يتعلم ممولو الغد التفكير مثل الآلات
فتح Digest محرر مجانًا
تختار رولا خالاف ، محررة FT ، قصصها المفضلة في هذه النشرة الإخبارية الأسبوعية.
تطور عالم التمويل إلى ما وراء جداول البيانات والحكم البشري. في أسواق اليوم ، تتضمن العديد من أدوار التمويل الآن التنقل في مجموعات بيانات واسعة ، وتفسير مخرجات التعلم الآلي ، وفهم التوقعات التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعي. تستجيب كليات إدارة الأعمال بالبرامج والوحدات النمطية المصممة لإنتاج المحللين المهرة تقنيًا فحسب ، بل للمهنيين الذين يمكنهم فهم الرؤى التي تعتمد على البيانات وتقييمها بثقة ودقة أكبر.
في كلية الإمبراطورية الكلية للأعمال في لندن ، يشكل توازن التفسير والحساب النهج الذي تم اتخاذه في وحدات مثل استراتيجيات التداول المنهجية مع خوارزميات التعلم الآلي ، بقيادة المحاضر الزائر Hachem Madmoun. يقول Madmoun: “دخل القطاع المالي حقبة حيث تظهر الأساليب التحليلية التقليدية بشكل متزايد حدودها”. “الأدوات الحسابية المتقدمة تمكن من تطوير نظريات مالية أكثر صرامة.”
لا يؤكد مناهج Masters’s Masters في التمويل ليس فقط كيفية عمل النماذج ، ولكن لماذا تعمل – وعندما لا تفعل ذلك. يتعلم الطلاب تحديد عدم اليقين ، ونماذج التصميم المتجذرة في السياق المالي ، وتحدي ما يسمى أنظمة “BLACK-BOX”. يقول Madmoun: “لقد أصبح فهم المنطق الداخلي للنموذج أمرًا بالغ الأهمية مثل قدرته التنبؤية”.
يتم تعريف الطلاب بتقنيات الذكاء الاصطناعى المتقدمة مثل سلسلة الفكرة والطالب الذاتي ، والتي تحاكي التفكير البشري. يتم تقديم الذكاء الاصطناعى التوليدي ليس فقط كأداة للاستعلامات ولكن كشريك في التفكير. “نحن نعلم التعلم التعزيز من ردود الفعل البشرية ، حيث يصبح كل تصحيح بيانات تدريب” ، يضيف Madmoun. يتم تشجيع الطلاب على النظر إلى الذكاء الاصطناعى ليس كمحرك ثابت ، ولكن كأداة سريعة الاستجابة لاتخاذ القرارات الحرجة في البيئات المالية عالية المخاطر.
قدم الماجستير في الترتيب المالية 2025
شاهد تصنيف أفضل 70 درجة تمويل ما قبل الخبرة
إدراكًا أن الطلاب يدخلون بمستويات مختلفة من المعرفة التقنية ، يوفر Master in International Finance (MIF) في HEC Paris دورات برمجة Python غير المتزامنة ، ومخيمات التمهيد الاختيارية ، والمسارات الاختيارية المصممة. “لقد قمنا بدمج ورش العمل التي يدرسها HI! باريس في المناهج الدراسية” ، كما يقول المدير الأكاديمي Evren Örs ، في إشارة إلى مركز علوم الذكاء الاصطناعى ومركز علوم البيانات الذي يشارك في تأسيس HEC Paris ومعهد Polytechnique de Paris. يتعاون الطلاب من كلا المؤسستين في مشاريع البيانات الواقعة ، وتعزيز المهارات التقنية والعمل الجماعي.
يتطلب النظام الاختياري المتدرج من جميع طلاب MIF إكمال دورة واحدة على الأقل يركز على البيانات والتمويل. المسار الأكثر تقدما هو الدرجة المزدوجة في البيانات والتمويل ، حيث يغطس الطلاب في أعماق تطبيقات التعلم الآلي. يقول الخريجون إن الخريجين يتم توظيفهم في كثير من الأحيان كمحللين كميين وعلماء البيانات ومحللي الأسهم الخاصة في لندن وباريس.
في كلية فرانكفورت للتمويل والإدارة ، يتم تضمين علوم البيانات من اليوم الأول. يبدأ الطلاب ببرمجة Python والانتقال بسرعة إلى التمويل التطبيقي. ينصب التركيز على التنفيذ الحقيقي: التواصل مع مصادر البيانات الحية ، ونمذجة المنتجات المالية ، والتكيف مع الاتجاهات مثل ESG (البيئة والاجتماعية والحوكمة) الاستثمار والتحكيم الإحصائي.
