聚焦 2025：券商行业人才需求分析

聚焦2025券商行业人才需求分析引言2025年，券商人才需求的时代考题站在2025年的门槛回望，中国资本市场正经历着前所未有的变革注册制改革已走过三年，从科创板到北交所，从A股主板到港股、美股的中概股回归潮，市场定价机制持续市场化；资管新规过渡期结束，净值化转型进入深水区，“打破刚兑”成为行业共识；金融科技浪潮席卷全行业，智能投顾、量化交易、区块链存证等技术从概念走向落地；与此同时，“双碳”目标、产业升级、跨境金融开放等国家战略，让券商的业务边界不断拓展在这场行业变革中，人始终是核心变量券商作为资本市场的核心中介，其人才需求不仅是企业自身发展的需要，更是服务实体经济、助力国家金融战略的关键支撑2025年，券商将面临怎样的人才需求？这些需求背后藏着哪些行业趋势？人才供给侧又将如何应对？本文将从驱动因素、业务场景、能力要求、供给挑战四个维度，全面剖析2025年券商行业的人才需求图景，为行业人才培养与发展提供参考

一、2025年券商行业人才需求的驱动因素政策、市场与技术的三重推力行业人才需求的演变，本质上是外部环境与内部发展共同作用的结果2025年，以下三大因素将成为驱动券商人才需求变化的核心动力

（一）政策改革从“规范”到“提质”，倒逼人才专业化2025年，中国资本市场政策将延续“深化改革、扩大开放”的主线，但重点从“增量突破”转向“存量提质”注册制常态化、北交第1页共18页所与科创板扩容、跨境资本流动便利化等政策，将直接重塑券商的业务模式，进而对人才能力提出新要求

1.注册制深化投行人才需从“材料整理者”升级为“价值挖掘者”注册制改革的核心是“以信息披露为核心”，这意味着投行工作从“通道审批”转向“质量把控”2025年，随着IPO审核趋严（如北交所对“专精特新”企业的行业聚焦要求）、再融资市场化定价（如定增折扣收窄）、并购重组监管强化（如业绩对赌限制），投行团队需要具备更专业的行业研究能力——不仅要懂财务、法律，更要懂企业所在行业的技术壁垒、竞争格局与发展趋势例如，服务半导体行业的IPO项目时，投行人员需能识别企业的核心技术（如EDA工具、芯片制造工艺）、市场空间（国内自主替代需求）、政策风险（出口管制），否则难以通过监管问询；同时，需具备“沟通能力”——既要与企业深度沟通挖掘价值，也要与监管机构就信息披露细节反复博弈

2.跨境金融开放国际化人才成“刚需”2025年，随着RQFII扩容、跨境理财通深化、中概股回流加速，券商“走出去”步伐将加快例如，头部券商已在香港、新加坡设立子公司，参与“一带一路”项目融资、跨境并购；中小券商也在探索跨境财富管理、跨境投行等业务这些业务需要“懂国际规则+懂细分市场”的复合型人才懂国际金融市场（如美国SEC规则、香港联交所上市标准）、懂外语（英语、小语种）、懂产业（如新能源、生物医药等跨境并购热点领域）某头部券商跨境投行部负责人曾透露“我们招聘的跨境并购分析师，不仅要熟悉中国法律，还要掌握国际并购估值模型（如DCF、可比交易法），甚至懂目标企业所在国的产第2页共18页业政策——比如东南亚新能源项目的补贴规则、欧洲环保标准等，否则根本无法推动项目落地”

（二）市场结构从“散户主导”到“机构化+财富管理转型”，重塑人才能力矩阵中国资本市场的投资者结构正从“散户占比高”向“机构投资者占比提升”加速转型，同时财富管理成为券商第二增长曲线，这两大趋势将彻底改变对经纪、资管、研究等业务条线的人才需求

