金融学类月薪低于本科平均线！银行校招在变，孩子还值得报吗？

“学金融，以后进银行，工作体面、收入不错。”很多家长对金融专业的第一印象，仍然停留在这句话上。

但今年，两组与金融就业有关的数据，值得正在研究高考志愿的家庭认真看一看。

一组来自《2026年中国本科生就业报告》：2025届金融学类本科毕业生毕业半年后的平均月收入为6366元，低于同届本科毕业生整体均值6435元，相差69元。这也是图表所列2021—2025届中，金融学类月收入首次低于整体均值。

另一组来自银行招聘端：据《第一财经》2026年9月报道，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行2027年度校园招聘计划合计约6.4万人，较上一年度减少7000余人。与此同时，金融科技、人工智能、数据分析等岗位继续受到关注。

这是否意味着金融学类专业“不香了”？不能仅凭一条薪资曲线或一次校招统计，就给整个专业下结论。真正值得关注的，是金融行业需要的人才，正在发生怎样的变化。

一、一组“低于平均线”的数据，究竟说明了什么？

麦可思报告所说的“月收入”，是毕业生毕业半年后实际获得的月度现金收入，通常包含工资、奖金、提成及现金补贴。它反映的是受访毕业生就业初期的收入状况，而不是整个职业生涯的收入上限。

从五届走势来看，金融学类毕业生月收入并没有连续下降：图表中，2021届为5872元，2024届为6289元，2025届升至6366元。变化在于，整体本科毕业生收入增长更快，金融学类过去的相对领先优势正在减弱。

另外，“金融学类专业毕业生的月收入”和“金融业从业者的平均工资”不是一回事。前者按毕业时所学专业分类，后者按就业行业分类，样本、职业阶段与统计范围都不同，不能直接混用。

更值得家长注意的是：专业名称和就业去向不是一一对应

学金融，不一定进入银行；进入银行，也未必学金融。经济学、金融学、会计学毕业生可以去企业做财务、经营分析与风险管理；计算机、数学、统计等专业毕业生同样可以进入银行、证券、基金等机构，从事技术开发、数据研究或模型风控。

因此，一组“平均数”不足以决定孩子四年后的结果。学校层次、培养方案、所在城市、实习经历、数理能力和职业选择，都会影响最终的就业质量。

二、银行仍在招人，但“招什么人”比“招多少人”更重要

四大国有银行2027年度校园招聘计划规模同比有所收缩，说明传统的“毕业后进银行就稳了”的想法，需要更新。不过，约6.4万个岗位依然是可观的校招规模，不能把“缩招”误读成“停止招聘”。此外，上述人数为媒体依据公开招聘信息作出的不完全统计，实际录用人数并不等于招聘计划人数。

第一类：传统业务岗位，仍有需求，但竞争逻辑在变化

网点运营、客户服务、零售与公司金融营销等岗位并未消失。但随着线上业务、智能客服、自动化运营发展，部分规则较固定、重复性较高的工作环节正在转型。考生不能再默认“学金融＝轻松进入银行柜台”。

第二类：科技与风控岗位，技术门槛越来越清晰

在2027年度银行秋招信息中，软件研发、数据分析、信息安全、智能风控、科技产品等成为值得关注的方向。中国银行信息科技岗位涉及开发、数据与网络安全等工作；部分银行还明确提出希望招到能理解金融业务场景、同时具备技术能力的复合型人才。

第三类：跨界岗位，既要懂业务，也要会解决问题

财富管理、养老金融、普惠金融、合规风控、跨境业务等方向，仍然需要金融基础、客户理解、风险判断与沟通能力。未来的竞争力不只是熟悉一个工具，而是能够把金融逻辑、合规意识与技术工具结合起来，处理真实业务问题。

对高考生而言，这释放出一个信号：未来金融岗位会更加看重“专业知识＋数理和数据能力＋实践经验”的组合，单靠专业名称获得就业优势的难度可能增加。

三、高校已经开始调整：从“传统金融”走向“金融＋科技”

用人需求发生变化，大学的专业设置和培养模式也在调整。教育部公布的《普通高等学校本科专业目录（2026年）》中，金融学类新增“数字金融”专业（020312TK）。但新增专业不代表已经有成熟的毕业生就业数据，家长应当同时关注办学基础与首届培养情况。

上海财经大学：从专业名称，看培养方向的细化

上海财经大学2026年本科招生专业（类）目录显示，金融学设置“金融学（数字与智能金融）”方向，并有“金融学＋统计学”双学士学位项目。保险学设置“智能精算与大数据”方向。不同方向的选科要求、入学后分流办法和课程安排可能不同，填志愿时应逐项查阅学校最新招生章程。

中央财经大学：与理工院校开展跨校联合培养

中央财经大学与北京航空航天大学合作设立“金融科技＋计算机科学与技术”联合学士学位项目，与北京理工大学合作设立“人工智能＋税收”“人工智能＋保险”联合学士学位项目。此类项目把财经知识与技术训练放在同一培养体系内，有利于学生形成交叉学科能力。

