橋水基金CEO：旗下AI運營基金已經勝過人類基金經理！申請金融名校還值得嗎？

根據最近彭博社的一篇報道，全球最大的對衝(chong) 基金公司橋水基金 (Bridgewater Associates) 的 CEO Nir Bar Dea 表示，該公司在一年前募集了一支20億(yi) 美元規模由AI運營的基金，目前其業(ye) 績已經達到與(yu) 人類管理的基金相當的水平。

這條新聞一出，立即在金融界引發了熱議：AI真的已經勝過了人類基金經理嗎？對於(yu) 想要申請國外名校金融專(zhuan) 業(ye) 的中國學生而言，這個(ge) 新聞所帶來的影響可能更加不容，甚至在某種程度上意味著幾個(ge) 重大變化：

申請門檻的變化：金融課程會(hui) 更加重視AI和計算能力

職場變化：傳(chuan) 統金融崗位可能被AI替代，但實際上需求更多能力處於(yu) AI菜單之外

如何提升競爭(zheng) 力：需要金融+AI複合能力，尤其是重視過程思維和創造性

那麽(me) ，在AI洶湧來襲之下，金融專(zhuan) 業(ye) 方向的同學們(men) 該如何定位自己？來看一下這些變化對學生申請和前景的具體(ti) 影響。

連橋水基金這樣專(zhuan) 注傳(chuan) 統對衝(chong) 模式的公司都開始大力投入AI基金，說明至少在金融基金管理領域，AI已經不是加分項，而是標配。

國外金融專(zhuan) 業(ye) 的課程設置正在變化：

如今想要申請金融世界名校如MIT、斯坦福、普林斯頓以及Oxbridge等，幾乎所有的同學可能都需要給自己備上一些AI、金融數量交易和量化分析相關(guan) 背景。

在上述名校的相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的課表上，越來越多的添加 Python, R 語言, SQL, 計算金融相關(guan) 課程，而不再像以前那樣僅(jin) 僅(jin) 學習(xi) 統計學。

AI和大數據在金融領域的應用成為(wei) 必修課，如應用於(yu) 深度學習(xi) 預測市場流動性或用NLP分析公司報表等。學生在申請相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 時，如果能在個(ge) 人附加料和SoP中添加自己在AI和金融交叉領域的經曆或成果，越來越成為(wei) 重要的加分項。

其實，不僅(jin) 僅(jin) 是想要申請金融專(zhuan) 業(ye) 的學生。那些已經就讀於(yu) 相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的同學一樣會(hui) 忍不住問自己：AI能替代什麽(me) ？我還有前途嗎？

“相比於(yu) 找到算法大神，大企業(ye) 更想要找到能提出深刻問題的人。” ——橋水CEO Nir Bar Dea 這樣說。

可以預見的是，在AI的衝(chong) 擊下，傳(chuan) 統的金融崗位發生了變化：

1. 可能被AI替代的崗位：

量化分析師（Quantitative Analyst）：AI可以自動分析大規模金融數據，並生成投資策略。

股票研究員（Equity Research Analyst）：AI可以比人類更快更準地分析公司財報和市場趨勢。

交易員（Trader）：高頻交易和算法交易早已被AI占據主導。

2. AI無法替代的核心能力：

決(jue) 策與(yu) 風險管理：AI擅長數據分析，但最終投資決(jue) 策仍需要人類的判斷。

複雜問題解決(jue) ：企業(ye) 更青睞能理解金融本質、製定策略的人，而不僅(jin) 僅(jin) 是數據處理員。

跨學科能力：如金融+行為(wei) 經濟學+心理學的結合。

如果你想申請國外名校的金融碩士項目，或者已經在海外讀金融，你需要更早地接觸量化金融和AI。

以下是幾個(ge) 提升競爭(zheng) 力的關(guan) 鍵點：

✅ 金融+編程：如果沒有編程背景，建議補充一些數據分析/AI課程，如Coursera、edX上的金融科技課程。

✅ 參與(yu) 金融AI相關(guan) 的研究項目或實習(xi) ：如量化基金、對衝(chong) 基金的AI團隊。

✅ 學習(xi) Python/SQL等編程語言，掌握基礎數據分析和機器學習(xi) 知識。

✅ 培養(yang) 批判性思維：申請文書(shu) 中，強調自己如何解決(jue) 複雜問題，而不是隻會(hui) 計算模型。

✅ 展示跨學科能力：除了數學和編程能力，也可以展示商業(ye) 洞察力和溝通能力。

金融名校是否仍然值得申請？答案仍然是肯定的！但顯然童鞋們(men) 也需要針對行業(ye) 趨勢做出一些針對性的調整。傳(chuan) 統的金融學科正在與(yu) AI融合，如果你有計算機和數據分析的背景，那麽(me) 各個(ge) 方麵可能都會(hui) 更有優(you) 勢。

未來金融行業(ye) 的人才需求，更傾(qing) 向於(yu) 能提出深刻問題和進行跨學科思考的人，而不僅(jin) 僅(jin) 是執行數據分析。申請國外名校時，要在個(ge) 人陳述中體(ti) 現出對AI與(yu) 金融結合的理解，並展示自己在這一領域的探索。

金融不會(hui) 消失，但在AI時代下，它需要的能力正在改變。

金融xAI科研項目