金融专业太卷？试试这些王炸交叉学科

嘿，我是 www.lxs.net 的小编，今天想跟你聊聊申请季那些事儿。

还记得去年秋天，我跟学弟Leo在学校咖啡馆聊天。他学金融，GPA 3.8，简历上两段银行实习，看起来闪闪发光。但他端着咖啡，满脸愁容地跟我说：“姐，我感觉我要卷不动了。昨天参加一个投行的线上宣讲会，提问环节有个哥们儿，张口就是自己大二在摩根士丹利跟了个IPO项目，大三在高盛做量化策略。我听完，默默关掉了摄像头，感觉自己就是个小透明。”

Leo的焦虑，我猜屏幕前的你可能也感同身受。传统金融，尤其是投行、PE/VC这些光鲜亮丽的赛道，早就成了红海中的红海。简历上没几段“大厂”实习，没参加过顶尖的商赛，感觉连网申的门槛都够不着。Networking加了一堆大佬，但真正能记住你的有几个？

咱们辛辛苦苦出国留学，难道就是为了在这条拥挤的独木桥上挤得头破血流吗？当然不！今天，我就来给你指几条旁边新修的高速公路——那些让你“弯道超车”的王炸交叉学科。它们不仅能让你避开最惨烈的竞争，还能帮你打造独一无二的复合背景，成为HR眼里的“宝藏男孩/女孩”！

一、金融科技 (FinTech)：当金融遇上代码，身价翻倍

你有没有想过，你每天用的微信支付、支付宝，或者在美国常用的Venmo、Robinhood，它们背后是什么在驱动？没错，就是金融科技（FinTech）。简单粗暴地说，FinTech就是Finance + Technology，用技术手段去颠覆和优化传统的金融服务。

这个领域可不是让你去银行当个IT修理工那么简单。它涵盖了移动支付、区块链、加密货币、P2P借贷、智能投顾（Robo-advisor）、大数据风控等等。你将学到的不仅仅是金融模型，更多的是如何用Python写出交易策略，如何用机器学习预测贷款违约风险，如何设计一个安全便捷的支付系统。

为什么FinTech是王炸？

因为市场需求太大了！传统金融机构，像高盛、摩根大通，每年都在疯狂招人，组建自己的技术团队，生怕被科技巨头颠覆。高盛甚至公开宣称自己是一家“科技公司”。根据Statista的数据，全球金融科技市场的收入预计将从2023年的约2300亿美元增长到2028年的超过4000亿美元，年复合增长率高达11.8%。这意味着什么？海量的就业机会！

举个真实的例子，我一个朋友在哥大读的金融工程，选了很多偏编程和机器学习的课。毕业时，当他那些死磕传统金融的同学还在为投行的Superday挤破头时，他已经手握Stripe（一家全球支付巨头）和一家对冲基金的Quant Developer两个offer，起薪都远超传统金融分析师。

就业方向有哪些？

毕业后，你的选择超级广。你可以去Stripe、Revolut、Ant Group这样的FinTech独角兽，也可以去Google、Apple这种跨界做金融的科技大厂，当然，传统投行和商业银行的技术部门或创新部门也对你敞开大门。职位从金融产品经理、数据科学家、量化开发，到区块链工程师，总有一款适合你。

神仙学校推荐：

美国：CMU (Tepper商学院)、NYU (Stern商学院)、Stanford、UC Berkeley、MIT。这些学校的计算机科学和商学院都强到没朋友，能给你提供最顶级的资源和校友网络。

英国：Imperial College London (IC)、UCL、University of Edinburgh。特别是IC的MSc in Financial Technology，是很多想去英国读FinTech同学的梦校。

二、量化金融 (Quantitative Finance)：数学大佬的“印钞机”

如果你是个数学和统计的狂热爱好者，觉得解一道复杂的微积分题比打游戏还爽，那么量化金融（简称Quant）就是为你量身定做的赛道。

别被这个名字吓到。简单来说，量化金融就是用极其复杂的数学模型和计算机算法来进行金融市场的分析、交易和风险管理。阿尔法策略、高频交易、期权定价……这些听起来高深莫测的词，就是Quant们的日常。他们不是靠“感觉”去投资，而是靠模型和数据说话，是金融世界里最聪明、最神秘的一群人。

为什么Quant是王炸？

一个字：钱！两个字：很多钱！量化金融是离钱最近的领域之一。顶级的对冲基金，比如文艺复兴科技（Renaissance Technologies）、Two Sigma、Citadel，给Quant开出的薪酬是天文数字。一个刚毕业的博士生，拿到三四十万美元的总包（薪水+奖金）是家常便饭。华尔街流传着一句话：“ bankers work for quants”，虽然有点夸张，但也反映了Quant在金融生态链顶端的地位。

这行的门槛极高，但也因此竞争没那么“大众化”。它筛选掉了一大批背景不符的人，为你创造了一个相对纯粹的竞争环境。只要你的数理和编程能力够硬，就有机会敲开顶级公司的大门。