新专业不是“新名字”，更要看实际课程与资源

同样叫“金融科技”，不同高校在数学、编程、金融理论、实训项目、行业合作等方面可能相差很大。家长要警惕仅凭“数字”“智能”“AI”等热门字眼判断专业价值；比名称更重要的，是培养方案能否真正落地。

四、金融学、金融工程、金融科技，报考时怎么区分？

按照教育部2026年本科专业目录，金融学、金融工程、金融科技和数字金融都属于金融学类，但培养重点不完全相同；经济统计学、数字经济则属于经济学类，不能因为就业方向有交叉就把专业类别混为一谈。

金融学：适合对金融业务、市场和经济运行感兴趣的学生

通常重视货币金融、公司金融、投资学、金融市场等基础理论。更适合愿意理解经济运行逻辑、关注市场与行业、同时具备沟通和分析能力的学生。若希望走量化、科技或数据风控方向，需要主动补强数学、统计与编程。

金融工程、金融数学：通常更强调数理建模能力

课程可能涉及概率统计、随机过程、金融衍生品、计量与计算等内容，对数学学习兴趣和抽象思维要求往往较高。更适合数理基础较好、愿意持续投入计算和模型训练的学生。具体课程与授予学位应以目标高校公布信息为准。

金融科技、数字金融：关注技术如何用于金融场景

通常涉及数据分析、计算机技术和金融业务的结合。值得重点审查学校是否有高质量编程课程、金融科技实验室、真实数据实践和跨学院师资。特别是新设数字金融专业，不能凭专业名称直接推断未来起薪和就业率。

如果孩子更喜欢纯技术，也可以考虑“技术专业＋金融场景”

计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、统计学、数学与应用数学等专业，同样可能通往银行科技部门、量化研究、模型开发或金融科技企业。选择路径时，应根据孩子更擅长“金融业务逻辑”还是“数理与技术问题”来决定主修方向。

五、真正影响未来四年竞争力的，是这5个志愿细节 1.看孩子的能力画像，而不只看热门榜单

数学是否扎实？愿不愿意学习编程？能否接受较抽象的模型训练？喜欢与人沟通还是喜欢做研究和开发？这些问题，往往比“金融是不是热门专业”更有决定性。

2.看学校的学科基础与所在城市

关注经济学、金融学、统计学、数学、计算机等学科资源，以及当地金融机构、科技企业和实习机会。对于希望从事金融科技的学生，只有金融学院、缺少技术课程与实践支撑的培养方案，未必是最匹配的选择。

3.看课程表，尤其是数学、统计与计算机课程

建议重点核对概率论与数理统计、计量经济学、Python或其他编程课程、数据库与数据分析、机器学习、风险管理等是否纳入培养方案；不仅要数课程数量，还要看先修关系、项目实训和考核方式。

4.看招生细则：选科、分流、双学位门槛一个都别漏

同校不同专业或方向，对物理、化学等选考科目的要求可能不同；大类招生后的分流时间、双学士学位的选拔规则也可能不同。一定核对拟报考省份当年的招生计划、院校招生章程及专业选考科目要求，不能只依据学校官网往年介绍。

5.看未来路线：本科直接就业，还是计划继续深造

普通业务岗位、金融数据分析、量化研究、核心算法开发等职业在学历、技术和经历上的门槛差别较大。若目标岗位对研究生训练要求较高，应结合家庭投入、学生学习能力和深造意愿来规划，而不是把考研视为所有金融学类学生的唯一出路。

六、给不同类型考生的三条具体建议 孩子数理能力强，希望进入技术含量更高的岗位

可以同时比较金融工程、金融数学、金融科技，以及统计学、计算机相关专业；重点查看定量课程强度、项目实训和学科交叉机制，避免只被“金融”两个字吸引。

孩子更擅长表达、商业判断和人际沟通

可以关注金融学及相应高校的财富管理、国际金融等培养方向，但也应有意识地补足数据处理、合规和数字工具使用能力，拓宽未来的岗位选择。

孩子对金融没有明确兴趣，只是家长觉得“稳定、高薪”

不建议仅凭行业昔日光环作决定。与其勉强追逐一个热门标签，不如系统比较学生优势学科、大学课程、就业地域和未来发展路径，选择能够长期学得好、做得好的方向。

七、结语：金融不是不能报，而是不能再“闭眼报”

香港金融管理局等机构发布的《2026—2030年未来银行能力建设》研究，也把人工智能、网络安全、数据相关技术，以及沟通协作、金融专业知识、监管合规等放在未来能力建设的重要位置。这提醒我们：行业并非不再需要金融知识，而是对知识应用方式提出了更高要求。

从金融学类毕业生的薪资变化，到银行校招的岗位调整，再到高校交叉学科项目的兴起，背后指向的是同一个趋势：未来就业竞争，越来越取决于一个人能否把基础知识转化为解决实际问题的能力。

高途志愿规划提醒：志愿填报不应该只回答“哪个专业现在热门”，更应该回答“孩子适合学什么、这所学校能教会什么、毕业后有哪些真实路径”。选对方向，远比追逐一个看上去体面的专业名称更重要。