金融行业智能化金融科技人才培养与引进方案

金融行业智能化金融科技人才培养与引进方案TOC\o"1-2"\h\u18259第一章智能金融科技人才培养背景与意义 3171411.1智能金融科技发展概述 327868第二章智能金融科技人才需求分析 4319881.1.1行业背景 4140031.1.2行业现状分析 4207571.1.3技术创新驱动人才需求 5230421.1.4跨界融合促进人才需求 5271851.1.5国际化人才需求增加 5243671.1.6技术研发类岗位 5236191.1.7产品与设计类岗位 5109571.1.8市场营销类岗位 582031.1.9风险控制与合规监管类岗位 5182231.1.10项目管理与运营类岗位 5220第三章智能金融科技人才培养体系构建 6152261.1.11培养目标 6137901.1.12培养定位 6257081.1.13培养模式 6272021.1.14培养路径 692641.1.15课程体系 7215671.1.16教学内容 710743第四章智能金融科技人才引进策略 8145461.1.17引进原则 8223161.1.18引进标准 8272801.1.19引进渠道 8142061.1.20引进方式 810461.1.21引进后的管理 9271631.1.22激励措施 925297第五章智能金融科技人才培养模式创新 935311.1.23产教融合的背景及意义 9197711.1.24产教融合培养模式的具体实施 937831.1.25项目驱动培养模式的特点 10183611.1.26项目驱动培养模式的具体实施 10277891.1.27国际化培养模式的重要性 10301491.1.28国际化培养模式的具体实施 1032502第六章智能金融科技人才能力素质要求 1143581.1.29基础知识掌握 11157071.1.30专业技能掌握 1137131.1.31技术趋势跟踪 11244631.1.32逻辑思维与分析能力 1125771.1.33数据挖掘与处理能力 11122781.1.34风险识别与评估能力 1247951.1.35创新思维 12243191.1.36团队协作与领导能力 1217011.1.37市场敏锐度与商业洞察力 1227598第七章智能金融科技人才评价体系构建 12255221.1.38目标导向原则 1248271.1.39科学性原则 12230571.1.40全面性原则 12314321.1.41动态性原则 1362171.1.42专业知识评价 13227271.1.43技能评价 13175321.1.44实践经验评价 13207991.1.45创新能力评价 13299511.1.46评价方法 13160221.1.47评价工具 1319065第八章智能金融科技人才继续教育与培训 1459611.1.48背景分析 1482251.1.49需求分析 14137471.1.50培训目标 15109721.1.51培训内容 1559471.1.52培训方式 15261751.1.53评估指标 1555671.1.54评估方法 1526315第九章智能金融科技人才发展环境优化 16300631.1.55政策支持 1689241.1.56法规完善 16129231.1.57加强高校与企业的合作 1641201.1.58推进产学研项目合作 1754441.1.59构建人才信息库 1785531.1.60搭建人才交流平台 1722811.1.61提供人才培训服务 1720942第十章智能金融科技人才培养与引进案例分析 17203271.1.62案例背景 1726771.1.63案例内容 18183501.1.64案例成果 18263771.1.65案例背景 18238891.1.66案例内容 18125741.1.67案例成果 19140111.1.68人才培养启示 19297071.1.69人才引进启示 19第一章智能金融科技人才培养背景与意义1.1智能金融科技发展概述大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。智能金融科技作为一种新兴的金融模式，以其高效、便捷、精准的特点，正在深刻改变传统金融业态。