咨询热线：
4008-600-350
2026年1月,深港澳金融科技师专才计划启动新一轮招生,深圳市对通过二级考试的从业者给予1万元补贴,福田区最高奖励3万元。与此同时,中金公司2023年人均税前收入跌至53.56万元,较2021年的104.74万元近乎腰斩。
这是一个极度撕裂的人才市场。
一边是传统金融岗位的薪酬断崖式下跌,证券业人均创收从2020年98万元降至2022年72万元,行业净资产收益率跌破8%;另一边是金融科技人才的极度稀缺,97%的金融机构存在人才缺口,AI算法工程师供不应求,招聘周期长达60天,十年以上经验的AI负责人年薪中位数高达150万元。
当人力资本从"关系型资源"向"技术型资产"迁移,这场金融业的"成人礼"正在改写千万从业者的职业命运。
薪酬分化:传统岗位腰斩,技术岗位逆势上扬
赢仕猎头(winheadhunter)分析，中金公司的薪酬曲线绝非孤立现象。
2021-2023年,中金公司人均税前收入从104.74万元跌落至53.56万元,人力成本同步收缩。这组剧烈波动的数字背后,是多重力量的角力。金融监管趋严的大背景下,行业野蛮生长的时代彻底终结。曾经依赖资本杠杆、牌照红利的盈利模式难以为继,业务扩张受限直接影响收入分配。
2023年校招数据更加触目惊心:中金金融科技岗位占比提升至35%,昭示着人力资本正在从"关系型资源"向"技术型资产"迁移。这种嬗变使得传统金融岗位的稀缺性被解构,薪酬溢价空间自然收窄。
但金融科技岗位的薪酬却逆势上扬。
赢仕猎头(winheadhunter)根据《2025人才市场洞察及薪酬指南》,在北上广深一线城市,具有十年以上工作经验的AI负责人,年薪(底薪+固定奖金)中位数是150万元,25分位值为120万元,75分位值可达200万元。五年以上工作经验的算法工程师,年薪中位数是60万元,25分位值为45万元,75分位值为80万元。
数字金融人才整体月薪酬范围24000-46000元,平均月薪酬11000元左右。应届生薪资位于行业前列,近一半毕业生月薪达10000元以上,仅3%的应届毕业生月薪低于5000元。36%的应届毕业生月薪在8000-10000元,是最集中的薪酬区间。
更值得关注的是跳槽涨幅。金融科技领域优秀人才稀缺,薪酬涨幅普遍较高,可达25-40%;中部地区金融行业人才跳槽薪酬涨幅在15-20%左右,部分管理类人才可达30%以上。
人才缺口:97%机构缺人,20万年均需求难填
金融科技人才的稀缺程度,远超市场想象。
根据《中国金融科技人才培养与发展研究报告》,97%的金融机构仍存在人才缺口。虽然2021年技术人员队伍增大,但大力引进信息技术人员的同时,对业务场景技术人员的引进和培育力度不足,60.7%的机构业务场景技术人员占比不足5%。
《金融科技领域人才发展蓝皮书》对招聘需求进行统计分析,金融科技人才需求总量预计未来5年每年约为20万。这个数字,意味着每年都有相当于一个大型券商的全员规模的人才需求亟待填补。
更关键的是人才结构失衡。
以校招为主的方式使得人才实操经验缺,拥有丰富行业经验的人才成为最大缺口之一。数字金融技术日新月异,拥有多年经验的高质量复合型人才较少,擅长数据科学、计算机等技术的人才多集中于在校生和刚毕业学生。相比HR,企业技术主管对经验丰富人才需求尤盛,15%的技术主管偏好深耕行业10年以上的成熟人才。
某大型银行的转型困境极具代表性。2017-2018年,金融科技人才(1.5万人)仅占总员工人数的4%。人才招不来、留不下主要源于两大痛点:一是薪酬现状和发展空间有限,相比传统金融机构,互联网机构、创业企业、科研机构向毕业生开出的薪酬待遇与未来培养承诺更优厚;二是职业发展天花板较低,银行的传统优势集中于信贷部门,纯金融业务人才升职与发展的可能性更大,对科技人才而言职业发展天花板限于信息部门,导致人才外流。
