如果一份金融工作主要在整理資料、套固定模型、把數字搬進報表，AI 當然會讓它變得更少、更快，甚至不再需要那麼多人。 所以我不太喜歡問：「金融會不會被 AI 取代？」 這個問題太大，也太容易嚇人。比較有用的問法是：當計算和整理愈來愈便宜，你能不能負責判斷、風險與決策？ ⏱️ 30 秒先看這裡 金融專業仍有價值，但只會執行固定流程的工作會被壓縮。未來更有競爭力的組合，通常包含金融知識、資料工具，以及對風險、法規或商業情境的判斷。選科系時別追「不會被取代」的名稱，請看自己想處理哪一類金融問題。 ────────── 【AI 時代，金融人才靠哪三種能力站穩？】 1. 看懂金融，而不只看懂數字 同一組數據放在利率、信用、保險或投資情境裡，意思可能完全不同。工具能算，卻不替你承擔錯誤決策的後果。 2. 能和資料工具一起工作 不一定每個人都要成為軟體工程師，但統計、資料處理、Python／R、模型判讀和資料品質，已經愈來愈難迴避。 3. 願意處理模糊與責任 模型出現偏誤、交易看似異常、法規要求改變時，需要有人問：能不能相信？誰會受影響？公司願意承擔嗎？ ────────── 【四條常見路線，日常工作很不一樣】 ▍Finance × Data：用資料支援商業判斷 適合喜歡分析公司、客戶、產品和市場的人。課程可留意財務分析、商業分析、資料視覺化、預測和決策模型。 它不是「金融加一點 Python」就自動成立。好的課程會讓你理解資料如何進入財務決策。 這一點可以用課程反查，詢問本次親臨博覽會的 City St George's 的 Banking and International Finance，以及 Durham、Reading 的 Finance，名稱相近，數據工具、產業場景與職涯出口卻未必相同。現場應該直接比較必修與專案，而不是先選校名。

▲City St George's 的 穆爾蓋特校區（Moorgate）即為貝氏商學院所在地，鄰近倫敦金融城 ▍Quantitative Finance：數學和程式是主角 如果你喜歡機率、統計、最佳化、衍生性商品和模型，量化金融值得研究。這條路的門檻也最不適合靠想像跨過去。 看到課名很炫之前，先打開必修課。若微積分、線性代數、機率和程式讓你非常痛苦，別只因為薪資傳聞硬選。 ▍FinTech：研究金融服務怎麼被重做 支付、數位銀行、區塊鏈、監理科技、財富管理平台都可能包含在內。有人偏產品，有人偏技術，有人偏商業模式。 同樣叫 FinTech，課程可以差很多。請看專案、合作企業和技術深度。 如果你真正想補的是模型與資料能力，也不必把搜尋範圍限在 FinTech。University of Essex 的 Data Science、Artificial Intelligence 可以拿來反問自己：我需要的是金融產品知識，還是更扎實的資料與 AI 方法？

▲ University of Essex 學生國籍多元，跨領域與轉科系路徑也十分完整，是校風彈性開闊的英國名校 ▍Risk、Compliance 與 AI Governance：替創新設邊界 這條路常被低估。當金融機構導入 AI，模型風險、資料隱私、反洗錢、法規遵循與治理不會自己消失。 如果你喜歡制度、邏輯和「先想最糟情況」，未必需要把自己塞進純量化路線。 ────────── 【一個假設情境】 A 同學是財金背景，喜歡分析產業，會基本 Python，但不想走高強度數學。他可能更適合 Finance Analytics 或 Business Analytics。 B 同學數學和程式底子強，對市場模型比公司簡報更有興趣，Quantitative Finance 才值得往下挖。 C 同學讀法律或會計，對監理、責任和風險敏感。AI Governance、Compliance 或 Risk Management 可能比 FinTech 更貼近他的優勢。 科系名稱不會替你做分類。「你喜歡處理的問題」才會。 ────────── 【如果是我，我會先打開必修課】 我不會只看「AI」「FinTech」或「Future Finance」這些字。先檢查： ・數學與程式要求到哪裡？ ・有沒有真實資料和實作專案？ ・課程偏金融、科技、管理還是法規？ ・畢業專題由誰指導？ ・畢業生實際去了哪些職能？ 如果招生頁只剩熱門名詞，沒有清楚課程，那就是你可以在博覽會現場追問的重點！ ────────── 【金融科系留學準備常見問題】 Q: 不是財金系，可以申請金融科技嗎？ A: 有可能。工程、資工、數學、經濟、商管甚至法規背景都可能找到入口，但各課程的先修要求不同。 Q: 讀純 Finance 還有價值嗎？ A: 有。企業財務、估值、投資、風險和市場理解仍是核心能力。問題在於課程是否讓你接觸當代資料工具與實際決策。 Q: 想申請 Fintech 相關科系，本身要會寫程式嗎？ A: 路線不同，要求差很多。量化金融通常較高；管理、風險或法規路線可能更重視分析與制度。 ────────── 【到展會，不要只問排名】 請直接問校方： 1. 這個課程最重的數學與程式課是哪一門？ 2. 非財金背景通常缺哪些先修？ 3. 課程用真實資料做什麼專案？ 4. 畢業生進入哪些具體職能？ 5. 系所介紹提及的 AI 相關內容是必修、選修，還是只出現在宣傳頁？ 帶成績單和修課紀錄到 2026 OxBridge EduFest，讓校方判斷你適合 Finance、FinTech、Quant 或 Risk 中哪一條。這比問「哪個最有前景」更接近答案。 📍 2026 OxBridge EduFest｜津橋國際留學博覽會 📅 2026/10/4（日）10:30–16:30 🏨 W Taipei 🎫 免費索票：查看參展資訊與完成報名

別找一個號稱不怕 AI 的科系。去練那組即使工具換了，你仍能看懂問題、判斷風險並作決定的能力。