在全球经济数字化加速转型的背景下，金融、商业分析、金融工程与金融数学仍然是研究生阶段申请的热门方向。
传统金融项目不断融合新兴技术，以适应数字化金融场景的变革需求；商业分析凭借数据驱动决策的能力，成为企业应对市场波动的重要引擎；而金融工程与金融数学则在量化投资和风险管理领域持续深化，技术要求不断提升。
厘清三者的培养逻辑与课程差异，对于科学规划未来的职业路径具有现实意义。为了帮助大家更清晰地理解这些项目，我们邀请了前途出国美研尊享导师——马斐斐老师，为大家带来全面的解析。
三大专业对比
在美国高校中，金融与商业分析专业通常设置在商学院，而金融数学大多开设于数学系（少数院校也设在商学院或其他学院）。下表从不同维度梳理了三者的差别。
这里我们以约翰·霍普金斯大学为例，具体介绍这三个项目在培养目标、课程设计和行业需求上的异同。
金融
项目特色
人工智能与金融结合：JHU 金融项目紧贴人工智能推动金融变革的趋势，将检索增强生成（RAG）和智能体技术引入课程，使学生能够在毕业项目中灵活运用这些方法。
金融计量经济学方向：学生学习设计与实施数据驱动的决策框架，涵盖投资组合管理、风险建模、市场预测与公司财务战略，注重理论与实践结合。
STEM 认证：依托 OPT 政策优势，培养学生在快速变革环境中的战略思维与行业适应力。
灵活学制：可选择 9、12 或 15 个月，课程学分与深度有所不同，部分学制还包含行业实习。
CFA 考试支持：课程体系与 CFA 协会知识体系对接，为学生备考提供支持。
课程构成
商业基础课：商业沟通、领导力、人类价值观、统计分析。
核心课程：会计与财务报告、公司金融、金融衍生品、金融建模与估值、固定收益、投资学。
STEM 课程：计算金融、实证金融学、线性与非线性计量经济学。
选修课：对冲基金策略、投资组合管理、加密货币、金融机器学习、私募股权、资产管理等。
商业分析及人工智能
项目特色
量化与技术能力：强调掌握多种分析工具，能够在多变环境中挖掘数据价值，支撑决策。
跨领域应用：案例涵盖制造、零售、运输、金融、信息技术、医疗保健等行业。
人工智能基础：强化 AI、数据科学与机器学习的理论与应用能力。
STEM 认证：注重实战训练，帮助学生在快速变化的环境中解决商业问题。
课程构成
商业基础课：商业沟通、领导力、人类价值观、统计分析。
核心课程：商业分析、数据分析、数据可视化、运营管理。
STEM 课程：高级数据分析、分析咨询项目、实用机器学习。
选修课：量化选修（数据库管理、人工智能驱动决策、商业人工智能基础等）与通用选修（公司治理、危机管理、营销管理等）。
金融数学
项目特色
金融数学以概率论、统计学、优化理论、偏微分方程和科学计算为基础，应用于现代金融市场中的风险管理与资本配置。
该项目不仅培养学生的数理能力，还强调理解全球金融市场的运作逻辑，涵盖银行、交易、资产管理、对冲基金与金融科技等场景。
课程构成
核心课程：金融衍生品导论、利率与信用衍生品。
核心数学课程：应用统计与数据分析、随机过程及金融应用、时间序列分析。
选修课：资产管理、衍生品、固定收益、风险管理、量化交易等方向课程。
职业发展课程：沟通技巧、金融计算工作坊及实习环节。
就业与发展
金融专业（以埃默里大学为例）
就业率：毕业 6 个月内 100% 获得 Offer。
行业分布：金融服务、科技、咨询、制造与零售。
薪资中位数：约 8 万美元。
就业岗位：金融分析师、商业分析师、投资分析师、投行分析师、资产管理等。
商业分析专业（以密歇根安娜堡为例）
就业率：94% 毕业半年内获得 Offer。
薪资中位数：约 97,500 美元。
行业分布：咨询、科技、金融服务、快消、制造、医疗健康。
岗位方向：商业/数据分析、咨询、财务、IT、运营与供应链管理。
金融数学专业（以芝加哥大学为例）
就业率：97% 毕业半年内获得 Offer。
薪资中位数：约 140,250 美元。
行业分布：银行、交易公司、资产管理、对冲基金、金融科技与量化咨询。
岗位方向：量化研究、风险管理、交易、数据科学、投资组合管理等。
写在最后
以上是金融、商业分析与人工智能、以及金融数学三个方向的课程与就业整体介绍。通过对比，可以更有针对性地选择与自身兴趣、职业目标相符的路径。