我国高度重视金融科技发展，将其作为国家战略，致力于推动金融与科技的深度融合。智能金融科技包括但不限于以下几个方面：（1）金融服务智能化：通过大数据、人工智能等技术，实现金融服务的个性化、精准化，提高金融服务效率。（2）金融产品创新：利用科技手段，创新金融产品，满足不同客户群体的需求。（3）金融监管科技：运用大数据、云计算等技术，提高金融监管的实时性、有效性和准确性。第二节人才培养的重要性智能金融科技发展离不开人才的支撑。人才培养在金融科技领域具有重要意义，具体表现在以下几个方面：（1）推动金融科技创新：优秀人才是金融科技创新的源动力，他们具备丰富的专业知识和技能，能够敏锐地捕捉行业发展趋势，为金融科技发展提供有力支持。（2）优化金融产业结构：人才培养有助于提高金融行业整体素质，促进产业结构优化，提升金融服务水平。（3）提升金融监管效能：培养具备金融科技知识和技能的监管人才，有助于提高金融监管的实时性、有效性和准确性，保障金融市场的稳定运行。（4）促进金融与科技融合：金融科技人才培养有助于加深金融与科技的融合，推动金融行业转型升级。第三节当前人才培养面临的挑战尽管我国在智能金融科技人才培养方面取得了一定的成果，但仍面临以下挑战：（1）人才培养体系不完善：当前金融科技人才培养体系尚不成熟，缺乏系统化、模块化的课程设置，难以满足行业需求。（2）产学研脱节：金融科技人才培养过程中，产学研之间存在一定程度的脱节，导致人才培养与实际需求不符。（3）师资力量不足：金融科技领域师资力量相对匮乏，部分教师缺乏实践经验，难以培养出具备实际操作能力的学生。（4）国际化程度不高：我国金融科技人才培养国际化程度较低，难以适应全球金融科技竞争态势。（5）人才培养模式单一：当前金融科技人才培养模式较为单一，缺乏针对性和灵活性，难以满足不同类型学生的需求。第二章智能金融科技人才需求分析第一节人才需求的行业现状1.1.1行业背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。智能化金融科技作为金融行业的重要组成部分，对人才的需求呈现出新的特点。当前，金融科技人才需求的行业现状主要体现在以下几个方面：（1）人才总量不足：目前我国金融科技人才总量相对较少，与金融行业的整体规模和发展需求不相匹配。（2）人才结构失衡：金融科技人才主要集中在技术研发、产品设计和市场营销等岗位，而在风险控制、合规监管等领域的人才相对匮乏。（3）人才素质要求提高：金融科技的创新和发展，对人才的专业素质、技能水平和创新能力提出了更高的要求。1.1.2行业现状分析（1）金融机构加大人才引进力度：为适应金融科技发展需求，金融机构纷纷加大人才引进力度，通过提高薪资待遇、优化工作环境等手段吸引优秀人才。（2）人才培养体系逐步完善：金融机构、高校和职业培训机构纷纷开展金融科技人才培养项目，提高人才的综合素质和技能水平。（3）政策支持力度加大：国家层面高度重视金融科技人才培养，出台了一系列政策支持措施，如设立金融科技人才培养基金、优化人才培养环境等。第二节人才需求的未来趋势1.1.3技术创新驱动人才需求金融科技领域的不断拓展，人工智能、大数据、云计算等先进技术逐渐应用于金融行业。未来，技术创新将成为驱动金融科技人才需求的主要因素。1.1.4跨界融合促进人才需求金融科技的发展涉及多个领域的交叉融合，如金融、科技、互联网等。跨界融合将推动金融科技人才需求的结构调整，促进人才在不同领域的流动和交流。1.1.5国际化人才需求增加我国金融市场的国际化程度不断提高，金融科技领域的国际合作和竞争日益激烈。未来，具备国际化视野和能力的金融科技人才需求将逐步增加。第三节人才需求的岗位分类1.1.6技术研发类岗位（1）人工智能研发工程师（2）大数据分析师（3）云计算工程师（4）区块链工程师1.1.7产品与设计类岗位（1）产品经理（2）UI/UX设计师（3）产品运营1.1.8市场营销类岗位（1）市场营销经理（2）市场调研分析师（3）品牌策划1.1.9风险控制与合规监管类岗位（1）风险管理师（2）合规监管师（3）法律顾问1.1.10项目管理与运营类岗位（1）项目经理（2）运营经理（3）财务分析师通过对金融科技人才需求的行业现状、未来趋势和岗位分类的分析，有助于我们更好地了解金融科技人才市场的变化，为人才培养和引进提供有力支持。