1.机构化转型从“客户销售”到“服务能力竞争”2025年，公募基金、保险资管、社保基金等机构投资者的交易量占比将突破50%，券商机构业务从“跑马圈地”进入“精细化服务”阶段例如，服务公募基金的“机构销售”团队，不再是简单推销产品，而是需要深度理解基金公司的投资策略（如量化策略、固收+策略）、风险偏好（如对高波动资产的容忍度），甚至能提供“定制化服务”——比如根据基金公司的行业配置需求，联动投行部门推荐具备成长性的标的某券商机构业务部总监提到“现在机构客户会问我们‘你们能帮我们找到新能源赛道里，2025年能实现50%以上营收增长的公司吗？’这就要求我们的机构销售必须懂产业，能和研究部门一起做‘深度调研’，而不是只靠‘关系’”

2.财富管理转型从“产品驱动”到“客户需求驱动”随着居民财富向资本市场转移（2025年居民资产配置中金融资产占比将突破30%），财富管理成为券商的核心战略但与传统“卖产品”不同，2025年的财富管理更强调“客户需求匹配”——需根据客户的风险承受能力、投资期限、财务目标（如子女教育、退休规划），提供跨产品、跨市场的资产配置方案这要求财富顾问具备“专业知识+工具应用+客户洞察”三大能力专业知识上，需掌握第3页共18页CFA、AFP/CFP等认证知识，熟悉股票、基金、债券、衍生品等各类产品特性；工具应用上，能通过CRM系统分析客户数据（如风险偏好测试、历史交易行为），利用智能投顾工具生成资产配置建议；客户洞察上，能与客户建立信任关系，例如识别高净值客户的“隐性需求”（如家族信托、跨境资产配置）某头部券商财富管理部调研显示“具备‘客户画像能力+资产配置方案设计能力’的财富顾问，其客户AUM（管理资产规模）是普通顾问的3倍以上，且客户流失率更低”

（三）技术革命金融科技从“工具”到“核心生产力”，催生“金融+科技”复合型人才2025年，金融科技不再是“可选配项”，而是券商降本增效、提升竞争力的核心工具智能投顾、量化交易、区块链存证、AI风控等技术的普及，将直接改变工作流程，对人才能力结构产生颠覆性影响

1.智能工具普及基础业务岗位“人机协同”成为常态随着智能投顾系统的成熟（如根据市场波动自动调整客户持仓）、智能客服的应用（如7×24小时解答客户问题）、智能风控系统的落地（如实时监测异常交易），券商的基础业务岗位（如经纪业务的客户经理、资管业务的运营人员）将从“重复劳动”中解放，转向“人机协同”——例如，客户经理的工作重心从“手动推荐产品”变为“与AI共同分析客户需求，提供个性化服务”；资管运营人员需从“人工核对数据”变为“监控系统运行，处理AI无法解决的复杂问题”某中型券商信息技术部负责人表示“我们现在招聘的运营岗，不仅要懂资管业务流程，还要会用Python处理数据异常（如系统报错、数据延迟），甚至能提出优化建议——比如‘如何让智能投顾的产品推荐逻辑更贴合客户风险偏好’”第4页共18页

2.量化与AI技术渗透高端技术岗位“业务场景化”需求迫切量化交易、AI研究等领域的技术应用，将催生对“懂金融+懂技术”的复合型人才需求例如，量化团队需要“量化研究员+程序员”的组合量化研究员负责设计策略逻辑（如趋势跟踪、套利模型），程序员负责将策略落地为代码（如用C++、Python实现高频交易系统）；AI研究团队需要“NLP工程师+金融研究员”的组合NLP工程师负责处理研报、新闻等非结构化数据（如通过情感分析判断市场情绪），金融研究员负责定义研究目标（如“如何用AI预测行业景气度”）某券商量化投资部总监指出“我们最近在招‘AI策略研究员’，要求不仅懂深度学习算法（如LSTM、Transformer），还要熟悉金融数据（如财务报表、市场行情），能将AI模型与实际交易场景结合——比如用AI预测个股波动率，辅助期权定价”

