当人工智能深度进入企业经营、金融决策与产业协同，改变的已不再只是效率工具，而是人才能力结构与组织分工方式本身。随着越来越多标准化、流程化工作被技术承接，真正拉开差距的，正转向对复杂问题的判断、对真实产业的理解，以及在不确定环境中作出选择并推动落地的能力。

在这一背景下，3月28日，上海交通大学上海高级金融学院MBA项目举办“AI时代的颠覆与锚定——上海交大上海高级金融学院MBA全新培养体系发布论坛”，正式推出新一轮MBA课程升级方案。升级后的项目将由原有高金MBA迈向全新“数智全球MBA”，以更动态的课程机制、更深度的产业实践和更具穿透力的培养逻辑，回应AI时代对企业家与管理者能力结构提出的新要求。

此次升级围绕“动态、实践、颠覆”三大关键词展开，推动培养体系从知识输入走向复杂决策训练，从课堂学习走向真实场景验证。

论坛现场，来自学界、产业界、金融机构及高金校友代表等多位嘉宾齐聚一堂，共同探讨在时代变革中如何锚定价值判断，构建更具行动力与整合能力的领导力。论坛由MBA项目组石嘉明主持。

面向AI时代，高金MBA发布全新培养体系

从“知识培养”走向“决策能力培养”

论坛现场，上海高金金融研究院助理院长、交大高金MBA项目执行主任、专硕中心主任倪海英发布全新培养体系，系统阐释了此次项目升级的背景判断、培养逻辑与实施路径。

她指出，人工智能带来的冲击，并不止于工具替代和效率提升，更深层地作用于人才能力结构、组织分工方式以及教育培养模式本身。

在发布中，倪海英以“如果回到当年，我还会被自己录用吗？”这一问题开篇。她认为，AI时代最值得警惕的，不只是部分岗位被替代，更在于“初学者”成长所需的耐心、试错与陪伴机制正在被迅速压缩。当标准化任务越来越容易被技术完成，组织对“即战力”的偏好会进一步上升，而那些本应在反复试错、持续纠偏和真实反馈中逐步形成的判断力与直觉，也可能因此被提前跳过。

围绕“我们是否真正身处技术红利时代”，倪海英进一步结合宏观数据、历史经验与经济学框架展开分析。她指出，当前全球AI投入规模巨大，但资本投入并不必然等同于生产力兑现；技术进步是必要条件，却不是充分条件。真正决定技术能否转化为生产力跃迁的，仍然是组织创新、流程重构、员工再训练，以及人与技术之间新的协作关系。借助“索洛悖论”与技术革命周期的分析框架，她强调，当下所见更多是技术浪潮的展开阶段，真正深刻的变化，往往发生在技术、制度与组织方式协同演进之后。

基于这一判断，高金MBA此次升级的核心，并不仅仅在于训练学生更高效地完成AI已擅长的任务，而在于培养那些难以被替代的能力。倪海英将其概括为“不可被计算的判断力”。在她看来，未来商学教育的重点，不应停留在“How”的操作层面，而应转向“Why”与“What”——不是让学生机械套用现成规则，而是帮助他们在没有既定标准的情境中建立标准，在复杂信息与无限生成之中识别真正重要的问题与真正有价值的答案。

这也构成了全新数智全球MBA培养逻辑的核心，项目将以“把事看清、把账算清、把活干妥”为能力主线，分别对应判断、分析与落地三种核心能力，推动培养体系从知识输入转向复杂决策训练，从单一专长转向跨界整合能力，从课堂学习转向真实场景验证。围绕这一目标，高金提出“问题驱动的学习历程”：先通过底层框架课程“搭梯子”，建立理解复杂问题的认知结构；再通过金融与商业分析训练“算清楚”，形成量化与决策能力；随后进入真实产业与科技项目“躬身入局”，在实践中验证判断；最终通过复盘与跨学科讨论“挖根源”，提炼方法并沉淀为可迁移的个人能力。

