全球金融人才竞争成为核心主旋律 - 全球贸易战后金融领域呈现复杂局面，数字资产争议与AI投资泡沫隐忧交织，暗含秩序重构前奏 [1] - 在全球格局风云变幻中，人才竞争是贯穿其间、统领全局的核心主旋律 [2] - 人才竞争植根于“多重时代”，其本质是多重金融范式变革从量变到质变的持续集成，不断重塑人才竞争的底层逻辑 [3] “多重时代”对人才提出新要求 - 应对多种危机交织，需要构建能够正确决策国家资源布局、牵头核心攻关、主导多种场景规划的复合型人才矩阵 [3] - 面对多极经济崛起，要求核心人才团队兼具全球化视野与本土化实践能力，在多元经济体利益博弈中找准定位 [3] - 推进多重平衡重构，更需要深谙范式规则制定、利益协调的顶级战略人才，以构建稳定可持续的金融新秩序 [3] 人才竞争决定金融博弈话语权 - 人才竞争的成败直接决定着国家在全球金融博弈中的话语权 [4] - 多极经济金融领域的竞争不仅是技术与资本的比拼，更是人才竞争的终极较量，金融创新与科技赛道卡位背后是顶尖人才群体的角力 [4] - 全球金融与AI领域的尖端人才梯队中，华人占比之高已成为不容忽视的竞争优势 [4] - 国家核心竞争力取决于顶尖人才团队的矩阵实力，而非依赖人数的堆砌 [4] “种植”与“收割”两种金融哲学 - 金融人才的国家竞争，归根结底是不同价值体系的博弈，即金融的本质是“种植”还是“收割” [6] - 东方式“种植”思维的历史溯源可追溯至管仲、桑弘羊等中国古代杰出财经人才，他们以家国社稷为己任，调配资源、滋养民生 [6] - 金融家庄世平创办南洋商业银行与澳门南通银行，为新中国争取到第一笔外汇贷款，推动深圳特区金融改革，并将全部股权无偿捐献给国家，诠释了“种植者”精神 [6] - 美国投资家罗伊·纽伯格在68年投资生涯中历经26次熊市无一年亏损，创办了管理资产超过4000亿美元的路博迈公司，并将大量财富投入艺术公益，体现了西方“种植者”精神 [7][8] - 2008年次贷危机中贝尔斯登的崩塌是“收割”哲学的典型恶果，其在房地产泡沫中大量购入高风险次级抵押贷款和CDO、MBS，最终引发连锁反应 [8] - 西方金融风暴的内患是贪婪，根子是收割思维 [8] 链金融范式下的人才迭代需求 - 面向2026年的核心金融竞争，关键在于提前布局核心金融人才矩阵和锻造核心金融人才队伍 [10] - “链金融”是以提升金融领导力、培育高端人才为目标的专项计划中提出的多重金融范式理论创见 [11] - 链金融高端人才培养工程以“链金融+块数据”模型和“线下、线上+链上、智能+量子计算”五层演进为核心 [11] 汉堡结构五层金融人才架构 - 传统金融人才：需精通货币银行学、风险管理及合规框架，具备资本运作、信贷评估能力；当前痛点是数字化转型意识薄弱，数据建模能力不足 [11] - 互联网金融人才：需掌握数字支付、大数据分析与金融科技法规，擅长场景化创新与跨平台运营；当前痛点是技术伦理意识滞后，底层技术研发能力偏弱 [11] - 区块链金融人才：需精通分布式账本、智能合约及通证经济，具备跨链协议设计与节点安全维护能力；当前痛点是密码学深度储备不足，监管科技适配能力弱 [11] - AI金融人才：需掌握机器学习、NLP及金融AI伦理，擅长预测性风控建模与算法交易；当前痛点是模型可解释性不足，多模态数据融合经验欠缺 [12] - 量子金融人才：需精通量子计算、量子密码学及复杂系统建模，具备量子算法设计与金融模拟能力；当前痛点是物理数学交叉人才稀缺，跨学科协作机制缺失 [12] 金融核心能力的动态交融 - 五类金融核心能力呈现动态交融的生态化特征，新能力与传统体系的融合本质上是五类核心能力的协同共振 [13] - 摩根大通将区块链技术纳入传统银行底层架构的实践，体现了新能力与传统体系的融合 [13] - 量子核心知识与能力的融入为金融业的未来发展储备了颠覆性算力动能，传统银行在加密通信与复杂风险模拟等领域对量子技术的探索与应用正是深度结合的体现 [13] 国际金融组织领导人才 - “先站住后站高”型国际金融组织领导人才的定位源于中国在国际金融组织的成长经验 [13] - 现实痛点是在国际组织中的人才大多仍停留在“先站住”层面，既熟悉国际规则又能结合中国经验推动创新的复合型人才不足 [14] - 深层挑战是年轻人才急于求成，缺乏对国际组织运作逻辑的系统性理解 [14] 金融安全综合治理人才 - 网格式+穿透化金融安全综合治理人才的迭代核心，在于从线下物理网格化治理到线上链上穿透化监管的能力跨越 [15] - 在链金融范式下，传统金融的单点危机概率已大幅降低，但链上、智能、顶层的融合催生出更具破坏性的新型穿透式金融风险 [15] - 上海市引进了纽约金融中心的社区网格式管理模式，并结合本土化改造，形成了上海网格式金融综合治理体系 [15] 金融安全核心能力矩阵与挑战 - 核心能力矩阵包括技术端、监管端和生态端，例如开发AI反欺诈模型、部署量子密钥分发系统、穿透跨部门数据、审计智能合约漏洞、联动多方构建协同治理网络等 [16] - 进入2026年面临的挑战包括新型风险的识别能力滞后，量子计算环境下的抗攻击系统研发不足，以及跨司法管辖区链上风险取证协作机制有待完善 [16] - 需强化跨部门协同的人才培养机制，建立联合实训基地，让人才在复杂实战中掌握融合能力 [16]