一年一度的高考结束了，除了焦急地等待成绩公布，是时候考虑下选专业和未来职业发展的问题了。
有些人把专业当成兴趣的延伸，更多的人把专业当成是工作的前奏。前者就不多说了，大可以跟着兴趣走；对于后者，就涉及到职业的选择问题。
以下的一组数据，也许会为你选择考什么大学、申报什么专业、将来从事什么职业提供参考。
如果你已经就业，或可为你重新规划职业以及在职场取得进一步发展提供参考。
哪些高校平均工资高？
根据人工智能公司iPIN发布的《2016年中国大学毕业生薪酬排行榜》数据显示，排名前三位的学校分别是：清华大学、上海财经大学和上海交通大学。
与2015年相比，2016年前100名高校毕业生月均薪酬比去年平均提高了1818元，平均涨幅达22.8%。特别是清华大学，平均月薪达到了14823元。此外，排名前14位的高校均坐落于京沪两地，直到第15名浙江大学的出现才结束了这种局面。
哪些专业就业率高？
根据麦可思研究院的调查数据显示，在2016届本科毕业生从事的职业类别中，本科十大专业中电气工程及其自动化专业就业率较高，达95.5%。计算机科学与技术、财务管理专业紧随其后，就业率分别为93.9%和93.5%。
哪些专业起薪高？
在薪资方面，本科十大专业中，计算机科学与技术和金融学专业的毕业生表现突出，毕业半年后的平均月收入较高（计算机科学与技术：5452元，金融学：4621元）。财务管理、会计学专业毕业生月收入则相对较低。
金融业，作为传统的高薪行业，一直吸引着许多学生的目光。但金融行业本身涵盖银行、证券、保险、信托等多种业态，如果今年参加高考的学生，未来想要投身金融业，那么，你需要先要想一想，在你踏上工作岗位时（本科主要于2021年，硕士主要于2023年），金融业态可能会发生哪些变化？哪些岗位会“消失”，哪类人才又会受到青睐？所谓未雨绸缪，方能防患于未然，决胜于未来。
即便你已身处金融行业，以下也同样有所助益。
人工智能驱动金融人才需求高端化
人工智能在金融业的快速渗透将会替代很多单一的、操作性的岗位，一方面使得行业员工人数下降，另一方面也驱动金融行业的人才需求高端化。整体的影响便是，金融业的就业门槛越来越高。
随着新技术的出现，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术，而人工智能无疑是影响最大的变数之一。
所谓人工智能，是指通过研究人类智能行为规律（如学习、计算、推理、思考、规划等），构造具有一定智慧能力的人工系统，以完成往常需要人类智慧才能胜任的工作。换句话说，解放人类的“大脑”，是人工智能的天职。
2013年，牛津大学马丁学院做过一项研究，预测人工智能发展将经历两次“人工替代”的浪潮：
在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政人员和生产领域的劳动者可能被计算机取代；在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。
可能也正是基于这一点，霍金曾这么评价人工智能：
人工智能之于人类，可能是最好的事情，也可能是会终结人类的最坏的事情。
就金融业的柜员、客服、交易员等群体而言，人工智能扮演的便是“替代者”的角色，可能就是有一天会变成坐在柯洁对面的AlphaGo，替代他们“下棋”（指各种基础类银行服务）。
对于诸如风险管理、财务管理等中后台岗位而言，可能也会面临类似的问题。下面以科技驱动对风险管理岗位的影响为例，进行简要分析。
良好的风险管理是金融行业持续发展的根本保障，风险管理岗位在金融业内部也一直处于核心地位，在银行业尤其如此。所以，风险管理岗位一直都是金融业的金领，受大数据、物联网技术的冲击，未来三五年，其含金量可能会大幅缩水。
粗略来看，风险管理包括目标设定、事项识别和风险对策三个关键因素，其中，事项识别（风险识别、风险计量等）和风险对策（风险定价、风险监测、风险控制等）的数据驱动趋势越来越明显。在一个标准化的授信审批流程中，债项评级、押品评级、授信额度及定价等均可以通过大数据风控模型直接得出，而贷后管理很大程度上也可以通过负面信息引擎、风险预警模型、基于物联网的押品管理等减少对人力的依赖。
这种趋势的影响在于，随着风控人员的经验内化为模型，金融行业的风险管理岗位将从经验积累型的“金领”转变为诸如模型参数调整、系统日常运营等操作性“蓝领”，职业发展前景大大受限，行业所需从业人员数量也将大幅下降。