第三章智能金融科技人才培养体系构建第一节培养目标与定位1.1.11培养目标智能金融科技人才培养的目标旨在培养具备金融学、信息技术、人工智能等多学科交叉知识体系，能够适应金融行业智能化发展需求的高素质复合型人才。具体目标如下：（1）掌握金融学基本理论、政策和法规，具备扎实的金融专业素养；（2）熟练运用现代信息技术，具备金融数据分析、处理和挖掘能力；（3）掌握人工智能基本原理，能够运用智能技术解决金融实际问题；（4）具备良好的沟通协调能力、创新精神和团队协作精神；（5）遵循金融职业道德，具备较高的职业素养。1.1.12培养定位智能金融科技人才培养定位为立足我国金融行业发展需求，面向未来金融科技变革，培养具备国际视野和本土实践能力的高层次、应用型、复合型人才。第二节培养模式与路径1.1.13培养模式（1）产学研结合：充分发挥高校、科研院所、金融机构和企业等多方资源优势，构建产学研一体化的培养模式；（2）跨学科培养：加强金融学、信息技术、人工智能等学科的交叉融合，形成多学科交叉培养的课程体系；（3）实践导向：注重实践性教学，强化实验、实习、实训等环节，提高学生的实际操作能力；（4）国际化培养：借鉴国际先进经验，开展国际交流与合作，提升人才培养的国际化水平。1.1.14培养路径（1）课程学习：通过课堂教学、在线课程等多种形式，学习金融学、信息技术、人工智能等课程；（2）实践锻炼：通过实验、实习、实训等环节，提高学生的实际操作能力和创新能力；（3）学术研究：鼓励学生参与科研项目，提升学术素养；（4）国际交流：开展国际交流与合作，拓宽学生的国际视野。第三节课程体系与教学内容1.1.15课程体系智能金融科技人才培养课程体系包括通识教育课程、专业基础课程、专业核心课程、实践性教学环节和选修课程五个部分。（1）通识教育课程：主要包括思想政治理论、大学英语、体育、计算机基础等课程；（2）专业基础课程：主要包括金融学、经济学、统计学、会计学、财务管理等课程；（3）专业核心课程：主要包括金融科技、大数据技术与应用、人工智能原理与应用、金融数据分析等课程；（4）实践性教学环节：主要包括实验、实习、实训、社会实践等；（5）选修课程：主要包括金融产品设计、区块链技术与应用、金融风险管理、金融法规与职业道德等课程。1.1.16教学内容（1）金融学：涵盖金融市场、金融机构、金融工具、金融政策等方面的知识；（2）信息技术：包括计算机基础、大数据技术、人工智能原理与应用等；（3）金融数据分析：涉及金融数据分析方法、金融计量模型、金融统计软件应用等；（4）金融科技：介绍金融科技的发展历程、现状及未来趋势，探讨金融科技创新对金融行业的影响；（5）金融法规与职业道德：强调金融法规和职业道德的重要性，培养学生遵守金融法律法规和职业道德的意识。第四章智能金融科技人才引进策略第一节引进原则与标准1.1.17引进原则在智能金融科技人才的引进过程中，应遵循以下原则：（1）坚持人才引进与业务发展相结合的原则，以满足业务需求为导向，保证人才引进与企业发展相适应。（2）坚持引进人才的质量与数量并重原则，既要保证人才的整体素质，又要保证引进人才的规模。（3）坚持内部培养与外部引进相结合原则，充分发挥内部人才潜力，同时积极引进外部优秀人才。1.1.18引进标准智能金融科技人才的引进标准主要包括以下几个方面：（1）学历与专业背景：具备相关金融、计算机、人工智能等专业背景，本科及以上学历。（2）工作经验：具有2年以上金融行业或相关领域工作经验，熟悉金融业务及市场动态。（3）技能要求：掌握金融科技相关技术，如大数据、云计算、人工智能等，具备较强的编程能力。（4）综合素质：具备良好的沟通能力、团队协作能力和创新能力。第二节引进渠道与方式1.1.19引进渠道（1）校园招聘：针对国内外知名高校的金融、计算机等相关专业毕业生进行招聘。（2）社会招聘：通过招聘网站、行业论坛、专业人才库等渠道寻找合适的人才。（3）行业交流：参加金融科技领域的行业活动，与同行交流，挖掘潜在人才。（4）合作伙伴推荐：与合作伙伴建立良好关系，互相推荐优秀人才。