岗位革命:从Java开发到AI算法,需求结构剧变
金融科技岗位需求正在经历一场革命性变化。
赢仕猎头(winheadhunter)了解到，近两年券商在金融科技人才招聘需求方面发生了明显变化。2021-2022年,券商更多招聘偏传统的IT类人才,如Java开发、前端、测试等研发岗位。但自2023年以来,券商对这类IT类人才需求大幅减少,更倾向于AI、算法、大数据相关人才。
AI类算法工程师供不应求。从招聘周期看,从券商释放岗位招聘需求到候选人入职,普通的AI工程师岗位招聘平均需要60天。一般情况下,五年工作经验的算法工程师招聘周期在3-6个月。
DeepSeek的爆火进一步加剧了这种需求。据不完全梳理,截至2025年2月23日,接入DeepSeek的券商至少已有32家。华泰证券、中金公司、银河证券、国金证券、广发证券、招商证券、中信建投、国投证券、东方证券、国信证券等头部券商,曾经或正在招聘算法工程师。
但需要指出的是,招聘算法工程师的多是大型券商。当前对算法工程师的需求主要集中在行业前十券商。虽然岗位需求确实在增加,但招聘算法工程师的券商不超过20家。并且,券商的大模型团队规模并不大,多在几个人到十几个人之间,只有极少数券商的团队能达到几十人规模。
这也反映出不同体量的券商在金融科技发展的路径差异。与过去更注重追新赶早的"求快"主基调不同,越来越多的传统金融机构将目光转向金融科技投入的效能与质量。
复合型人才:技术+业务,两条腿走路成刚需
金融科技对人才的最大挑战,在于"复合型"要求。
《金融科技领域人才发展蓝皮书》明确指出,证券行业人才需求呈现"工作经验丰富比高学历更受重视,业务和技术结合的复合型人才最受青睐"这一特点。37.64%的证券业岗位提出最低工作年限要求,要求3年及以上工作经验的岗位最多。
提高金融数字人才融合业务和技术的能力,不能仅依靠外部招募,而须从企业内传统业务员工和毕业生出发在工作中培养人才,使业务人员更懂数据、技术人员更懂业务。
某券商HR的困境极具代表性:"相比互联网大厂,券商给出的算法工程师薪酬并不占优,这也导致了招聘难度提高。"这种薪酬劣势,倒逼金融机构必须在"业务场景+技术应用"的复合能力培养上下功夫。
金融机构内部技术岗与业务岗的壁垒正在被打破。银行需要既懂AI技术又懂信贷业务的复合型人才来推动数字化转型;券商需要既能开发大模型又能理解投研逻辑的算法工程师;保险公司需要既精通精算又掌握机器学习的InsurTech专家。
这种复合型要求,也体现在岗位分布上。技术、产品、运营类岗占据数字金融人才薪酬TOP20。区块链开发人员、移动支付工程师、数据科学家、首席数据官、财务数据分析师、业务开发经理、产品经理、合规专家、网络安全专家等新兴岗位需求激增。
地域版图:深港澳大湾区、北上海"三足鼎立"
金融科技人才的地域分布,呈现明显的"雁阵格局"。
中国人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出,在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平金融科技人才高地,在高层次金融科技人才集中的中心城市着力建设吸引和集聚人才的平台,形成战略支点和雁阵格局。
数字金融人才区域分布以一线城市为轴心散开,上海、北京、深圳岗位需求量最大。新一线城市如苏州、成都、武汉、西安也能吸收很多数字人才。
粤港澳大湾区的金融科技人才政策最为激进。深港澳金融科技师专才计划2026年1月28日启动报名,深圳市对通过二级考试且在本市金融机构、金融科技类企业全职工作合计满2年的,每人给予一次性奖励补贴1万元。东莞市对金融从业人员取得深港澳金融科技师职业资格认证考试,并承诺在所在单位连续全职工作三年以上的,对其报考费用给予补贴,每人累计不超过5万元。