来看个数据，根据美国劳工统计局（BLS）的预测，从2022年到2032年，金融分析师（包含大量量化分析岗位）的就业增长率预计为8%，远高于所有职业的平均增长率。而其中，具备高级计算和建模技能的人才将最为抢手。

就业方向有哪些？

主要是两大类：买方（Buy-side）和卖方（Sell-side）。买方就是对冲基金、共同基金、资产管理公司，你的目标是直接用模型赚钱。卖方主要是投行，你的工作是为客户设计和定价复杂的金融衍生品，或者做市。常见的职位有Quant Analyst（量化分析师）、Quant Trader（量化交易员）、Quant Developer（量化开发）、Risk Manager（风险管理）等。

神仙学校推荐：

美国：CMU的MSCF (Master of Science in Computational Finance) 项目被誉为“Quant神校”，毕业生几乎被华尔街瓜分。此外，UC Berkeley的MFE (Master of Financial Engineering)、NYU Courant数学所的Math in Finance、Columbia的MSFE、Princeton的Master in Finance，都是业内公认的顶级项目。

英国：Oxford的Mathematical and Computational Finance、Imperial College的MSc in Mathematics and Finance、LSE的MSc in Financial Mathematics也都是非常强劲的选择。

温馨提示：申请这些项目，你的数学、统计、编程（特别是C++和Python）背景一定要非常非常扎实。

三、ESG与可持续金融：用金融改变世界的“新风口”

如果你觉得上面两个方向太“硬核”，自己既不是代码大神，也不是数学天才，但你对社会责任、环境保护充满热情，希望自己的工作能带来积极的社会影响，那么ESG绝对是你的菜！

ESG是三个词的缩写：Environmental（环境）、Social（社会）和Governance（公司治理）。ESG金融，或者叫可持续金融、影响力投资，核心思想是在做投资决策时，除了考虑传统的财务回报，还要把这三个非财务因素也纳入考量。比如，一家公司是否在环保上达标？它如何对待自己的员工？它的管理层是否透明、廉洁？

为什么ESG是王炸？

因为它正从一个“小众情怀”变成全球主流。从气候变化到社会平权运动，全球的投资者和监管机构都越来越意识到，一个公司的ESG表现直接关系到它的长期风险和发展潜力。全球最大的资产管理公司贝莱德（BlackRock）的CEO拉里·芬克（Larry Fink）每年都会给全球CEO写一封信，近几年信的核心主题几乎都是ESG和气候风险。

市场是最好的证明。根据全球可持续投资联盟（GSIA）的报告，全球可持续投资资产的规模已经超过了35万亿美元，占了全球所有专业管理资产的三分之一。这是一个巨大的、而且还在高速增长的蓝海市场。

我认识一个学姐，本科是环境科学，后来申到了哥伦比亚大学的环境科学与政策硕士（MPA in Environmental Science and Policy），期间疯狂选修商学院的可持续金融课程。毕业后，她凭借自己独特的“科学+金融”复合背景，成功进入了一家顶级的ESG评级机构MSCI，负责评估上市公司的气候风险。她的工作不仅薪水可观，而且每天都在做着自己认为有意义的事情。

就业方向有哪些？

就业面正在变得越来越宽。你可以去贝莱德、Vanguard这样的主流资管公司，它们内部都有庞大的可持续投资团队。也可以去MSCI、Sustainalytics这样的专业ESG评级和数据公司。四大（PwC, Deloitte, EY, KPMG）和MBB（McKinsey, BCG, Bain）等咨询公司也都有专门的ESG咨询业务线。此外，世界银行、国际金融公司（IFC）等国际组织，以及大公司的可持续发展部门，都是很好的去处。

神仙学校推荐：

美国：Columbia University的SIPA学院和商学院都有非常强的项目，比如MPA in Environmental Science and Policy。Yale的School of the Environment和School of Management联合项目也是王牌。Duke的Fuqua商学院和Nicholas环境学院的联合学位同样备受推崇。

欧洲：LSE、HEC Paris、INSEAD在可持续商业和金融领域的研究和教学都处于世界领先地位。欧洲作为ESG理念的发源地，整体的行业发展和就业机会也更加成熟。

看到这里，你是不是觉得眼前一亮，原来除了那条挤满人的投行路，还有这么多风景不同、但同样精彩的赛道？

别再盯着自己的简历，焦虑于比别人少了一段“高大上”的实习了。真正的竞争力，不是你去复制别人的路，而是找到一条最适合你、能让你发挥最大优势的路。

现在就行动起来吧。如果你喜欢捣鼓代码，那就去Coursera上学一门Python数据分析课；如果你对数学敏感，那就去挑战一下随机过程；如果你关心气候变化，那就去读几份上市公司的ESG报告。

记住，申请季不是一场百米冲刺，而是一场马拉松。选对了赛道，找准了节奏，你才能跑得更远、更轻松。别再死磕那条独木桥了，旁边明明有那么多高速公路等着你飙车呢！

祝你，找到那条属于自己的路。