1.1.20引进方式（1）全职引进：签订劳动合同，为公司长期服务。（2）项目合作：与外部专家、团队开展项目合作，实现资源共享。（3）顾问咨询：邀请行业专家担任公司顾问，为公司提供专业指导。（4）培训交流：组织内部培训、交流，提高员工金融科技素养。第三节引进后的管理与激励1.1.21引进后的管理（1）岗位安排：根据引进人才的专业背景和工作经验，为其安排合适的岗位。（2）培训与考核：组织定期的培训，对引进人才进行业务能力和综合素质的考核。（3）晋升通道：为引进人才提供明确的晋升通道，激发其工作积极性。（4）薪酬福利：制定具有竞争力的薪酬福利体系，吸引和留住优秀人才。1.1.22激励措施（1）薪酬激励：设立绩效奖金、股权激励等，激发员工的工作热情。（2）职业发展：为员工提供丰富的职业发展机会，提高其职业成就感。（3）企业文化：营造积极向上的企业文化氛围，增强员工的归属感。（4）个人成长：鼓励员工参加各类培训和交流活动，提升个人能力。第五章智能金融科技人才培养模式创新第一节基于产教融合的培养模式金融科技的快速发展，产教融合作为一种新型人才培养模式，逐渐受到金融行业的重视。基于产教融合的培养模式，旨在将产业需求与教育培养相结合，提高人才培养的针对性和实用性。1.1.23产教融合的背景及意义（1）背景：金融行业智能化发展对人才的需求日益增加，传统教育模式难以满足行业需求。（2）意义：产教融合有助于提高人才培养质量，促进教育链与产业链的有机衔接，推动金融科技产业发展。1.1.24产教融合培养模式的具体实施（1）建立产学研合作平台：金融机构、高校、科研院所共同参与，搭建产学研合作平台，实现资源共享、优势互补。（2）共同制定人才培养方案：根据产业需求，共同制定人才培养方案，保证人才培养与产业发展紧密结合。（3）实施产学研项目：金融机构与高校、科研院所共同实施产学研项目，培养学生的实践能力和创新能力。（4）建立产学研导师制度：金融机构、高校、科研院所共同担任学生导师，为学生提供实习、就业指导。第二节基于项目驱动的培养模式基于项目驱动的培养模式，以实际项目为主线，培养学生解决实际问题的能力。这种培养模式强调学生的主动参与和实践操作，有助于提高学生的综合素质。1.1.25项目驱动培养模式的特点（1）实践性：以实际项目为载体，培养学生的实践能力。（2）参与性：学生积极参与项目实施，提高解决问题的能力。（3）创新性：项目实施过程中，鼓励学生发挥创新能力，解决实际问题。1.1.26项目驱动培养模式的具体实施（1）选择合适的项目：根据学生专业特点，选择具有实际意义的项目。（2）制定项目实施计划：明确项目目标、任务分工、进度安排等。（3）学生参与项目实施：学生在导师指导下，参与项目实施，提高实践能力。（4）项目成果评价：对项目成果进行评价，鼓励优秀项目成果的转化。第三节基于国际化的培养模式全球金融一体化进程的加快，国际化人才培养成为金融科技领域的重要任务。基于国际化的培养模式，旨在培养学生具备国际视野和跨文化沟通能力。1.1.27国际化培养模式的重要性（1）适应全球金融一体化需求：培养学生具备国际竞争力，适应全球金融一体化的发展。（2）拓展学生视野：通过国际交流与合作，拓展学生视野，提高综合素质。1.1.28国际化培养模式的具体实施（1）引进国际先进课程：借鉴国际先进教育理念，引进国际优秀课程，提高人才培养质量。（2）加强国际合作与交流：与国外高校、金融机构建立合作关系，开展学生交流、教师互访等活动。（3）增加国际实习机会：为学生提供国际实习机会，提高学生的国际竞争力。（4）培养跨文化沟通能力：开设跨文化沟通课程，培养学生具备跨文化沟通能力。第六章智能金融科技人才能力素质要求金融行业的快速发展，智能化金融科技人才成为推动行业变革的关键因素。本章将从技术能力、分析与决策能力以及创新与创业能力三个方面，详细阐述智能金融科技人才所需具备的能力素质要求。第一节技术能力要求1.1.29基础知识掌握智能金融科技人才需具备扎实的计算机科学、数学、统计学等基础知识，为后续深入学习金融科技相关领域奠定基础。1.1.30专业技能掌握（1）编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，具备独立开发软件的能力。