作为全国财经类高校中首批设立人工智能专业的院校，浙江财经大学自2020年起便以工学学士学位为培养导向，将人工智能技术与经管学科深度融合。该专业依托信息管理与人工智能学院，形成了覆盖智能金融、商务、政务等领域的培养体系，既响应国家《新一代人工智能发展规划》的战略需求，又立足浙江数字经济强省的区域特色。经过五年的建设，其B+级专业评级已稳居省内同类院校前列。
学科定位与特色优势体现为“技术+经管”的交叉创新。专业聚焦智能金融和智能商务场景，通过机器学习、自然语言处理等核心课程，培养能开发智能系统、分析商业数据的复合型人才。这种“双轮驱动”模式使毕业生既能胜任算法工程师岗位，又具备金融风险建模、供应链优化等跨界能力，与普通工科院校形成差异化竞争。学院更通过人工智能体验园和项目式教学，让学生在量化投资模拟、政务大数据分析等真实场景中锤炼实战技能。
课程体系与教学资源构建了从基础到应用的三层架构：
- 底层技术模块包含数据结构、操作系统等计算机科学基础
- 核心AI模块覆盖深度学习、计算机视觉等前沿领域
- 经管融合模块设置互联网金融与区块链、商务智能等交叉课程
实践环节依托省级重点实验教学示范中心，配备金融数据分析实验室、智能硬件开发平台等10余个专项实验室，并与阿里巴巴、科大讯飞共建20多个实习基地。
科研平台与师资力量形成强力支撑。学院拥有大数据统计方法与应用博士点，教师团队中83%具有博士学位，包括全球前2%顶尖科学家3人。近五年承担国家级课题40项，在JCR一区期刊发表论文149篇，研究成果直接反哺教学——例如将供应链预测算法转化为《智能系统开发》课程案例。这种“研教互哺”机制使学生能接触ESI高被引论文级的前沿成果。
人才培养成果与就业前景呈现多元发展态势。根据2025年最新数据，该专业学生在ACM国际大学生程序设计竞赛中累计获奖46项，国家级创新创业项目立项率达15%。毕业生约30%进入金融机构从事智能投顾开发，25%任职于IT企业负责商业数据分析，另有20%选择攻读人工智能与金融工程交叉领域研究生。这种就业分布印证了其“技术落地商业”的培养目标。
通识教育与学科交叉创新值得关注。面向全校开设的《人工智能导论》通识课，通过解析DeepSeek大模型在金融风控中的应用，帮助经管类专业学生建立AI思维。这种“全校AI素养提升计划”与微专业、体验式教学形成立体化培养网络，使人工智能不仅是技术工具，更成为革新财经学科的方法论。