二、不同业务场景下的人才需求特征从“单一技能”到“复合能力”2025年，券商各业务条线的人才需求将呈现差异化特征，但“专业化”“复合化”“场景化”是共同趋势以下结合核心业务场景，具体分析人才需求的侧重点

（一）投行业务从“通道服务”到“价值创造”，需“懂行业+强合规+能创新”的人才投行是券商的“旗舰业务”，2025年在注册制深化、并购重组活跃的背景下，其人才需求将从“材料整理”转向“深度价值挖掘”与“复杂交易落地”

1.IPO业务行业研究与合规能力并重，“专精特新”赛道人才稀缺第5页共18页注册制下，IPO审核更注重企业的“真实价值”与“合规性”因此，投行团队需具备行业研究能力深入理解企业所在细分行业的技术趋势、政策导向、竞争格局，例如服务新能源汽车产业链企业时，需掌握电池技术路线（如三元锂vs磷酸铁锂）、政策补贴变化（如购车补贴退坡对行业的影响）、市场需求（如海外出口潜力）；合规风控能力熟悉证监会、交易所的监管规则（如信息披露准则、财务核查标准），能提前识别并解决潜在合规风险（如关联交易、股权代持、业绩真实性）；沟通协调能力与企业、中介机构（律所、会计师事务所）、监管机构保持高效沟通，例如在监管问询中清晰阐述业务逻辑，推动项目顺利过会值得注意的是，北交所“专精特新”企业的扩容，将加剧对细分赛道人才的需求某头部券商投行部负责人表示“服务半导体、生物医药等‘硬科技’企业时，我们发现懂行业技术细节的人才非常稀缺——比如生物医药企业的研发管线、专利布局，没有行业背景的人根本无法判断其技术壁垒”

2.并购重组业务产业认知与资源整合能力是关键2025年，随着产业整合加速（如“双碳”目标下的传统行业转型、科技自主可控需求），并购重组市场将迎来爆发期投行人才需具备产业认知能力理解并购标的所在行业的生命周期（如成长期vs成熟期）、盈利模式（如To Bvs ToC）、核心壁垒（如技术、品牌、渠道），判断并购是否能带来协同效应（如供应链整合、市场份额提升）；第6页共18页财务建模能力通过DCF、可比交易法、可比公司法等模型评估标的价值，设计交易方案（如现金收购vs股权置换、业绩对赌条款）；资源整合能力联动投行、资管、研究等部门，为并购后企业提供“投后管理”服务（如战略调整、业务协同），实现“并购价值落地”某券商并购重组团队案例显示某传统制造业企业拟收购一家新能源电池企业，团队需先通过行业研究确认电池行业的技术迭代趋势（如固态电池商业化时间表），再用财务模型测算收购后的营收增长与成本节约，最终设计“30%现金+70%股权+3年业绩对赌”的交易方案，成功推动项目落地

（二）资管业务净值化转型下的主动管理能力，需“懂宏观+会配置+能风控”的人才资管新规过渡期结束后，2025年资管业务将全面进入“净值化+主动管理”时代，对人才的“宏观研判”“产品设计”“风险控制”能力提出更高要求

1.产品设计与风险管理从“标准化产品”到“定制化服务”净值化转型下，客户对产品收益与风险的敏感度提升，资管团队需从“被动管理”转向“主动设计”产品设计能力根据客户需求（如高净值客户的“绝对收益”需求、机构客户的“流动性”需求），设计差异化产品（如“固收+量化对冲”“ESG主题基金”“养老理财”），并通过结构化设计（如分级、分层）满足不同风险偏好；风险管理能力建立全流程风险控制体系，包括产品发行前的合规审查（如ESG投资是否符合监管要求）、发行中的风险监测（如通第7页共18页过VaR模型控制市场风险）、存续期的压力测试（如极端行情下产品净值波动）某券商资管子公司产品总监提到“2025年，我们为某保险资管公司设计了‘新能源产业链分级产品’，优先级客户追求稳定收益，中间级客户承担一定风险，劣后级客户承担高风险但享受超额收益——这种‘分层设计’需要懂产品结构、懂客户需求，更要懂监管规则（如分级产品不得嵌套杠杆）”

