大学专业金融类深度解析大学金融类专业探寻金融行业的核心概念与发展趋势
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什么是金融市场，其具体内涵如何？
金融市场，简言之即资金融通的市场，是联系资金供给方（投资者）和资金需求方（个人或者企业）的桥梁，它的作用是为资金供给方提供投资机会和为资金需求方提供融资机会，使双方都受益，实现资金资源的最优配置，为经济发展提供血液，促进经济增长。 金融市场包括货币市场和资本市场，前者是指融通短期（一年以内）资金的市场，后者是指融通长期（一年以上）资金的市场。其中货币市场包括同业拆借市场、银行承兑汇票市场、商业票据市场、回购协议市场、短期政府债券市场、大面额可转让存单市场等；资本市场包括中长期信贷市场和证券市场。中长期信贷市场是金融机构与工商企业之间的贷款市场；证券市场是通过证券的发行与交易进行融资的市场，包括股票市场、债券市场、基金市场、保险市场、融资租赁市场等。
什么叫数据金融？
数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。
目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。
金融科技与科技金融有什么区别？
金融科技和科技金融存在以下几个方面的区别
概念核心：金融科技的概念核心是科技，具备为金融业务提供科技服务的基础设施属性，与其并列的概念还有军事科技等；科技金融则着眼于金融，是用以服务于科技创新的金融业态，也是金融服务于实体经济的典型代表，与其并列的概念还有消费金融等。
目标：发展金融科技的目标在于利用科技的手段提高金融的整体效率；发展科技金融的目标在于以金融服务创新来支持实体经济，推动科技创新创业。
参与主体：金融科技的主体是以科技企业、互联网企业、偏技术的互联网金融企业为代表的技术驱动型企业；科技金融的主体是以传统金融机构、互联网金融为代表的金融业。
实现方式：实现金融科技创新的方式是技术的突破；实现科技金融创新的方式是金融产品的研发。
具体产品：金融科技的具体产品包括第三方支付、大数据、金融云、区块链、征信、AI等等；科技金融的具体产品包括投贷联动、科技保险、科技信贷、知识产权证券化、股权众筹等。
金融机构与金融中介的区别？
金融机构和金融中介是金融领域中两个不同的概念，它们之间的区别如下：
定义：
金融机构：金融机构是指从事金融业务的机构，包括银行、保险公司、证券公司、信托公司等。它们是直接参与金融市场的主体，提供各种金融产品和服务。
金融中介：金融中介是指在金融市场上充当中间人角色的机构或个人，通过连接资金供给方和需求方，促进资金的流动和配置。金融中介包括银行、证券经纪商、保险经纪商等。
职能：
金融机构：金融机构主要从事各种金融业务，如存款、贷款、投资、保险等。它们接受存款、提供贷款、管理投资组合、承担风险等。
金融中介：金融中介主要通过提供咨询、撮合和交易等服务，促进资金的流动和配置。它们帮助资金供给方找到合适的投资项目，帮助资金需求方获得融资渠道。
风险承担：
金融机构：金融机构承担着各种金融风险，如信用风险、市场风险、流动性风险等。它们通过风险管理和资本充足性管理来控制和管理风险。
金融中介：金融中介在资金流动和配置过程中，承担一定的信息不对称和交易风险。它们通过评估和管理风险，确保交易的安全和可靠性。
总的来说，金融机构是直接参与金融市场的主体，提供各种金融产品和服务；而金融中介是充当中间人角色，促进资金的流动和配置。金融机构承担更多的风险，而金融中介主要提供咨询和撮合等服务。
为什么学金融要学高数？
学金融确实需要数学，但是需要到什么程度，取决于你学的金融的类型。
比如，我学的是拿BBA（商学院）学位的金融，那么对我的数学要求就没那么高，必修的只有线性代数、应用微积分、数理经济学、概率与统计（是Economics的title，而不是math的）。我大二就已经修完所有的数学课了。
我高中也是文科生，但是感觉学起来也没差。
但是，假如学的是金融工程、金融数学这一类（拿工学学位），数学要求就非常高，各种数学分析、抽象代数、最优化、实分析、数学建模等着你，还有编程、统计等课程也都是必修的。（别小看概率与统计，没有微积分基础、没学过极限，在这门科目上根本是寸步难行）
在这种情况下，金融背景反而不重要了。记得美国某大学的招生官，针对这类专业说过，你不会金融，我们可以先招进来再交你；但是你不懂数学，那就没有办法了。（摊手
还有一些特殊情况，比如麻省的商学院开的金融专业硕士，对数学和编程的要求也意外的高。去他的官网看过，有一项是“suggested background”，列的全部都是数学、编程、统计相关的，还说最好要有有关编程的实习背景。
总之，读金融除了第二段介绍的必修的几门之外，多修一点总是没坏处的。
推荐几本教材：
《托马斯微积分》 芬尼 / 韦尔 / 焦尔当诺：比较基础的高数教材了，解释、例题都很详尽，唯一的缺点就是课后习题太简单了，可能需要自己购买其他的习题册。
《线性代数及其应用》 Lay D.C. ：线代看这个基本就够了。
《商务统计基础》布鲁斯·L·鲍尔曼 / 理查德·T·奥康奈尔 / J·B·奥里斯 / 艾米莉·S·默弗里：这本书当作统计和概率论的入门挺不错的，有高中水平的数学就可以看懂了。
嘛，看英文原版当然更好，还可以锻炼英文。中文版也是可以的，网上应该就有PDF下载。
《概率论与数理统计》陈希孺：作为上面那本书的补充，难度会显著提升。其实我们的教材叫做《Probability and Statistical Inference》，但是好像找不到中文版，用这本《概率论与数理统计》也是可以的。
差不多就这些吧。