复合型人才一直并将继续受到青睐
一直以来，金融企业就偏爱复合型人才（在本文语境下，可简单理解成跨专业人才），未来的三五年，这一趋势还会加强。
一是金融业属于虚拟产业，通过服务实体经济而实现自身的发展，所以，金融业是需要和各行各业打交道的，跨专业的人才对于相应行业的理解更为透彻，也就受到金融企业的青睐。典型的是证券公司行业研究员招聘，最喜欢两类人：
一类是理工（本科）+金融（硕士）组合，处理数据、做模型能力强；
一类是行业（本科，如生物、医药等）+金融（硕士）组合，在研究相应行业时不会存在障碍。
不难理解，如果让一个本科学金融的去研究医药行业，这不是难为人吗？不过，有一种说法是，人工智能在证券业的运用，第一类要取代的岗位便是行业研究员，因为机器更擅长基于历史数据的预测。
二是金融业自身的业务逻辑演变，不断提升对复合型人才的需求。举例来说，金融业的数据化和科技化趋势愈发明显，自然会导致对信息“IT+金融”的复合型人才的需求增加。以大数据建模为例，所有的模型归根结底是为业务服务，要服从于业务模式。对人才的需求便是，既需要有数据挖掘和建模能力，又需要对金融业务模式、风控逻辑等有着深入的了解。
三是金融跨界和业态融合逐步成为新的趋势，金融与实业的边界越来越模糊，在场景金融下，金融服务甚至成为消费场景中的一个环节，也在催生着对复合型人才的需求。
如果你立志投身金融行业，希望进阶成为人人羡慕的中高端人才，高金将满足你所有梦想！
延伸阅读
【高金2016就业报告 —— 金融硕士、金融MBA毕业生平均起薪同创新高】
专注于高端金融人才培养和金融研究的上海交通大学上海高级金融学院(SAIF/高金)2016届全日制毕业生就业报告显示，金融硕士（MF）和金融MBA项目的全日制毕业生在继续保持多年来高层次就业优势的同时，平均起薪再上台阶，双双创下历史新高。
报告显示，高金本届MF毕业生基本薪酬年均高达28.4万元，中位值高达23万元，较2015届分别增长了25.4%和27.8%，两项数据均创历史新高，其中最高年薪达68万元，体现了高金MF学生强劲的市场竞争力。
作为高金的旗舰项目之一，MF毕业生的就业分布也充分体现了高金“国际化”与“专业化”的特点。统计数据显示，2016届有15.8%的高金MF学生毕业后到德国、加拿大和香港等地的金融机构工作，其余学生的工作地点则分布在上海、北京、深圳等国内金融行业聚集的一线城市。
另一方面，高金MF毕业生最终的入职单位多为国际和国内一流的金融机构。其中有5人进入摩根大通（J.P. Morgan）、摩根士丹利（Morgan Stanley）和美银美林（Bank of America Merrill Lynch）等国际顶级投行，3人加入中国国际金融有限公司（CICC），其他主要雇主还包括中信证券、腾讯、弘毅投资、贝恩（Bain）、波士顿咨询（BCG）、招商银行总行、海通证券、复星集团等国内外一流企业。
从行业分布来看，高金MF毕业生选择投资银行、风险投资与私募股权两个行业的占比最高，合计超过4成。而在就业职能方面，投资银行业务（23.7%）、投资管理（21.1%）、研究（18.4%）和咨询业务（13.2%）分居前4位。
与此同时，高金全日制MBA毕业生的就业情况同样令人惊羡。报告显示2016届MBA毕业生的起薪中位值为25万元，平均年薪高达26.6万元，创下历史新高，较2015届分别增长25%和26.6%。
除了薪资的提高，高金MBA毕业生在就业单位及岗位层次上也有新的突破，在MBA金融行业就业单位和岗位的质量上继续在商学院中保持领先优势，本届全日制 MBA 毕业生就职于金融机构的人数则达95%，且均为投资管理、研究、投行业务等核心前台职能。
这些毕业生的雇主均为国内顶尖的金融机构，包括：德同资本、华兴资本、常春藤资本、平安资管、达泰资本、鼎锋资产、易方达基金、海富通基金、中信证券、华泰联合证券、申万宏源证券、天风证券等等。
有关SAIF金融硕士、全日制金融MBA2016年就业具体数据，可点击以下详细了解：
SAIF 金融硕士就业报告出炉 平均年起薪28万多！
SAIF MBA就业报告出炉 平均起薪创历史新高！
2017年高金新一届毕业生又将诞生，就业数据同样抢眼！就业报告一旦出炉，我们将第一时间为你发布！
来高金，满足你对金融的所有梦想！
内容来源：综合自《21世纪金融报道》、《苏宁财富资讯》
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