“脏数据”才是常态。真实建模过程中，数据加工与清洗环节要占到全部工作量的70%—80%，这恰恰是在校生入职后最先暴露的实操短板。
面对海量“脏数据”，AI工具在数据清洗环节已能显著提效。但技术只是起点，部门更看重学生能否将分析结论转化为业务部门听得懂的语言——即“业务转化思维”。更进一步，从业者还需具备全流程系统思维，从数据进来到业务应用形成完整的闭环认知。

　　（一）风险管理部访谈

　　另一组队员走进苏州银行风险管理部，与风控团队展开深入交流。从业者介绍，岗位虽以逻辑回归、XGB等模型为技术基础，但相较于算法本身的复杂度，银行更看重模型在业务场景中的可解释性与合规底线——“模型必须能说清楚‘为什么’。”对于AI的应用，风控团队同样审慎：“金融监管严格，系统性风险不容忽视，AI目前仍是辅助工具，无法替代人工对信贷与合规规则的判断。”
　　风控主管同时指出，数据人员若不懂业务逻辑，加工出来的指标解释性会大打折扣，分析思维也会随之受限。“今年我开始把一些没做过业务的人安排到前台去轮岗。”谈及课程改革，他建议学院将AI课程纳入教学计划——“这是未来数字金融类岗位的必修方向。”

　　（三）人力资源部综合访谈

　　团队与苏州银行人力部门开展汇总式访谈。人力部负责人指出，简历信息不完整、表达逻辑混乱、对基层轮岗缺乏心理准备，都是求职初期被淘汰的常见原因。相较之下，相关实习经历与高含金量金融类证书则是核心加分项，仅靠纯理论学习难以形成竞争优势。
　　谈及专业背景，人力负责人表示，统计学、金融数学专业学生兼具数理与金融双重优势，在招聘中具备一定竞争力。但与此同时，业务认知薄弱、跨部门沟通能力不足是两类核心岗位求职者的共性问题。“最怕的是眼高手低，”他坦言，“有些优秀学生进来后觉得工作太简单、没成就感，很快就走了。”

　　五、校友回溯反哺：倾听一线实战经验

　　除实地走访外，实践队同步开展线上校友访谈，对接多名就职于银行相关岗位的本院往届毕业生。从“过来人”视角反哺教学，是这一环节的核心目的——既了解学院课程在实际岗位中的适用程度，也获取校友对在校生学习规划的务实建议。
　　校友普遍反馈，校内课程偏重理论推导，与岗位实际应用存在差距。机器学习等课程偏向算法原理讲授，与风控岗位使用的评分卡、逻辑回归等成熟模型衔接不足；应用性内容偏少，对职场沟通协作能力的训练也较为薄弱。围绕课程优化，校友建议增设信贷与风险管理业务实务、数据可视化与商业报告撰写等课程，并提醒在校生注重SQL实操训练，多关注模型在真实业务场景中的应用，同时尽早通过实习了解行业实际运转方式。

　　六、多维建模：搭建数智金融复合型人才分层评估体系

　　基于访谈编码数据，团队构建了数智金融复合型人才能力矩阵图与能力金字塔两大模型。矩阵图以五大能力维度为主线，按初级→中级→高级设置三级递进阶梯，将岗位能力要求转化为可量化的行为标签；金字塔从底层学习能力与职业素养到顶层未来能力预判，分层勾勒出“态度→技术→业务→沟通→逻辑→价值→前瞻”的人才成长路径。两个模型直观暴露了当前培养方案“偏重底层数理理论、缺失顶层业务实践训练”的结构性短板。

　　七、预期成果与转化落地

　　截至目前，团队已完成访谈编码与建模分析，形成了《地方金融行业复合型数据人才能力画像白皮书》初稿，完整呈现了相关岗位的技能需求图谱。
　　下一阶段，团队将面向本院在校生发放《数字金融类岗位职业认知问卷》，量化学生自我认知与企业标准之间的偏差。最终整合四类一手数据，形成《金融数学/统计学专业能力培养优化建议书》，围绕引入脱敏数据实训、强化SQL实操、增设AI课程等方向提出具体建议——这些均来自企业和校友访谈中的一线反馈。同时，团队团队还将以此为契机，推动院企实习基地共建，让调研成果持续落地。

　　八、总结

　　从招聘文本挖掘到能力矩阵与金字塔模型，从脏数据处理到业务落地，“苏城数融”实践队以苏州银行为例，用扎实的访谈数据与系统化的能力模型，为校企供需之间的结构性错位提供了一份可量化、可操作的诊断报告，也为学院课程改革与产教融合落地迈出了从“模糊感知”到“精准画像”的关键一步。