2.资产配置能力从“单一资产投资”到“跨市场、跨品类配置”随着居民资产配置全球化（如港股、美股投资需求）、市场波动加剧（如利率、汇率波动），资管团队需具备“宏观研判+跨市场配置”能力宏观研判能力通过分析宏观经济指标（GDP增速、CPI、PMI）、货币政策（利率、汇率走势）、产业政策（如“双碳”目标对行业的影响），判断大类资产走势（如股债商品的轮动机会）；跨市场配置能力联动境内外市场，配置股票、债券、衍生品、另类资产（如REITs、黄金），例如在人民币贬值周期中，配置海外债券或大宗商品对冲汇率风险；客户分层能力针对不同客户（个人、机构）设计差异化的资产配置方案，例如为高净值个人客户配置“私募股权+海外房产+黄金ETF”，为公募基金配置“指数增强+可转债基金”

（三）经纪与财富管理业务从“销售导向”到“顾问导向”，需“懂配置+会工具+能服务”的人才第8页共18页经纪业务是券商的“基本盘”，2025年随着财富管理转型深化，其人才需求将从“拉客户开户”转向“为客户创造价值”，核心是“高净值客户服务能力”与“数字化工具应用能力”

1.高净值客户服务从“产品推销”到“综合解决方案”高净值客户（可投资资产≥1000万元）是财富管理的核心客群，其需求已从“单一产品购买”转向“综合解决方案”（如财富传承、税务筹划、跨境资产配置）因此，财富顾问需具备专业知识体系掌握财务规划（如现金流管理、保险配置）、税务筹划（如个人所得税、遗产税）、家族信托（如资产隔离、传承安排）等知识，可考取CFA、AFP/CFP、税务师等专业认证；客户沟通能力通过深度访谈了解客户需求（如“客户是否关注子女教育”“是否有移民计划”），建立信任关系（如定期与客户复盘资产配置效果，及时调整方案）；资源整合能力联动投行、资管、跨境业务等部门，为客户提供“一站式服务”，例如为客户推荐家族信托服务、海外房产投资项目、跨境并购基金等某券商高净值客户部调研显示“具备‘家族信托设计能力+税务筹划知识’的顾问，其客户的AUM留存率比普通顾问高40%，且更易转化为‘超级客户’（AUM≥5000万元）”

2.数字化工具应用从“手动操作”到“智能协同”2025年，智能投顾、AI客服、大数据分析工具将全面应用于财富管理，要求财富顾问具备“工具操作+数据解读”能力智能投顾工具应用通过系统自动生成资产配置方案（如根据客户风险测评结果，推荐“股票40%+债券30%+现金20%+另类资产10%”的组合），并能根据市场变化（如股市暴跌）提示客户调整；第9页共18页客户数据分析能力通过CRM系统分析客户交易数据（如持仓集中度、交易频率）、风险偏好（如历史最大亏损容忍度），识别潜在需求（如客户频繁交易可能需要“降低换手率”的建议）；AI工具辅助利用AI生成研报摘要、市场观点，辅助客户决策（如“AI分析显示新能源行业Q3业绩增速可能超预期，建议客户增配相关基金”）

（四）研究业务从“卖方报告”到“买方决策支持”，需“深度研究+数据建模+落地能力”的人才卖方研究面临佣金下滑、买方化转型的压力，2025年研究业务将从“提供信息”转向“提供决策支持”，核心是“深度行业研究”与“数据建模能力”