（2）数据库技术：熟悉常见数据库系统，如MySQL、Oracle等，具备数据存储、查询、分析等技能。（3）机器学习与人工智能：掌握机器学习算法，了解深度学习、自然语言处理等技术，能够应用于金融场景。1.1.31技术趋势跟踪关注金融科技领域的技术发展趋势，不断学习新技术，提高自身技术素养。第二节分析与决策能力要求1.1.32逻辑思维与分析能力智能金融科技人才应具备较强的逻辑思维能力，能够对复杂问题进行深入分析，找出关键因素，为决策提供依据。1.1.33数据挖掘与处理能力（1）数据清洗：能够对海量数据进行有效清洗，提取有用信息。（2）数据分析：运用统计学、机器学习等方法，对数据进行深入分析，挖掘潜在价值。1.1.34风险识别与评估能力（1）风险识别：能够识别金融业务中的潜在风险，提前预警。（2）风险评估：对风险进行量化评估，为决策提供依据。第三节创新与创业能力要求1.1.35创新思维智能金融科技人才应具备创新思维，能够在金融业务、技术等方面提出创新性想法，推动行业进步。1.1.36团队协作与领导能力（1）团队协作：具备良好的团队协作精神，能够与团队成员共同推进项目。（2）领导能力：具备一定的领导力，能够带领团队完成项目任务。1.1.37市场敏锐度与商业洞察力（1）市场敏锐度：关注市场动态，捕捉行业机遇。（2）商业洞察力：深入分析市场需求，挖掘商业价值。通过以上能力素质要求，智能金融科技人才能够为金融行业的创新发展提供有力支持，助力我国金融科技领域取得更高成就。第七章智能金融科技人才评价体系构建第一节评价体系设计原则1.1.38目标导向原则评价体系的设计应紧密围绕智能金融科技人才的核心能力和素质要求，以提升人才的实际工作能力和创新水平为目标，保证评价结果具有针对性和实效性。1.1.39科学性原则评价体系应遵循科学性原则，采用科学、合理的方法和手段，保证评价过程的客观性和公正性，避免主观臆断和人为干扰。1.1.40全面性原则评价体系应全面反映智能金融科技人才的素质和能力，涵盖专业知识、技能、实践经验、创新能力等多个方面，以全面评价人才的综合素质。1.1.41动态性原则评价体系应具有动态性，根据行业发展和人才需求的变化，适时调整评价内容和标准，保证评价体系的时效性和适应性。第二节评价体系内容与指标1.1.42专业知识评价（1）基础理论知识掌握程度（2）金融科技相关专业知识掌握程度（3）专业知识更新速度和自主学习能力1.1.43技能评价（1）技术技能：包括编程、数据分析、系统设计等（2）业务技能：包括金融业务流程、风险管理、客户服务等（3）软技能：包括沟通协调、团队协作、领导力等1.1.44实践经验评价（1）项目经验：包括项目数量、项目类型、项目成果等（2）实习经验：实习单位、实习岗位、实习成果等（3）学术成果：论文发表、专利申请、科研获奖等1.1.45创新能力评价（1）创新意识：对新技术、新业务的敏感度和关注度（2）创新成果：创新项目、创新产品、创新方法等（3）创新潜力：个人成长潜力、学习与研究能力等第三节评价方法与工具1.1.46评价方法（1）定性评价：通过面试、专家评审、同行评价等手段，对人才的综合素质进行定性评价（2）定量评价：采用量化指标，对人才的专业知识、技能、实践经验、创新能力等方面进行定量评价（3）综合评价：结合定性评价和定量评价，对人才的整体素质进行综合评价1.1.47评价工具（1）问卷调查：用于收集评价对象的基本信息、工作表现、能力自评等数据（2）面试：通过面对面的交流，了解评价对象的专业知识、技能、实践经验等（3）考试：采用笔试、上机考试等形式，测试评价对象的专业知识和技能（4）实践考核：通过实际工作表现，评价人才在岗位上的实践能力（5）绩效考核：根据评价对象的工作成果和表现，对其进行绩效评价（6）专家评审：邀请行业专家对评价对象进行评审，以获得专业、权威的评价意见第八章智能金融科技人才继续教育与培训第一节继续教育与培训需求分析1.1.48背景分析金融行业的快速发展，智能化金融科技在金融业务中的应用日益广泛，对人才的需求也提出了更高的要求。为了满足行业需求，金融科技人才的继续教育与培训显得尤为重要。本节将从以下几个方面分析继续教育与培训的需求。（1）行业发展趋势：金融行业正朝着智能化、数字化、网络化方向发展，对金融科技人才的需求不断增长。