区级奖励更加慷慨。福田区对取得深港澳金融科技师专才计划二级及以上资格证书后,在辖区金融科技相关企业(机构)全职工作的,同一人最高奖励3万元。南山区对取得深港澳金融科技师二级证书等证书的持证人,给予一次性2万元奖励。罗湖区对近3年取得深港澳金融科技师等国内外执业资格证书且在辖区金融系统全职工作满2年的,按每执业资格证书给予1万元人才成长补贴,每人最高5万元。
香港、澳门也推出相应政策。财经事务及库务局推出"湾区专上学生金融科技双向实习计划",香港实习职位提供港币12,000月薪,大湾区内地城市实习职位提供人民币10,500月薪。数码港推出"金融科技自学网授课程",内容涵盖区块链、合规科技、网络安全、数据经济及ESG等,免费向公众开放。
产教融合:从深港澳金融科技师到"金科百校"计划
面对年均20万的人才缺口,产教融合成为破局关键。
深港澳金融科技师专才计划被誉为"金融科技的黄埔军校"。该计划由深圳市地方金融监督管理局联合香港财经事务及库务局、香港金融管理局、澳门金融管理局,依托行业协会、高等院校和科研院所,在三地推行,建立"考试、培训、认定"为一体的金融科技人才培养机制。
金融科技师的认定工作由更具行业权威性的协会组织承担,三地金融监管部门负责联合"搭台"指导,凸显出人才评价体系更加灵活的市场化机制,实现三地金融科技人才自由地"走出去"和"引进来",实现无缝对接交流合作。
深圳市金融科技协会还与高顿教育联合推出"金科百校"共建公益计划,助力一批高校建设金融科技专业、拓宽招生育才渠道、打造产教研融合基地、搭建实习就业舞台,形成完整的金融科技服务生态。
高校端,香港中文大学的MSc FinTech由工程学院在人工智能、网络安全及金融工程学等范畴的专家设计多元化学习内容,包括金融基建、电子支付系统、量化交易和算法交易、互联网金融、金融信息学等。课程引入大量实务元素,在金融科技业界人士指导下,学生要完成一个研究项目,藉此汲取实战经验。
企业端,中国平安集团科技发展委员会副秘书长胡珊在《金融科技领域人才发展蓝皮书》发布会上表示,数字化浪潮之下,人才是企业发展的重心。为提高金融科技人才培养力度,平安借助协会、高校、产业、行业的力量,进行人才的内循环与外循环,填补技术与业务之间的沟壑,加速了业务、技术两大生态互融互通。
中国银行2026年全球校招明确提出,远程银行中心依托金融科技赋能,高效开展线上业务咨询、业务办理、关怀维护等客户服务;上海高级研修院围绕全行公司金融、个人金融、科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等领域,为人才培养及学科建设提供专业支持。
汇丰科技中国在广州、西安、上海和深圳的技术团队,正在打造以数据驱动的创新解决方案,推动汇丰的全球业务发展。从移动支付、数字开户,到人工智能、生物识别和分布式账本技术,工程师、开发人员、数据科学家和架构师都在迎接金融服务中错综复杂的挑战。
技术迭代:从区块链到AI大模型,终身学习成刚需
金融科技的技术迭代速度,对人才提出了前所未有的挑战。
IDC与新华三联合推出《2024-2026金融科技十大趋势预测》,认为未来金融行业将在开放金融、金融云原生、金融数智化、区块链/数字货币与跨境支付、隐私保护计算、量化交易、物联网金融、金融安全、客户体验、绿色金融等方面有较大发展前景。
区块链需求爆发。根据自由职业人才市场Upwork的统计,区块链已成为金融技能需求增长最快的技能之一,同比增长超过35,000%。这种指数级增长,意味着掌握区块链技术的人才成为市场"香饽饽"。
AI大模型应用加速。DeepSeek在金融行业的广泛应用,促使券商、银行、保险公司纷纷布局AI能力。央行主推数字货币(区块链发币);银保监主推智能化监管(AI算法);金融机构需要既懂AI技术又懂业务场景的复合型人才。
