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金融科技理学硕士(智能过程自动化)
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MSc Financial Technology (Intelligent Process Automation)
商科
金工金数
物理与数学科学学院
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项目简介
专业方向
金工金数
入学时间
8月
项目时长
1年
项目学费
65749新币/年
项目官网
https://www.ntu.edu.sg/education/graduate-programme/master-of-science-in-financial-technology
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就业方向
对冲基金、金融科技公司、投资银行、交易所、资产管理公司
岗位分布
量化开发工程师、金融工程师、风险管理师、衍生品定价分析师、量化交易员
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培养目标
<p>南洋理工大学金融科技理学硕士(智能过程自动化)课程以数据科学、人工智能和信息技术为基础,为学生提供必要的金融科技技能,以应对金融行业的不断变化。学生将深入掌握金融领域的颠覆性技术,包括金融自动化(如机器人顾问)、金融密码学(如区块链技术)和数字金融服务(如金融普惠)。</p><p>智能过程自动化方向是为那些对金融科技的技术方面感兴趣的学生设计的,选择这一方向的候选人应该有良好的定量专业背景,或者在数学和编程学科具备良好背景(尤其是非理工科毕业生)</p>
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申请要求
具有良好的学士学位,需要相关专业背景(如量化专业、商科、工程等)<br> 具备良好的GRE或GMAT成绩者优秀考虑(不强制要求)<br> 具备至少2年工作经验者优先考虑(不强制要求)
语言要求
申请提交时需要雅思在有效期内,接受UKVI雅思(用于英国签证及移民的雅思考试)
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总分要求
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申请时间

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国际生
夏令营
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提前批次
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进行中
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on hold
申请量过大,相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
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顾问解析
<p>金融科技理学硕士课程由南洋理工大学物理与数学科学学院主办。该课程以数据科学、人工智能和信息技术为基础,为学生提供必要的FinTech技能,以应对金融行业不断变化的格局。重点是深入掌握金融领域的颠覆性技术,包括金融自动化(如机器人顾问)、金融密码学(如区块链技术)和数字金融服务(如普惠金融)。</p> <p><b>就业服务</b>:南大职业与实习办公室(CAO)通过个性化的职业指导、特定行业的咨询、就业技能讲习班和职业体验项目,帮助学生就业。学校与超过3500个全球和本地组织建立了联系,包括跨国公司、中小企业、公共服务部门和机构,会提供实习、社交活动和就业机会每年约有5,000名学生获安排到本地及海外实习,参与他们的学分实习计划。</p> <p><b>招生特点</b>:NTU 金融科技招生特点沿袭着NTU一贯的对于名校的偏好,录取的案例中肉眼可见的很多top985,211财经院校,以及海本或者合办院校。专业方面也更偏好有定量背景的本科专业,如统计,金工,软工,自动化,计算机等等。同时新加坡这边对于软背景方面也是比较看中的,偏好有2年工作经验的,所以对于应届的同学要增加自己的竞争力,需要尽量增加相关的实习和科研竞赛了。</p> <p><b>班级概况</b>:班级整体人数有80+,分为两个方向,每个方向大约40人左右,其中非全日制有10人左右,中国学生占绝大多数,也有少数泰国、新加坡和马来西亚的学生。国内的学生有中国人民大学、武汉大学、浙江大学和同济大学的,其专业主要是商科和计算机,还包括一些会计学、统计学、金融的学生。</p>
课程设置

金融科技理学硕士课程是一个为期一年的全日制或两年的非全日制课程,每学年授课3个学期。课程包括两个方向:智能过程自动化(IPA)和数字金融服务(DFS)。这些课程在7周的密集期内完成(即每学期分为两半),所有课程于工作日晚上(18:30 -22:00)或周六(9:30至13:00或14:00至17:30)在南洋理工大学主校区进行。该课程共包括30个学分(12学分必修课程、12学分方向规定选修课程,6学分无限制选修课程),一个方向的规定选修课程可以是另一个方向的无限制选修课程。

所有方向
智能过程自动化
数字金融服务
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录取报告
南洋理工大学金工金数方向录取报告
267
申请数
77
录取数
28.8%
整体录取率
51
录取中位时长
录取指南
该方向对申请者的院校背景有明显偏好,录取者中985/211背景占据绝大多数,且典型录取者的GPA 85+、雅思7.0+是重要参考线。对于985/211背景的学生,应重点保持高学业成绩并尽早准备语言考试;而普通本科背景的申请者录取比例极低,需通过极高的GPA、顶尖的标化成绩以及丰富的量化实习或科研经历来弥补背景劣势,且需充分认识到录取风险。 本科专业高度匹配是重要优势,金融、金工金数、经济、计算机等量化相关专业背景的申请者录取率相对更高。建议申请者优先选择与自身专业背景和职业规划高度契合的子项目,以最大化竞争力。对于跨专业申请者,必须通过补充编程、统计、金融建模等核心课程,以及参与量化金融相关的项目或实习,来证明其具备完成学业所需的数理基础和逻辑能力。 从历史数据来看,投递时机对申请结果有显著影响,9月至11月是申请量集中且录取机会较高的推荐窗口。建议申请者在8月前完成所有材料准备,包括文书、推荐信和语言成绩,并尽早提交申请以占据先机。延迟投递至12月及以后,虽然仍有录取可能,但会面临更激烈的竞争和更少的剩余名额,整体风险上升。
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