（2）技术更新速度：金融科技领域的技术更新速度较快，人才需要不断学习新知识、新技能，以适应行业变化。（3）市场竞争压力：金融科技行业竞争激烈，人才需要不断提升自身能力，以保持竞争力。1.1.49需求分析（1）基础知识需求：金融科技人才需要掌握扎实的金融学、计算机科学、统计学等基础知识。（2）技术技能需求：金融科技人才需要熟练掌握大数据、人工智能、区块链等前沿技术。（3）实践能力需求：金融科技人才需要具备较强的实践能力，能够将理论知识应用于实际工作中。（4）创新能力需求：金融科技人才需要具备一定的创新能力，以应对行业变革和挑战。第二节继续教育与培训体系构建1.1.50培训目标（1）提升金融科技人才的专业素养，满足行业需求。（2）培养金融科技人才的创新能力和实践能力。（3）优化金融科技人才的知识结构，提高综合素质。1.1.51培训内容（1）理论课程：包括金融学、计算机科学、统计学等基础知识，以及大数据、人工智能、区块链等前沿技术。（2）实践课程：通过项目实践、案例分析等形式，培养金融科技人才的实践能力。（3）创新课程：开设创新思维、项目管理等课程，提升金融科技人才的创新能力。1.1.52培训方式（1）线上培训：利用网络平台，提供丰富的线上课程资源，满足学员自主学习的需求。（2）线下培训：组织专题讲座、研讨会、实操演练等形式，提高学员的实践能力。（3）企业实训：与金融科技企业合作，开展实训项目，使学员在实际工作中提升能力。第三节培训效果评估与改进1.1.53评估指标（1）学员满意度：通过问卷调查、访谈等方式，了解学员对培训内容的满意度。（2）学员成绩：评估学员在理论课程、实践课程等方面的成绩。（3）实践成果：关注学员在实际工作中应用培训所学知识的情况。1.1.54评估方法（1）定期评估：在培训过程中，定期对学员的学习情况进行评估。（2）综合评估：结合学员满意度、成绩、实践成果等多方面指标，进行全面评估。（3）持续改进：根据评估结果，调整培训内容、方式和策略，不断提升培训效果。通过以上评估与改进措施，为金融科技人才的继续教育与培训提供有力保障，助力行业持续发展。第九章智能金融科技人才发展环境优化金融行业的快速发展，智能金融科技人才的培养与引进成为行业转型升级的关键。为了更好地推动智能金融科技人才的发展，本章将从以下几个方面对发展环境进行优化。第一节政策支持与法规完善1.1.55政策支持（1）完善顶层设计。应制定一系列针对智能金融科技人才培养与引进的指导性政策，明确行业发展战略，为人才发展提供政策保障。（2）加大财政投入。应加大对金融科技领域的财政支持力度，鼓励金融机构、高校、科研院所等加大研发投入，为人才培养提供充足的经费支持。（3）优化税收政策。对于从事智能金融科技业务的企业，可给予一定的税收优惠政策，降低企业运营成本，促进产业发展。1.1.56法规完善（1）制定行业标准。应加快制定智能金融科技领域的行业标准，规范市场秩序，保障金融消费者权益。（2）加强监管。金融监管部门应加强对智能金融科技业务的监管，防范系统性风险，保证行业稳健发展。（3）保障信息安全。应加强网络安全监管，保证金融科技企业的数据安全，防范网络攻击和信息泄露。第二节产学研合作机制建设1.1.57加强高校与企业的合作（1）建立产学研联盟。高校、科研院所与金融机构、企业共同组成产学研联盟，开展联合研发、人才培养等合作。（2）设立实习实训基地。高校与金融机构、企业合作建立实习实训基地，为学生提供实践操作的机会，提高人才培养质量。1.1.58推进产学研项目合作（1）共同研发项目。高校、科研院所与金融机构、企业共同开展研发项目，实现技术成果转化。（2）举办产学研论坛。定期举办产学研论坛，促进各方交流合作，推动产业发展。第三节人才发展服务平台建设1.1.59构建人才信息库（1）建立智能金融科技人才数据库。收录国内外优秀金融科技人才信息，为金融机构、企业提供人才推荐服务。（2）开展人才测评。为金融机构、企业提供人才测评服务，帮助其选拔和培养适合的人才。1.1.60搭建人才交流平台（1）举办人才招聘会。定期举办智能金融科技人才招聘会，为求职者和用人单位提供交流平台。（2）开展线上人才交流。利用互联网技术，搭建线上人才交流平台