中央财经大学国家数据工程与安全学院 2027年推免生招生项目介绍
理工
根据学校实际工作安排，现将中央财经大学接收2027年推免生（含直博生）报名时间延长至9月6日中午12：00。
报名条件，招生专业、招生类型及招生名额，报名程序，报名系统操作等详见https://gs.cufe.edu.cn/info/1028/7101.htm。有意向攻读我校研究生的考生均应在报名截止时间前按要求在研究生招生考试管理系统（https://yzgl.cufe.edu.cn:30369/cufeXs/index）完成志愿填报及报名材料的提交。
面向数字中国建设、金融强国建设和总体国家安全观等国家重大战略需求，数据已经成为重要生产要素，人工智能、大数据、量子科技等新一代信息技术正在深刻改变经济金融运行方式，也对金融安全、经济安全和数据安全提出新的挑战。
在这一背景下，中央财经大学于2025年12月成立国家数据工程与安全学院，并依托国家金融安全教育部工程研究中心，整合学校应用经济学、统计学、数学、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、管理科学与工程、法学等优势学科资源，着力建设面向国家战略需求的交叉学科人才培养与科研创新平台。
学院坚持以国家重大需求为牵引，以数据为基础、以技术为支撑、以安全为目标、以决策为导向，着力构建“数据+安全+技术”特色发展生态，重点培养具有扎实理论基础、突出数据能力、较强工程能力、前沿智能技术素养和国家安全意识的高层次复合型人才。
2027年，学院面向全国优秀大学毕业生接收推免生和直博生，设置金融科技、数据科学与工程、金融、大数据技术与工程等招生项目。
面向国家战略，而不仅仅面向单一行业
学院人才培养不是简单围绕某一种技术或某一个行业展开，而是面向数字中国建设、金融强国建设和总体国家安全观，聚焦国家数据基础能力、金融安全、经济安全、数据安全和智能决策等重大问题。学生既可以研究数据、算法和工程技术本身，也可以将这些方法应用于金融风险监测、宏观经济分析、数据治理、金融监管、智能决策等重要场景。
“财经+数据+技术+安全”深度交叉
学院依托中央财经大学财经学科优势，突出“财经场景”与“数据技术”的融合。与传统金融类专业相比，更强调数据、算法和智能技术；与传统计算机或数据科学专业相比，更强调金融经济场景、风险治理和国家安全；与一般金融科技专业相比，则进一步突出金融安全、数据安全、智能决策和工程实现。
从“数据分析”走向“数据工程与智能决策”
学院不仅关注如何使用数据，更关注数据如何产生、如何治理、如何流通、如何计算、如何转化为可靠的信息和智能服务，形成“数据采集—数据治理—数据计算—数据建模—智能分析—风险识别—决策支持”的完整能力链。
重视真正的交叉培养
学院与国家金融安全教育部工程研究中心合署，设有数据科学与工程研究院、国家安全研究院、数字金融与技术研究院，及 经济数据研究中心。数据科学与工程研究院重点研究数据采集处理、数据流转、数据可信、数据安全与隐私保护、人工智能、区块链等问题，探索用工程化方法将数据转化为可用信息和智能服务；国家安全研究院以总体国家安全观为指导，重点聚焦政治安全、金融安全、经济安全和数据安全，探索国家金融安全牵引的交叉学科体系；数字金融与技术研究院致力于建设数字金融研究高地与智库，积极推动数字金融发展；经济数据研究中心运用数据科学的理论与方法，挖掘社会经济运行规律，服务社会高质量发展。
招生项目与专业特色
统计理论 + 智能算法 + 复杂数据 + 决策应用
（一）金融科技博士：科技重新定义金融
金融科技专业招收直博生，设置量子金融科技和数智金融两个研究方向。
量子金融科技方向：面向量子科技与金融科技深度融合的新兴前沿领域，重点探索量子计算、量子通信等技术在金融中的应用，覆盖量子计算与金融优化、量子算法、量子机器学习、量子通信与金融安全、量子密码与抗量子攻击金融安全等研究内容。