1.深度行业研究从“泛泛而谈”到“产业级洞察”研究报告需从“宏观框架+数据罗列”转向“产业细节+商业逻辑”，具体包括行业技术趋势研判跟踪技术迭代（如半导体行业的“摩尔定律放缓”对产业链的影响）、政策导向（如“东数西算”对数据中心行业的推动）、竞争格局（如新能源汽车行业的“价格战”对利润率的影响）；公司基本面深度挖掘通过实地调研（如工厂参观、与管理层沟通），分析企业的核心竞争力（如技术壁垒、供应链优势）、盈利模式（如To B订单占比）、风险点（如原材料价格波动）；行业比较与对标分析横向对比国内外行业（如中国光伏行业vs德国光伏行业的成本差异），纵向分析历史数据（如近5年行业营收增速、毛利率变化），为客户提供“可落地的投资建议”第10页共18页某头部券商研究所所长表示“现在买方客户问我们‘你们的报告能不能告诉我们，某新能源电池企业的产能爬坡进度如何？哪些客户是其核心供应商？’这就要求研究员必须深入产业，而不是只坐在办公室看数据”

2.数据建模与AI应用从“定性分析”到“量化驱动”研究团队需掌握数据建模工具，用量化方法提升研究效率与准确性财务建模能力构建动态财务预测模型（如3年营收、利润预测），模拟不同情景（如原材料涨价10%对企业利润的影响）；AI技术应用利用NLP（自然语言处理）分析研报、新闻、社交媒体数据，判断市场情绪（如通过微博“新能源”相关话题热度预测行业关注度）；利用机器学习（如LSTM模型）预测股价走势、行业景气度；跨部门协同能力与投行、资管部门联动，将研究成果落地为项目，例如为IPO企业提供行业分析报告，为资管产品提供底层资产研究

（五）风控与合规业务从“事后监管”到“事前预警”，需“懂政策+会技术+能协同”的人才2025年，随着监管趋严（如证监会“穿透式监管”强化），风控与合规业务将从“被动应对”转向“主动防控”，核心是“监管政策解读”“风险量化模型”与“跨部门协同”能力

1.监管政策解读与合规审查从“合规检查”到“风险预判”风控合规人员需实时跟踪监管政策变化（如证监会、央行、银保监会的新规），提前调整业务流程第11页共18页政策解读能力准确理解新规要求（如《证券基金经营机构合规管理办法》对“合规负责人”的职责规定），判断对业务的影响（如“禁止通道业务”对资管业务的冲击）；合规审查能力在业务开展前进行合规审查（如资管产品设计需审查“是否符合资管新规”“是否存在利益冲突”），在业务过程中进行风险监测（如反洗钱监测、客户适当性管理）；合规培训能力向业务部门传递监管要求，例如组织“智能投顾业务合规培训”，确保员工了解“算法歧视”“误导性宣传”等风险点

2.风险量化模型与预警系统从“人工判断”到“系统驱动”风控合规需借助技术工具实现“风险量化”与“实时预警”风险量化能力运用VaR（风险价值）、压力测试、敏感性分析等工具，量化市场风险（如利率波动对债券持仓的影响）、信用风险（如某客户违约概率）、操作风险（如系统故障导致的交易中断）；预警系统搭建通过大数据平台实时监测业务数据（如客户交易数据、资管产品净值），设置预警阈值（如“某客户单日交易金额超1亿元需人工复核”），及时识别潜在风险；跨部门协同能力与业务部门、信息技术部门协作，推动风险控制嵌入业务全流程，例如与投行部门共建“IPO项目风险审查清单”，与资管部门联合开发“净值波动预警模型”

三、2025年券商人才能力的新要求硬技能、软技能与跨领域能力的融合综合各业务场景的需求，2025年券商人才需具备“硬技能+软技能+跨领域能力”的三维能力体系，三者缺一不可

