我國一直存在金融科技人才供需不匹配的問題。需求方面，金融機構需要的是能將科技熟練運用于金融場景，促進業務提質增效的應用型金融科技人才；供給方面，金融機構招聘金融科技人才的主要途徑是校招，新畢業生所學專業知識，短期內無法勝任工作要求。

據35家上市銀行2021年財報，目前銀行業的科技人員占比普遍在5%-10%之間。其中平安銀行最高，占比達22.14%；第二名杭州銀行，較平安低近10個百分點，為13.71%；農業銀行最低，僅為1.99%；六大國有銀行中工商銀行最高，為8.06%。總體來看，傳統銀行顯著低于互聯網銀行（科技人員占比一般超過50%）。當然，這與銀行自身業務結構和歷史發展路徑存在很大關系。

目前，金融科技相關從業人員主要就職于?融業，如商業銀行、投資銀?、保險公司、基?公司、金融科技公司、金融控股集團等，少部分會進?咨詢、會計、電商、物流、能源等?業，主要從事信貸風控、財富管理、交易?付、數字貨幣、區塊鏈開發、智能合約、流程?動化、精準營銷等?作。總的來說，企業更傾向于招聘有復合學科背景的金融科技專業人才，即專業知識（?融知識，經管知識）＋硬科技（計算機編程、數據處理等）＋軟素質（溝通能?、執??、學習能?等）。

以國內領先金融機構為例，?融科技崗位的需求，大致可分為以下三類：

1、業務類崗位：如產品經理、運營經理、AI業務經理等。這類崗位需要對公司的產品服務有深?的了解，對?戶需求有較深刻的認知。這?先要求從業人員具備?定的?融知識功底，其次十分考驗個人綜合素質，如商業敏銳度、項?管理能?、溝通能?、創新能力、執行能力等。

2、數據類崗位：如數據分析師、風險策略師、數據建模師等。這類崗位偏“中后臺”，需要對?量業務數據和信息進?整合分析，形成報告或決策建議，為管理層提供決策參考，為業務團隊提供執行依據。要求從業人員具備良好的數據處理與分析技能，有較強的邏輯思維和學習能力，對業務知識的熟悉度是決定其職業平臺深廣度的關鍵要素之一。

3、技術類崗位：如機器學習研究員，算法?程師，運維測試人員等。這類崗位對?融科技企業來說是至關重要的后臺保障，技術要不斷更新，才能使業務運轉與時俱進、提質增效。從業人員需熟練掌握一、兩種編程語?，以及機器學習算法、數據庫應用等核心技能，并對業內新技術和新工具保持自主學習更新的能力，如果能具備一定的金融業務知識背景，則更容易獲得企業青睞。

關于金融科技崗位的薪資待遇，不同金融機構在不同地區存在一定差異，但一般來說普遍高于機構的平均薪酬水平。從近兩年的校招及社招情況來看，“技術流”人才依然走俏，金融科技崗、數據分析崗、算法工程師、IT架構專家、運維工程師等仍為招聘熱點。這些方向的應屆畢業生平均薪酬在2萬元左右，相較同期招聘的客戶經理、理財經理、銀行柜員等，明顯高出一截。

如果是從業3-5年以上的高端技術崗位，年薪幾十萬元至幾百萬元不等，這綜合取決于個人專業背景、綜合能力層級，以及招聘機構性質、市場經濟環境等要素。另外，需要提醒的是，受疫情反復、經濟下行和市場競爭加劇等因素影響，近兩年不少科技大廠紛紛減薪裁員，不少金融機構縮減了人員招聘規模，團隊內卷情況較前些年嚴重。這對于新加入或已入局的從業人員不是個好消息，需要降低個人預期和提升能力來積極應對，但對存在該類人才招聘困難問題的中小金融機構和數字化轉型企業，應該是個機會。