在人工智能与人形机器人的一骑绝尘中，中国大学迎来2025。
2025年，注定要成为变革的年份。是以战略敏捷赢得战略主动，还是在延误中错失转型机遇，中国大学踏上征途。
人工智能技术如何赋能学科建设？人工智能技术给创新人才培养带来哪些启示？澎湃新闻特推出“大学2025”专题，以深入探讨人工智能时代的大学之变。
日前，首都经济贸易大学党委副书记、校长吴卫星接受澎湃新闻专访时表示，“人工智能对传统经济、管理学科的影响，本质上是一次‘重塑式变革’，机遇与挑战并存。”他希望通过一系列的改革措施推动财经教育的创新与变革，打造服务国家数字经济战略与首都高质量发展的拔尖人才培养高地。
首都经贸大学校长吴卫星 （受访者供图）
在人工智能技术迅猛发展的当下，传统经济、管理学科正经历着一场深刻的 “重塑式变革”。这场变革既带来了学科融合、人才培养模式升级和社会服务能力强化的重大机遇，也伴随着教师转型压力、课程资源建设难题与学科壁垒突破的多重挑战。
近日，首都经济贸易大学校长吴卫星就AI时代财经高校的发展之道接受澎湃新闻专访，深入解读人工智能对传统学科的影响及学校的应对之策。
在吴卫星看来，AI带来的不仅是技术迭代，更是一场从学科边界到人才培养模式的“重塑式变革”——经济学不再局限于理论推演，而是通过大数据建模揭示复杂规律；管理学从经验决策转向数据驱动，财务分析因AI变得更精准高效。
面对教师转型压力、课程资源更新等挑战，首经贸选择以“精准发力”替代“大而全”的盲目扩张：教师促进中心（OTA）20年经验转化为数智化培训体系，跨学科团队联合华为等企业打造“金融+AI”课程，更独创“驼灵”财经大模型，集成1.6亿市场主体数据模拟真实交易场景。这种“不追风口，只做适配”的策略，让一所财经类高校在AI浪潮中找到了独特坐标——当综合性大学研发通用技术时，首经贸的学生已能用AI工具完成量化交易策略、跨境支付风控等实战任务。
“AI时代的人才必须‘硬软兼备’。”吴卫星强调，既要掌握Python与机器学习的技术“硬实力”，更需坚守“算法歧视治理”“数据隐私保护”的职业伦理“软实力”。这种理念也正融入学校“1+X+Y”课程体系：从《AI4Value：人工智能财经场景应用》中30个财经案例教学，到与北京外汇交易协会合作的廉洁教育，学生被反复训练在技术应用中保持人文温度。
吴卫星谈及，首经贸如今的转型路径愈发清晰：以第五次党代会“两步走”战略为纲，从北京数字经济发展研究院的学科矩阵，到“琢玉工程”培养的“三型一化”人才，AI不再是外挂工具，而是深度嵌入办学环节的造血细胞。
以下是采访实录：
人工智能对传统经济、管理学科的影响，本质上是一次“重塑式变革”
澎湃新闻：在当前人工智能迅速发展的大环境下，您认为人工智能技术对传统的经济、管理等学科带来了哪些机遇与挑战？
吴卫星：人工智能对传统经济、管理学科的影响，本质上是一次“重塑式变革”，机遇与挑战并存。
从机遇来看，其一，它打破了传统学科的边界，为学科融合开辟了新空间。比如经济学不再局限于理论推演，而是可以通过大数据建模、机器学习算法分析复杂经济现象，首经贸经济学院开设的数字经济概论、人工智能经济学等特色课程就聚焦于此；管理学也在不断探索数据驱动的决策方式，会计学院将数智技术融入教学目标，让财务分析、风险管控更精准高效。
其二，它推动了人才培养模式的升级，传统“知识灌输”转向“能力锻造”，学生通过AIGC智慧平台实操、金融科技实验室模拟，能直接将AI工具应用于量化交易、供应链风控等真实场景，这正是数智时代对财经人才的核心要求。
其三，它强化了学科服务社会的能力，我们的北京数字经济发展研究院整合多学科资源，用AI分析北京数字经济“六个高地”建设中的问题，多项成果被政府采纳，这正是学科价值的延伸。
