金融一直以來就是金飯碗的行業，現在的科技金融更是“高大上”的代言詞，那麼高新的科技金融行業的人才到底需要什麼樣的技能呢？
這個問題很難一言以蔽之。因為在一個行業的發展過程中，總是會消失掉一些機會。但是，也會出現另外一些機會。
那麼，我們可以分析一下，根據現在高度數據化、數據智能化的趨勢來說，我們會看到設計算法的數據科學家和程序員會非常非常吃香。這個趨勢其實在華爾街已經開始了。
現在很多華爾街的大基金都是在什麼地方招人呢？大學裡邊的統計系、計算機系的博士，甚至用特別高的薪水去挖教授。同時，由於這些算法涉及人的心理活動、神經網絡，所以，以後心理學系、神經網絡方面的高級人才，也會非常搶手。而這種高級人才都不是百萬年薪可以搶得到的。
要想成為搶手的科技金融人才要注意一點，就是即使你是數據科學家，其實也要求你能夠理解心理學家、神經網絡專家給你提供的證據和建議。
反過來說，心理學家如果能夠理解編程的邏輯，這對於他給出更中肯的建議也是有幫助的。說白了，就是要求你知識面更廣，更容易觸類旁通。
所以說，有些時候這些計算機博士、心理學家在科技金融裡會更吃香。為什麼呢？你想啊，他們對於傳統金融行業的IT架構非常熟，理解它的優勢和短板在哪裡，然後再回頭系統地學習金融的基本知識，增強對金融的體感。這種人未來無論是創業，還是在科技金融領域做領頭羊，都是非常有幫助的。
同樣，對於金融、經濟專業的人則要多增加對數據的體感。學習金融課程，不能像學純文科課程，天天背一堆概念，考一堆概念。這真的是一點用都沒有。
學習技能，有下面幾點就需要特別注意：
第一點是思考力。
在這個行業裡千變萬化，所以，很多金融學的概念，實際上都在迅速地變化中。所以，一個人讀書，千萬不能讀死，沒有思考力和批判力地接受書本上的知識，就等於是扼殺自己的創造力。
第二點就是複合學習能力。
應該專注一個你擅長的領域，但是，要能理解其它領域的知識。在現在，如果三個月不接收鮮活世界的信息，不學習的話，就會感到跟社會開始脫節了，自己要OUT了。但這種學習，也要記住一點，千萬不要貪多嚼不爛，博是要在專的基礎上的，先專後博，既專且博的人才，絕對是最搶手的緊急人才。
第三點就是協調能力。
未來的金融行業不是純科技，也不是純技術，它是一個非常複雜的生態。
就像剛才說的，計算機的人也有，金融的人也有，生物學的人也有，什麼專業的人都有，術業有專攻，所以，這之間的溝通成本其實是很高的。所以，哪一種人會很吃香呢？不一定是各行各業的專家，但是，能理解各行各業的知識，又具有超級協調能力的人，這種人會非常地吃香。
整體上而言，這是一個在快速變化的行業，所以，不斷學習的能力最重要。但是，一定要找自己擅長的地方去“專”，然後找相關的地方去“博”，這是非常非常重要的一點。
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