（一）硬技能数字化与专业化的深度融合第12页共18页硬技能是人才的“基本功”，2025年其核心是“数字化工具应用”与“专业知识深化”的结合

1.数据分析与建模能力从“数据处理”到“价值挖掘”基础工具熟练使用Excel（数据透视表、函数）、SQL（数据库查询）、Python（Pandas、NumPy数据处理，Matplotlib、Seaborn数据可视化），能快速处理业务数据（如客户交易数据、财务报表数据）；高级工具掌握金融建模工具（如Wind、Bloomberg终端，FactSet数据库），能搭建财务预测模型（如3年利润表、现金流量表）、估值模型（如DCF、可比交易法）；量化分析能力理解量化策略逻辑（如均线策略、套利策略），能通过Python、C++实现简单量化模型（如用LSTM预测股票价格）

2.金融科技工具应用能力从“工具使用者”到“工具优化者”业务场景工具熟悉智能投顾系统（如蚂蚁财富、天天基金的配置逻辑）、CRM客户管理系统（如Salesforce、用友NC）、风控系统（如FICO信用评分模型）的操作与应用；技术工具理解能与技术部门沟通，理解金融科技产品的底层逻辑（如区块链存证的原理、AI算法的局限性），提出优化需求（如“希望智能投顾增加对客户‘紧急用钱’需求的识别”）；新兴技术应用了解AI（自然语言处理、机器学习）、大数据（数据清洗、特征工程）、云计算（云服务器部署、数据安全）等技术在金融领域的应用，能评估技术落地可行性

（二）软技能协作与适应的核心竞争力在快速变化的行业环境中，软技能（如沟通、协作、抗压）比硬技能更能决定人才的长期发展第13页共18页

1.跨部门协作能力从“单打独斗”到“团队作战”需求理解能力准确理解其他部门的需求（如投行需要研究部门提供行业数据，资管需要风控部门提供合规意见），明确协作目标；沟通表达能力用简洁的语言传递复杂信息（如向非技术部门解释“AI投顾模型的逻辑”），避免“专业术语堆砌”；冲突解决能力在跨部门合作中出现分歧时（如投行与风控对项目风险的判断不一致），能通过数据、逻辑说服对方，达成共识

2.抗压能力与创新思维从“被动执行”到“主动突破”抗压能力面对高强度工作（如IPO项目申报期、资管产品发行期），能合理规划时间、调整心态，避免焦虑；创新思维主动探索新业务模式（如绿色金融、跨境金融），提出创新解决方案（如“如何用区块链技术优化债券发行流程”）；学习能力快速学习新知识（如2025年新推出的“数字藏品”相关业务），适应行业变化（如从传统经纪业务转向财富管理业务）

（三）跨领域能力产业与金融的深度融合2025年，金融与产业的边界日益模糊，“懂产业”成为券商人才的“加分项”

1.行业深耕与产业认知能力从“金融视角”到“产业视角”细分行业知识深入理解1-2个细分行业（如新能源、生物医药、高端制造）的技术路线、政策导向、商业模式，能独立撰写行业研究报告；产业资源整合积累产业资源（如与行业协会、龙头企业建立联系），为业务提供支持（如投行项目对接产业链上下游企业）；案例经验具备产业转型经验（如从制造业企业转型到券商投行），能快速理解产业痛点（如传统制造业企业的融资需求）第14页共18页

2.国际化视野与全球资源整合能力从“本土服务”到“全球配置”国际规则理解熟悉国际金融市场规则（如美国SEC的信息披露要求、香港联交所的上市标准）、国际监管政策（如巴塞尔协议Ⅲ、欧盟MiFID II）；外语与文化沟通能力具备流利的英语沟通能力（能阅读英文研报、与海外客户交流），理解不同文化背景下的商业习惯（如欧美客户对“风险”的敏感度高于“收益”）；跨境资源链接与海外机构（如投行、律所、交易所）建立合作关系，为跨境业务（如中概股回归、海外并购）提供支持

四、券商人才供给与需求的匹配挑战高校培养、行业内部与外部引进的三重矛盾尽管2025年券商人才需求明确，但供给侧仍面临诸多挑战——高校培养与行业需求脱节、内部培养机制不完善、高端人才引育难，这些矛盾将制约行业发展