يقول غريغوري فيلكوف ، مدرب النمذجة المالية: “إننا نتتبع الطلب بشكل مستمر للمهارات الجديدة وضبط المناهج الدراسية الخاصة بنا وفقًا لذلك ، ودمج المفاهيم والأدوات الجديدة في موادنا التقليدية”. تبدأ إحدى الدورات مع الأسس النظرية للتحكيم وتنتهي بنماذج تقييم الطلاب في Python باستخدام منتجات مالية فعلية موجودة وتستخدم في أسواق العالم الحقيقي.
من المقرر عقد دورات ماجستير في ماجستير ماجستير في فرانكفورت على مدار ثلاثة أيام في الأسبوع – بما في ذلك أيام السبت – مما يتيح للطلاب الحصول على خبرة في الصناعة في أيام أخرى. يقول فيلكوف: “المنافسة في هذه المجالات شديدة ، لذلك نضمن تطوير الطلاب على كل من الأسس الأكاديمية القوية وطلاقة البيانات العملية.” يؤكد مارين كوس ، مدير الخدمات الوظيفية ، النتائج: “إن خريجي التمويل الذي يزدهر البيانات يتجولون بشكل متزايد في الأدوار التي تدمج الخبرة المالية مع المهارات التحليلية والتقنية” ، كما تقول.
في مدرسة نوفا للأعمال والاقتصاد (Nova SBE) في البرتغال ، ينصب التركيز على سد النظرية التكنولوجية مع تطبيق رأس المال الاستثماري. يستخدم الطلاب البيانات و AI لتقييم إمكانات الاستثمار بدء التشغيل وتتبع اتجاهات السوق. دورات حول التمويل اللامركزي (DEFI) – باستخدام تقنيات blockchain ، بدلاً من البنوك التقليدية أو المؤسسات المالية blockchain – والتعلم الآلي متجذران في حالات الاستخدام العملي.
يقول Francesco Corea ، مدير علوم البيانات السابق في شركة Greycroft ومقرها الولايات المتحدة: “لقد أمضيت العقد الماضي نماذج وأدوات لأصحاب رأس المال الاستثماري لمصدر وتقييم وتقييم الشركات بشكل أكثر فعالية”. تساعد تجربته على تشكيل روح التعلم العملي في نوفا-بدءًا من دراسات حالة الميزانية المسلحة إلى أدوات البناء التي تتوقع نتائج المغامرة.
يقول كوريا: “لا يتعلق الأمر بأتمتة الحكم ، بل يزيد من ذلك”. “يتعلق الأمر بمساعدة كابيتال في العثور على المواهب – ومساعدة المواهب في بناء رأس المال.”
دراسة حالة: من كمية الطالب إلى استراتيجي العالم الحقيقي
بالنسبة إلى Guilherme Abreu ، خريج برنامج MSC التمويلي لـ Imperial ، كان التحول نحو التعليم التمويلي المتمحور حول البيانات تحويلاً. تعمل الآن كمحلل كمي لصندوق استثمار الطلاب في Imperial ، حيث تقوم Abreu بتصميم استراتيجيات تداول منهجية تستند إلى البحوث الأكاديمية.
يقول: “نأخذ أفكارًا من الأوراق التي استعرضها النظراء ونترجمها إلى استراتيجيات استثمار في العالم الحقيقي القائمة على البيانات”. “إنه دور يمزج البحث مع التطبيق العملي.”
الوحدة النمطية حول استراتيجيات التداول المنهجية ، التي يدرسها Madmoun ، شكلت بشكل كبير وجهة نظره. يقول أبرو: “إن التركيز على التعلم الخاضع للإشراف والأهمية قد تغير كيف أقوم بتقييم العوامل المالية المختلفة”.
جلسات البرمجة العملية جلبت المواد إلى الحياة. “لقد شحذوا مهارات الترميز الخاصة بي وتعمقوا فهمي لكيفية تحويل النظرية إلى نماذج تعمل.”
نصيحته لطلاب التمويل المحتملين؟ يقول: “لا تتعرض للانتباه عن عناوين الدورة التدريبية أو الكلمات الطنانة”. “اختر البرامج التي تدمج مهارات البيانات في سياقات مالية – وتحيط نفسك بزملاء الطموحين. يمكن لفوج قوي تحويل برنامج جيد إلى تجربة تحويلية حقًا.”
