专业介绍
面向金融业的数字化改造，培养既懂金融业务逻辑、又能用数据和模型说话的人才。要求掌握货币金融、金融市场与金融机构的基本原理，理解支付清算、信贷定价、风险计量在数字环境下的实现方式，能用 Python 完成数据处理与建模，能读懂智能风控模型与监管科技报表。与金融科技专业的区别在于侧重：金融科技更偏系统与技术的落地实现，数字金融更偏业务规则、产品设计与风险定价。培养上强调两个闭环：一是从业务问题到数据口径的闭环，二是从模型输出到风险决策的闭环，缺一个都会变成只会调包的半成品。
核心课程
各校培养方案不同，此处为专业通用口径学科基础课
6 门微观经济学货币金融学会计学统计学计量经济学Python 程序设计
专业核心课
8 门金融工程公司金融商业银行经营管理区块链与数字货币智能风控与信用评分监管科技与合规科技支付清算体系金融数据分析
实践环节
4 门金融数据建模实训量化策略或风控模型课程设计银行或金融科技公司实习毕业设计
公认难点是计量与建模部分，数学推导多、对代码实现要求高，光看懂不写等于没学
学习建议
以真实信贷或行情数据做一个完整项目——取数、清洗、建模、回测、写报告，这套流程走通一次，胜过刷十套题
同时把 SQL 练到能独立取数的程度
就业与深造
主要去向：商业银行的数字金融部与风险管理部、消费金融公司与互联网银行的风控建模岗、证券与基金公司的量化研究与金融科技岗、第三方支付与金融科技企业的产品与数据岗、金融监管机构的技术监管与统计监测岗，后者须参加招考。岗位普遍要求 SQL 与 Python 能力，最好带一个可展示的建模项目。职业路径通常从数据分析或风控策略岗起步，三到五年向模型负责人、策略负责人发展。升学可对接金融学、金融工程、应用统计。可考证书包括证券与基金从业资格、银行从业资格、CFA 或 FRM，部分岗位有加分。2026 年贵州本科批里，招这个专业的院校有 1 所、计划 2 人。分项来看，仅在物理类投放计划；学费约 30000 元/年。