数智金融方向：面向金融业智能化转型，深度融合现代金融理论、大数据与人工智能技术，重点研究金融大数据治理、机器学习与深度学习、大模型金融适配、金融智能体、智能风险预警、量化策略优化等问题。
（二）数据科学与工程博士：让数据真正转化为生产力
数据科学与工程专业招收直博生，设置数据工程和智能计算与统计融合两个研究方向。
数据工程方向：围绕数据全生命周期，重点研究大规模数据采集、存储、计算、融合、治理、流通、安全与隐私保护等问题，培养学生面向复杂现实场景进行数据系统设计与工程实现的能力。
智能计算与统计融合方向：突出统计学、机器学习和智能计算的交叉融合，重点研究复杂数据建模、统计学习、机器学习、因果推断、高维数据分析、复杂网络与智能计算等方法，并面向金融安全、经济治理、风险监测等场景开展研究。
（三）金融硕士：培养懂金融、精数据、善智能的数智金融人才
金融专业设置数智金融方向。人才培养不局限于传统金融理论和金融业务，而是突出“金融核心能力+数据分析能力+人工智能能力+风险管理能力+实践决策能力”。学生将在现代金融学和经济学基础上，系统学习Python金融数据分析、机器学习、深度学习、金融大模型、智能体、智能风控等方法，并通过金融模拟交易、案例教学和产教融合项目强化实践能力。
重点面向商业银行、证券公司、基金公司、金融科技企业、金融监管及相关机构的数智化岗位培养复合型人才。
（四）大数据技术与工程硕士：培养懂财经场景的数据工程师
大数据技术与工程专业突出“统计基础+工程实现+财经场景+安全治理”，围绕数据采集、清洗、标注、存储、计算、融合、分析、可视化、治理和安全等数据全生命周期展开培养。
重点强化财经大数据工程与智能分析、数据治理与数据安全、分布式数据系统、云原生数据平台、人工智能与大模型数据工程等能力。培养过程中强调真实工程项目和可检验成果，鼓励学生完成数据系统、数据产品、算法工具或行业解决方案，实现从“会分析数据”向“能够构建数据系统、解决复杂工程问题”的能力跃升。
培养与课程特色
学术学位：突出高水平科研训练
金融科技和数据科学与工程直博项目强化数理基础、理论方法、学科前沿和交叉研究训练，通过导师负责制、副导师制、导师组培养、学术组会、学年论文、科研项目参与等方式，推动学生尽早进入学术前沿。同时根据学生研究兴趣探索更加个性化的课程与科研培养方案，实现“一人一方向、课程精准匹配”。
专业学位：突出实践与产教融合
金融和大数据技术与工程专业硕士突出真实问题导向，通过案例教学、企业项目、行业数据库、专业实践、联合课程和工程项目等方式，将金融机构、数据企业和科技企业真实业务场景引入培养过程。
学院探索构建“校内学术导师+校外行业导师”共同参与的培养机制。对于涉及数据工程、人工智能、金融风险、监管科技、隐私计算等复杂选题，可由不同学科导师组成联合指导团队。
师资力量：跨学科、高水平、强实践
学院坚持“小学院、大平台、强交叉”的师资建设思路。师资团队覆盖金融学、统计学、数据科学、计算机科学、人工智能、数学、金融科技、数据安全等多个领域，由院士、国家杰青、长江学者、国家万人计划等高层次人才领衔，形成跨学科、跨领域的人才培养团队。
教授、博士生导师，国家级人才，国家高质量数据集项目首席科学家，国家重点研发计划项目首席专家，国家重大社科基金项目首席专家。现任国家数据工程与安全学院院长，主要研究金融科技、金融数据与统计分析。
朱建明
教授、博士生导师，国务院政府特殊津贴专家，国家重点研发计划项目首席科学家。主要研究数据安全、隐私计算、区块链、金融科技。
贾尚晖
教授、博士生导师，全国高校黄大年式教师团队骨干成员。主要研究复杂数据分析、气候金融、宏观经济统计分析。
王辉
教授、博士生导师，国家级人才。主要研究金融风险管理、高维复杂经济系统大数据建模、数字金融。
彭俞超
教授、博士生导师，国家级人才。主要研究宏观经济与金融安全。
杨虎