（一）高校培养体系与行业需求的脱节从“理论教学”到“实践赋能”的鸿沟高校是券商人才的“源头活水”，但2025年的高校培养体系仍存在“滞后性”问题

1.课程设置滞后于市场变化多数高校的金融课程仍以传统理论为主（如公司金融、投资学），对金融科技（如Python、量化模型）、新兴业务（如跨境金融、绿色金融）的覆盖不足某高校金融学院教授坦言“我们的课程大纲三年才调整一次，而金融科技的发展速度远超预期，学生毕业后需要重新学习智能投顾、量化交易等技能”第15页共18页

2.实践教学资源不足高校的实践教学多停留在“模拟交易”“案例讨论”层面，缺乏与行业的深度联动例如，多数高校的“投行实验室”仅能模拟IPO申报流程，无法接触真实项目；学生实习多集中于银行、传统券商，难以进入资管、跨境业务等新兴部门

（二）行业内部培养机制的短板从“业务培训”到“能力成长”的不足券商内部培养是人才成长的“关键土壤”，但2025年的培养机制仍存在“碎片化”问题

1.培训体系缺乏针对性多数券商的培训集中于“合规考试”“业务流程”，缺乏对“能力提升”的系统规划例如，针对财富顾问的培训多为“产品推销技巧”，而非“资产配置知识”；针对技术人员的培训多为“工具操作”，而非“业务场景应用”

2.人才梯队建设不完善券商“重引进、轻培养”现象普遍，尤其是对“青年人才”的培养缺乏长期规划某中型券商人力资源部负责人表示“我们每年招聘大量名校毕业生，但很多人在2-3年内因缺乏成长路径而流失——因为没有明确的导师制、轮岗机制，也没有针对不同层级的能力提升计划”

（三）外部人才引进的瓶颈从“高端挖角”到“生态构建”的困境高端人才（如金融科技专家、国际化人才）是券商竞争的核心，但2025年的引进面临“供给不足”与“成本高企”的双重压力

1.高端科技人才供给不足第16页共18页金融科技人才（如AI工程师、量化研究员）供需缺口达百万级，且集中于头部科技公司（如腾讯、阿里）和外资投行，券商难以与之竞争某券商信息技术部负责人称“我们想招聘一名‘AI策略研究员’，年薪开到50万，但市场上类似岗位的年薪普遍在80万以上，且很多人更倾向于去基金公司做量化投资”

2.海外人才的本土化适配难海外高端人才（如具有海外投行经验的分析师）具备国际化视野，但对国内监管政策、业务场景的理解不足，需要3-6个月的“本土化培训”，否则难以快速开展工作某券商跨境业务部总监提到“我们去年从华尔街引进一名并购专家，他对国际并购流程很熟悉，但对国内‘产业政策引导’‘地方政府补贴’等规则不了解，导致一个跨境并购项目延迟了半年”结论与展望以人才驱动2025年券商高质量发展2025年，券商行业的人才需求已从“单一技能型”转向“复合能力型”，呈现出“专业化、复合化、数字化、国际化”的核心趋势政策改革推动专业化分工，市场转型催生复合能力需求，技术革命倒逼数字化升级，国际化战略则要求全球视野为应对这些需求，需多方协同对券商而言，应加强校企合作（如共建实习基地、联合培养课程），优化内部培养体系（如建立导师制、轮岗机制），完善激励机制（如股权激励、职业发展通道）；对高校而言，需调整课程设置（增加金融科技、行业案例教学），强化实践教学（引入行业真实数据、项目）；对政策层面而言，可设立“金融科技人才专项基金”，优化海外人才引进政策（如税收优惠、职业资格互认）第17页共18页人才是资本市场的“核心资本”，也是券商穿越周期、实现高质量发展的“引擎”2025年，谁能抓住人才需求的核心，谁就能在行业变革中占据主动，最终实现“服务实体经济、助力国家战略”的使命（全文约4800字）第18页共18页。