在实践环节，本次培养体系升级进一步强化长周期、深度参与的项目式学习，构建贯穿入学前后的两大实践主线。入学前，学生将参与“创业启步项目（D-LLC001）”，通过为期三个月的初创体验，提前进入创业与商业实践场景，在真实问题中理解技术、商业与组织之间的关系；在项目推进过程中识别自身在金融与商业基础能力上的不足，进而回到相关底层框架课程中系统补足，夯实分析与决策所需的基础能力。入学后，则进入“科技成果转化项目（D-LLC101）”，开展为期七个月的深度实践，在校友与导师的全程指导下，围绕真实科技项目推进产业化路径，完成从分析判断到推动落地的完整训练过程。

倪海英在发布中回顾了刚刚结束的一期科技成果转化课程项目。该项目自2025年9月至2026年3月历时7个月，吸引86位学生参与，23位业界导师及3位PA深度指导，覆盖商业航空与低空经济、生命健康、AI与智能制造、新型能源等多个前沿赛道。她指出，在这一实践体系中，学生不再只是课堂知识的接受者，而是以“躬身入局”的方式参与项目推进，走进技术、产业与资本交汇的真实场景，在持续迭代与复盘中训练判断能力，积累跨界整合经验，并在复杂环境中形成面向实际问题的决策与行动能力。

与此同时，这次升级也不是高金单独完成的一次课程调整，而是一项更具交叉融合特征的系统性探索。高金将联动上海交通大学计算机学院、人工智能学院，共同聚焦国家战略方向构建项目池，让学生更早进入科技与产业融合一线，在真实问题中理解技术、商业与金融如何相互作用。

值得一提的是，此次培养体系升级不仅体现在实践机制与能力结构的重构，也进一步完善了方向课程设置。围绕AI时代企业与管理者所需的综合能力，高金数智全球MBA设置了全球领导力、可持续发展与绿色金融、全球产业与数智金融、全球资产配置与财富管理方向课程，形成从产业洞察、金融能力到全球视野与长期价值的系统化学习路径。通过方向课程与实践项目的联动，学生可结合自身职业目标，在真实产业与全球环境中构建跨界整合能力，进一步提升复杂环境下的判断与决策水平。

从金融到产业，从本土到全球

多位嘉宾共议AI时代的价值锚定

在圆桌论坛环节，多位来自人工智能、数字金融、产业企业与创业领域的嘉宾围绕“AI时代企业与管理者的核心能力”展开分享。圆桌由高金MBA项目组张雅各主持。

孙浚凯

高金MBA21级校友、智往未来科技创始人兼CEO孙浚凯回顾了自己从自动驾驶领域走向机器人创业的路径。他表示，在高金学习期间，自己逐步明确了职业跃迁方向，并在2023年大模型爆发后选择创业，进入与汽车产业链具有协同效应的机器人赛道。谈及创业过程中的挑战，他指出，创业往往没有“准备好的时刻”，关键在于先明确方向、组建团队，再逐步推进资本、研发与客户之间的匹配。结合参与高金MBA科技成果转化课程项目的经历，他表示，相关课程帮助团队更早接触资本运作、股权激励与融资谈判等关键问题。

何　婧

海南矿业股份有限公司副总裁、董事会秘书何婧从资源、能源与全球配置的角度回应了AI时代的产业基础问题。她指出，人工智能的发展并不脱离实体世界，电力、矿产、材料等基础资源仍是关键支撑。她表示，企业在新一轮产业变革中，不仅要看到技术趋势，更要具备对国家战略、行业周期、资源安全与地缘政治的综合判断能力，在复杂环境中完成方向选择与全球布局。

董　峰

深圳前海鹏峰实业科技有限公司董事长董峰从自身跨界经历出发，回应了“从金融到产业”的问题。作为普林斯顿大学天体物理学博士，他表示，自己长期在“格物致知”与“经世济用”之间寻找路径，这一思考贯穿了其从学术研究到职业发展的全过程。他提到，无论是在银行、企业、交易所，还是如今的创业实践中，自己始终处理的是“复杂系统”的问题：如何理解系统运行规律，如何在其中寻找价值创造的方式，进而形成新的商业模式或推动生产关系发生变化。在他看来，从自然科学对象到产业经营世界，底层逻辑是一致的，本质上都是对真实系统的理解、分析与管理。