数据安全与合规压力增大。大数据、人工智能、区块链等新兴技术在金融业务中广泛应用,带来数据安全、隐私保护等新的合规问题。金融科技领域的数据泄露风险增加,金融机构需要加强数据安全管理,这对网络安全专家、合规顾问、风险管理师的需求持续增长。
这种技术迭代速度,使得"持续学习能力"成为硬性要求。绝大多数的人工智能/机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/推荐算法和量化投资,都使用Python作为编程语言。金融科技从业者必须保持对新技术的敏锐度,否则两三年就可能被市场淘汰。
给求职者的三点建议
第一,拥抱"金融+科技"的复合思维。 单纯的金融背景或技术背景正在贬值,真正稀缺的是"金融+计算机""金融+法律""金融+数据分析"的复合型人才。金融科技工程师、量化交易员等新兴岗位起薪普遍比传统金融岗高。关注区块链、AI大模型、数字货币、量化交易等前沿领域,掌握Python、大数据分析、机器学习等技术工具,将大幅提升竞争力。
第二,重视认证体系与实战经验的积累。 深港澳金融科技师、CFA、FRM等证书成为求职加分项,持证者在求职时平均多获得2.3个offer。但证书只是敲门砖,更重要的是实战经验。头部机构正式实习岗竞争激烈,某投行暑期实习录取率仅0.7%,堪比常春藤申请难度。部分机构甚至要求求职者具备3段以上相关实习经历。参加金融科技相关竞赛、在银行/券商/保险公司实习、用AI工具完成真实业务项目,这些经历的价值已经超过了学历证书。
第三,选择产教融合深度的地域与企业。 深港澳大湾区、北京、上海提供的不仅是高薪,更是完整的金融科技生态和职业发展通道。深圳福田区最高3万元的金融科技师奖励、东莞市5万元的报考费补贴、香港的跨境实习计划,都在降低个人成长成本。选择中国平安、汇丰、中国银行等有完整培训认证体系的企业,或者香港中文大学、清华大学深圳国际研究生院等产教融合深入的院校,能够获得持续的技能更新机会,避免"学了两年就过时"的尴尬。
2026年,中国金融科技行业站在一个历史性的拐点:中金公司人均薪酬腰斩证明了传统金融"黄金十年"的落幕,年均20万人才需求暴露了金融科技的极度稀缺;AI算法工程师年薪150万体现了技术人才的市场溢价,97%机构存在人才缺口折射出供需结构的深度失衡。
这场人才市场的"冰火两重天",本质上是金融业从"资源驱动"向"效率驱动"转型的缩影。正如中金公司的薪酬调整如同金融业转型的体温计,当人均创收跌破百万,当"金领"光环逐渐褪色,这个行业正在经历从"资本中介"到"价值创造"的痛苦蜕变。
破局的方向已经清晰:产教融合、深港澳三地协同、"金科百校"计划、深港澳金融科技师专才计划。中国人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》将金融科技人才培养和标准规则体系建设列为重点任务,在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平金融科技人才高地,打通金融科技人才职业发展通道,让事业激励人才、让人才成就事业。
对于身处其中的每一个人,这既是挑战也是机遇。当传统金融岗位面临"存在性失业"的威胁,金融科技却创造了年均20万的新岗位。关键在于,你是否愿意拥抱变化,掌握"金融+科技"的复合技能,成为这个确定性"风口"中的受益者。
正如《金融科技领域人才发展蓝皮书》所强调的,金融科技行业正处于"进行时"阶段,对于证券行业来说,传统开发人员仍是招聘主流,但业务和技术结合的复合型人才最受青睐。这种人才需求的转变,不是简单的岗位替代,而是整个金融业价值创造逻辑的重构。
从"关系型资源"到"技术型资产",从传统IT到AI算法,从单一技能到复合能力,这场人才市场的深刻变革,才刚刚开始。唯有褪去浮华的行业,才能真正承载实体经济的重量。毕竟,对于中国金融业,这何尝不是一次必要的成人礼?