挑战方面则集中在三个层面：一是教师转型压力，部分教师面临技术与教学融合的困难；二是课程资源建设难度，数字化课程需要紧跟行业前沿，投入大、更新快，单靠校内力量难以持续；三是学科壁垒的突破阻力，传统经济、管理学科与计算机、数据科学的融合需要打破院系边界，这对高校治理体系是不小的考验。
澎湃新闻：首经贸如何应对这些挑战？
吴卫星：针对人工智能技术给传统经济、管理学科带来的挑战，我们从三个维度系统发力，确保转型落地见效。
在教师转型方面，我们构建了“平台支撑+精准培训”的赋能体系。依托运营近20年的教师促进中心（OTA），让教师参与培训主题设计，通过“示范引领+政策激励”激发积极性——邀请优秀教师分享AI教学经验，设立数智化转型教改项目。同时，设计“理论授课+实践教学+交流互学”三位一体培训模式，不仅邀请专家讲前沿技术，还组织教师走访怀柔科学城、中关村论坛会址，在实地学习中深化理解，目前已覆盖400余名教师，显著提升其数字素养。
在课程资源建设方面，我们采取“资金保障+跨学科协同+校企合作”的策略。学校加大资金投入，组建由经济、管理、计算机等学科教师组成的跨学科团队，联合华为、北京国际大数据交易所等头部企业引入真实案例，确保课程紧跟行业前沿。例如，金融科技专业的课程内容就融入了华为Atlas服务器模拟测试、京西智谷项目案例，让学生所学与行业需求无缝衔接。
在打破学科壁垒方面，我们以数字经济交叉学科平台为支点，撬动资源整合。成立北京数字经济发展研究院，整合理论经济学、应用经济学、统计学、管理学等优势学科构建“学科矩阵”，通过联合攻关课题、跨学科课程开发（如《机器学习与经济预测》）促进融合。同时，开设“数字经济”微专业、“金融学+数据科学与大数据技术”双学士学位项目，让学生在跨学科学习中打破思维定式，从而进一步推动学科融合。
澎湃新闻：在AI技术深刻重塑经济金融领域的当下，作为以应用经济学为优势学科的高校，首都经贸大学如何重新定义自己的办学定位？
吴卫星：结合学校第五次党代会确立的发展目标，在AI时代，我们希望通过一系列的改革举措，以数智化赋能高水平研究型财经大学，打造服务国家数字经济战略与首都高质量发展的拔尖人才培养高地。
具体来说，一是要锚定国家战略需求，围绕北京全球数字经济标杆城市建设，将应用经济学优势与数字技术深度融合。比如我们成立北京数字经济发展研究院，整合理论经济学、统计学、管理学等学科构建“学科矩阵”，聚焦数字金融、数字贸易等方向，让研究既能解决“数字货币监管”“跨境数据流动”等现实问题，又能反哺教学。二是要明确人才培养目标，从“传统财经人才”转向“数智化复合型人才”，通过“1+X+Y”人工智能通识课程体系（1门核心课+X门素养课+Y门专业融合课），让学生既懂经济规律，又能运用AI工具解决实际问题。三是要强化社会服务功能，依托“首都金融智算开源共享平台”“金融科技实验室”等，为企业提供数智化解决方案，比如与北京国际大数据交易所联合培养博士后，推动科研成果转化，实现“教学－科研－服务”的闭环。
不追求AI学科的“大而全”，而是聚焦“AI赋能财经”的精准突破
吴卫星：首经贸的优势在于“财经底色+场景深耕”，我们不追求AI学科的“大而全”，而是聚焦“AI赋能财经”的精准突破，这是综合性大学难以替代的。
首经贸拥有深厚的财经场景积累。我们的AI相关学科建设始终围绕财经领域展开，比如打造以“驼灵”大模型作为财经特色教育专用大模型，集成了1.6亿市场主体数据、11个金融数据库，能模拟量化交易、区块链金融等真实场景，这是综合性大学通用AI模型难以覆盖的。
有“专业+AI”的融合基因。我们的金融科技、数字经济等专业，不是简单叠加AI课程，而是将AI技术嵌入专业内核，比如金融科技专业以“金融为骨，科技为翼”，课程涵盖区块链在金融风控中的应用、机器学习量化策略等，实现“技术服务于专业”。
