随着全球金融行业数字化转型加速，人工智能在风险控制、量化交易、资产配置等领域的应用愈发广泛，市场对 “AI + 金融” 复合型人才的需求持续攀升。2026 年，英国多所高校敏锐捕捉这一趋势，新增人工智能与金融交叉专业，为留学生提供更贴合行业需求的学习选择。
从院校布局来看，此次新增专业的院校覆盖不同层次，满足各类学生的申请需求。牛津大学开设的 “人工智能与金融科技硕士” 项目，依托该校在 AI 算法研究与金融经济学领域的双重优势，课程涵盖机器学习在金融建模中的应用、区块链与数字货币监管、智能投顾实战等核心模块，且与高盛、摩根士丹利等金融机构建立实习合作，学生可在学习期间参与真实项目。帝国理工学院的 “计算金融与人工智能硕士” 则更侧重技术落地，重点培养学生利用 Python、R 语言构建金融 AI 模型的能力，课程设置中包含 6 个月的企业实训，毕业生多进入量化交易、金融数据分析师等高薪岗位。此外，曼彻斯特大学、爱丁堡大学等罗素集团院校也推出类似专业，录取要求上更注重学生的数学基础与编程能力，部分院校接受跨专业申请，但建议非计算机、金融背景学生提前学习微积分、线性代数及 Python 基础课程。
就业前景方面，据英国特许管理会计师公会（CIMA）2025 年报告显示，“AI + 金融” 领域毕业生平均起薪达 4.5 万英镑 / 年，较传统金融专业高出 23%，主要就业方向包括量化交易员、金融科技产品经理、风险控制 AI 分析师等，摩根大通、巴克莱银行、伦敦金融城科技初创企业均在该领域大量招聘。
对于意向申请的学生，建议从三方面做好准备：一是背景提升，通过 Coursera 选修 “金融机器学习”“量化金融基础” 等课程，或参与 Kaggle 金融数据竞赛，积累实践经历；二是文书优化，在个人陈述中突出数学成绩、编程项目经历（如金融数据可视化项目），并结合目标院校课程模块，说明自身学习规划；三是语言与标化考试，多数院校要求雅思 7.0（单项不低于 6.5），部分顶尖院校建议提交 GRE（数学部分 320+），尽早备考可提升竞争力。
2026 年英国 “AI + 金融” 交叉专业的开设，不仅是教育与行业需求的精准对接，更为留学生提供了差异化竞争优势。有意向的学生需尽早规划，抓住这一新兴专业的申请红利期。