万　化

浦发银行零售业务部副总经理兼零售业务部架构师万化围绕金融机构在AI时代的转型路径进行了分享。他指出，AI对银行而言已成为必须回应的战略命题，银行的智能化转型并非简单技术叠加，而是涉及基础架构演进、模型适配、数据治理、知识工程与应用场景重塑的系统性工程。同时，银行作为审慎监管行业，在推进AI应用过程中既要加快探索，也需坚持合规与可控原则，在确保服务质量与稳定性的前提下，逐步实现从信息化、数字化向智能化的转型。

白　硕

中国计算机学会数字金融分会常务执委白硕结合自己从早期人工智能研究进入金融科技，再到参与证券交易所系统建设的经历，分享了对AI与金融关系变化的观察。他指出，在信息化、数字化阶段，业务与IT之间的关系相对清晰，技术主要服务于业务；而在AI时代，这一关系正在发生深刻变化。AI既具有通用性和扩张性，也具有高速迭代特征，这意味着金融机构不能再仅以传统技术工具的方式理解AI，而需要重新思考业务、技术与组织之间的关系。

陈年增

高金MBA22级校友、赛马量化AI创始人兼CEO陈年增结合自身在量化投资和AI创业领域的实践进行了分享。他表示，自己认同“去定义未来”的观点，并指出财富的产生离不开创造本身，个体需要通过自身的创造去疏通路径，才能生成真正的价值。同时，AI 正在大幅提升个体能力边界，当下正是个人创新创业、打造自有OPC业务的最佳窗口期。

王　烁

上海交通大学计算机学院网络空间安全学院副教授、博导，上海交通大学无锡人工智能与数据安全创新中心主任王烁围绕可信人工智能与产业落地进行了分享。他指出，AI从技术进展走向真实产业落地仍需要较长过程，当前阶段的部分突破更多体现在“最后一公里”，但真正实现规模化应用，还需要在具体业务场景中持续推进与反复打磨。人工智能从技术能力转化为稳定可用的产业能力，仍依赖于长期的工程化落地与场景验证过程。

高金AI与Web3训练营同步发布

从“看懂变化”到“把活干妥”

论坛最后，科金项目组卢蓉发布高金AI与Web3训练营系列，进一步完善AI时代能力培养体系。她表示，训练营是在原有课程与实践基础上的进一步打磨，结合计算机学院、人工智能学院、阿里钉钉等多方力量共同设计，作为数智化培养体系的重要补充，帮助学员在正式进入项目学习前后，逐步形成与时代相匹配的技能结构。

训练营分为入学前“微证书训练营”和入学后“领航训练营”两类。

学前阶段包括AI4U：高金×阿里AI赋能双轨营与Web3启航营。其中，双轨营主要围绕个人提效、组织协同、前沿探索与实战提案等模块展开，推动学员从认知重启走向组织级AI应用落地，完成后可获得阿里钉钉认证的《AI应用工程师证书》；Web3启航营则聚焦Web3宏观趋势、稳定币与RWA、加密资产与全球资本市场等模块，帮助学员完成从知识普及到认知建立、再到全球视野拓展的入门学习，完成后可获得《Web3启航营结营证书》。

入学后，训练营进一步延伸为AI for Leader-智能体与行业变革和Web3领航营。其中，AI for Leader-智能体与行业变革聚焦生成式AI与智能体认知、行业真实痛点拆解、Skill提炼、多智能体协同与项目路演等模块，强调以真实商业问题为导向推进工程化落地；Web3领航营则围绕数字资产投资分析、Web3商业模式、交易变革、数字身份与安全等模块展开，帮助学员建立从价值认知到链上实践的完整理解。完成相应课程后，学员可分别获得《AI for Leader结营证书》和《Web3领航营结营证书》。

卢蓉表示，训练营将与MBA整体培养体系衔接推进，在真实项目和产业金融双视角的基础上，进一步帮助学员形成可落地的技能能力，并以训练营作为进入数智化时代学习与实践场景的重要起点。

在AI时代，重新定义商学教育的价值

当AI可以完成越来越多标准化工作，商学教育的核心，正在回到更本质的问题：

谁来判断方向？

谁来做出选择？

谁来承担决策？

高金这次对MBA的升级，是在技术浪潮最喧嚣的时候，重新把教育的重心放回那些最不容易被替代的能力上：判断力、整合力、行动力，以及在真实世界中反复磨出来的直觉与品位。

未来，高金将继续以金融为底座，以科技为引擎，以产业为场景，构建面向AI时代的商学教育新路径。