第三，有紧密的行业协同网络。依托“首都高校”和“财经高校”双重身份，我们与华为、北京银行等企业共建实验室，与门头沟区政府合作“MTGFinTech”项目，让AI学科建设始终对接行业真实需求，避免“闭门造车”。
第四，有交叉学科的实践基础。我们通过数字经济交叉学科平台，整合经济学、管理学、统计学等优势学科，形成“学科矩阵”，这种“财经+AI”的交叉深度，都是我们优势所在。
澎湃新闻：学校如何避免在智能化转型中陷入“大而全”的陷阱，保持财经特色？
吴卫星：避免“大而全”的核心是“聚焦主业、精准发力”，我们始终以“财经内核”为根本，让AI技术成为“赋能工具”而非“替代目标”。
在学科布局方面，我们新增的人工智能、金融科技等专业，均以服务财经领域为导向，而非通用AI研发；数智化微专业如“ESG投资与管理”“数字金融”，都是财经领域的细分方向，不盲目扩张至非财经相关的AI领域。在课程体系上，我们设计的“1+X+Y”人工智能通识课程体系中，“Y门专业融合课”全部聚焦财经场景，比如《AI4Value：人工智能财经场景应用》融入供应链智能风控、量化投资策略等30个财经案例，确保AI学习不脱离专业本质。
在技术应用层面，“驼灵”大模型的核心功能是“智慧财经”，比如其内置的“财经AI助手”专门解答金融政策、校内财经课程等问题，虚拟仿真平台模拟的是股市交易、跨境支付等财经场景，而非泛化的技术展示。
在产教融合过程中，我们“锁定财经行业”，合作的企业多为金融机构（如北京银行）、数字经济企业（如华为），共建的实习基地聚焦金融科技、数字贸易等领域，确保学生在实践中始终围绕财经主业提升AI应用能力。
澎湃新闻：面对人工智能带来的教育变革，学校在整体发展战略上，如何将人工智能技术的应用与学校的长远发展相结合？制定了哪些具体的战略规划和实施步骤？
吴卫星：学校将人工智能技术应用与长远发展的结合，深度融入学校第五次党代会确立的“两步走”发展战略和“六大工程”任务中，形成了“以数智化赋能高质量发展”的总体思路。
从整体战略来看，我们紧扣党代会“建成特色鲜明的国内一流国际知名高水平研究型财经大学”的总目标，将人工智能技术作为推动学科升级、人才培养转型、科研创新突破的核心驱动力。一方面，以数字经济交叉学科平台建设为引擎，推动AI与学校优势学科深度融合，力争使该平台进入全国先进行列，成为解决国家和首都数字经济发展关键难题的重要力量；另一方面，将数智化转型贯穿人才培养全过程，通过“琢玉工程”深化拔尖创新人才培养模式改革，构建适应AI时代的“三型一化”（创新型、复合型、应用型、国际化）人才培养体系。
在具体规划和实施步骤方面，将从三个方面重点发力，一是学科建设层面，实施“突破工程”，优化学科布局，促进交叉融合。我们将AI技术融入学科建设全流程，支持新兴学科增长点，组建跨学科研究团队，围绕北京全球数字经济标杆城市建设开展前瞻性研究；同时，推动传统优势学科借助AI技术焕发新活力。二是人才培养层面，推进“琢玉工程”，深化数智化转型。在本科教育中，全面放开转专业限制，推动全部专业完成数智化转型升级，将大数据、人工智能等技术融入课程体系；在研究生教育中，建立本硕博贯通培养机制，加强数智化课程建设，提升研究生利用AI工具解决复杂问题的能力。三是支撑保障层面，通过“善治工程”强化智慧校园建设。统筹推进智慧教室等基础设施升级，优化整合各类信息平台，为AI技术应用提供硬件支撑；同时，依托“领雁工程”加强师资队伍数智化能力培养，完善教师发展培训制度，通过教师促进中心（OTA）提升教师运用AI开展教学、科研的能力，形成适应数智时代的师资梯队。
今年，我们已实现了全部专业的数智化转型，并“构建了具有财经特色的教育专用大模型”。未来，我们将分阶段落实学校第五次党代会“两步走”战略和“六大工程”部署，到2035年，全面建成国内一流国际知名财经大学，力争使AI技术深度融入办学各环节，形成具有重要影响力的数智化财经教育模式。