教授、博士生导师，国家级一流本科课程负责人。主要研究复杂数据分析、AI与多学科交叉应用。
杨玥含
教授、博士生导师，校青年龙马学者。主要研究因果推断、迁移学习、复杂数据建模、资产配置。
潘蕊
教授、博士生导师，校青年龙马学者。主要研究网络结构数据统计建模、大数据抽样与分布式计算、大模型科学计量应用。
李季
教授、博士生导师，北京市青年英才。主要研究数据价值分析、大数据营销。
张少钦
教授。主要研究随机分析，主持国家自然科学基金项目等，在 Journal of Functional Analysis、Stochastic Processes and their Applications 等重要期刊发表论文20余篇。
校外专家团队
郑志明：中国科学院院士，北京航空航天大学教授。主要研究复杂系统、网络安全、人工智能、区块链。
周傲英：华东师范大学原副校长，教授、博士生导师，国家级人才。主要研究数据密集型计算、数据库管理与分布式数据系统。
郭国平：中国科学技术大学教授，国家级人才。主要研究量子计算、量子芯片与量子计算软件系统。
李建平：中国科学院大学讲席教授，国家级人才。主要研究风险科学、智慧化管理决策、金融监管科技。
袁军：国家数据发展研究院副院长。长期从事数据领域政策研究，覆盖数据要素、人工智能、算力协同等方向。
科研平台与实践支撑
学院拥有和依托国家金融安全教育部工程研究中心、数据科学与工程研究院、国家安全研究院、数字金融与技术研究院、经济数据研究中心等多个科研与创新平台。
学院教师承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家社会科学基金重大项目、教育部重大攻关项目等国家级科研项目，在金融科技、复杂数据分析、人工智能、金融安全、数据安全等领域形成了一系列研究成果。
学院同时高度重视国家战略与政策研究，多项研究成果和政策建议获得国家层面及省部级采纳，为金融风险防范、数据要素发展、金融监管和国家安全治理提供决策支持。学生有机会依托这些平台参与科研项目、真实数据研究和重大现实问题研究，将课堂学习与国家战略需求、科学研究前沿和产业实践紧密结合。
2027年推免生招生项目
3人
量子金融科技、数智金融
学术学位（直博）
数据科学与工程
3人
数据工程、智能计算与统计融合
专业学位硕士
金融
7人
数智金融；学制2年
专业学位硕士
大数据技术与工程
5人
大数据技术与工程；学制2年
根据学校实际工作安排，现将中央财经大学接收2027年推免生（含直博生）工作报名时间延长至9月6日中午12：00。具体报名条件、考核方式、材料要求及工作安排，以中央财经大学研究生院及国家数据工程与安全学院正式发布的招生通知（链接：https://gs.cufe.edu.cn/info/1028/7101.htm）和补充说明（链接：https://sndes.cufe.edu.cn/info/1017/1381.htm）为准。
我们期待什么样的学生？
如果你对以下问题感兴趣：
如何利用人工智能发现和防范金融风险？
大模型和智能体将怎样改变金融行业？
数据如何真正成为生产要素？
如何构建可信、安全、高效的数据基础设施？
量子计算能否改变金融计算和金融安全？
统计学与人工智能如何共同解决复杂现实问题？
如何利用海量数据服务经济治理与国家安全？
那么，在国家数据工程与安全学院，你将有机会与来自金融、统计、数据科学、人工智能、计算机和安全领域的教师一起探索这些问题。这里既关注技术前沿，也关注金融经济规律；既重视科学研究，也重视工程实现和现实应用；既面向产业发展，更面向国家战略需求。
中央财经大学国家数据工程与安全学院
期待优秀的你加入!
共同探索数据、智能与安全
交叉融合的新未来!
咨询邮箱：yzb_sndes@cufe.edu.cn
学院网站：https://sndes.cufe.edu.cn/
总编 | 王艺、徐学萍、罗梓宁
排版 | 樊泽璇
审核 | 李季、杨虎