澎湃新闻：您提出要构建AI+教育新生态，筑就经贸人才培养新高地，请问具体将从哪些方面来推动AI与教育结合从而进一步促进经贸人才的培养？
吴卫星：构建AI+教育新生态，我们聚焦“教、学、练、用”四个环节，形成全链条赋能。
在“教”的层面，一是创新教学场景，打造“掌控融合MAX巨幕教学舱”等智能空间，通过AIGC工具动态分析学情，实现个性化教学反馈；二是强化师资赋能，制定教师数字化培训计划，联合华为开发“金融+科技”课程，使教师具备金融科技研发与教学经验。
在“学”的层面，构建分层课程体系，以《人工智能导论》为核心，辐射X门素养课和Y门专业融合课，2024级新生已实现AI通识课全覆盖；打造“驼灵”学习助手，提供课程答疑、案例解析、编程指导等服务，学生可随时调用金融数据库和虚拟仿真资源。
在“练”的层面，以赛促练，举办“AI+X”大赛，要求学生用AI解决财经问题，2024年大赛吸引2600名新生参与，14项作品进入孵化；开展场景化实训，我们所有学院都建立了实验室或实训基地，学生可以通过专业实操提前掌握实践技能。
在“用”的层面，推行“双导师制”，学术导师与行业导师共同指导，将企业真实项目融入教学；建立实习基地，与100余家数智企业合作，学生可参与各类项目落地，实现从学校到社会的无缝衔接。
数智时代的竞争，更是持续学习能力、跨界整合智慧与价值坚守的较量
澎湃新闻：您认为AI时代经济金融人才最需要具备哪些核心能力？
吴卫星：AI时代的经济金融人才需要“硬实力”与“软实力”双轮驱动，二者缺一不可。
硬实力体现在“财经+科技”的复合知识体系：一是基础能力，掌握经济学、管理学核心理论，这是理解经济规律的根基；二是技术工具应用能力，熟练运用Python、R等语言，能通过机器学习模型解决实际问题；三是数据解析能力，能从海量数据中提取有效信息，比如利用“首都金融智算平台”实现三维数据可视化分析。
软实力则聚焦“不可替代性”：一是创新思维与跨界能力，能打破学科壁垒；二是职业伦理与责任意识，面对算法歧视、数据隐私等问题，能坚守伦理道德，以金融学为例，我们开设《金融伦理》选修课、联合北京外汇交易协会开展廉洁教育，正是为了强化这一点；三是前瞻性与适应力，能预判技术变革，我校开设的“AGI与金融”“量子金融”等课程，就是为了培养这种能力；四是全球视野，了解跨境数字清算、国际金融监管规则，能应对全球金融市场的不确定性。
澎湃新闻：您对即将步入职场的年轻人有何建议，尤其是在这样一个充满不确定性的时代背景下？
吴卫星：面对不确定性，年轻人要做到“认知升级、能力锻造、心态重塑”。要主动拥抱新技术、新趋势，但也不能盲从。经济领域的指标从来不是平滑的，要理解数字经济时代的“变”是常态，主动学习前沿知识（如AI、区块链），但不能忽视经济、管理的底层逻辑，夯实基本功，打好应对变化的知识基础。
要在实践中锤炼“解决复杂问题”的能力。多参与校企合作项目、学科竞赛，比如通过学校的实习实训，模拟真实工作环境，参与各种各样的学科竞赛，在团队中学会跨界协作。与职场接轨，感受真实的应用实践，而非单纯的知识储备。
要筑牢职业伦理与心理韧性。AI可能替代部分流程性工作，但坚守诚信、敬畏风险的职业伦理是AI无法替代的，要守住行业底线；同时，通过参与社会调研、企业实习直面挫折。
最后，希望年轻人能始终保持坚韧与务实，在不确定性中寻找确定的成长路径。数智时代的竞争，不仅是技术的比拼，更是持续学习能力、跨界整合智慧与价值坚守的较量。青年学子们既要敢闯敢试，勇立行业变革潮头，也要脚踏实地，在实践中打磨真本领，方能在时代浪潮中行稳致远，成为既懂技术又通人文、既具国际视野又扎根中国大地的栋梁之才。
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