为什么感觉现在的主流是学计算机，IT，而不是金融？
一、时代的车轮滚滚向前：技术驱动的经济浪潮
咱们得承认，现在是信息时代，是技术爆炸的时代。互联网从无到有，从弱到强，渗透到我们生活的方方面面。移动支付、社交媒体、在线购物、大数据分析、人工智能……这些词儿你一天不听八次都算新闻。而这一切的幕后推手，就是计算机和IT行业。
你想想，过去人们谈论财富，可能想到的是银行、股票、房地产。但现在呢？多少新晋的富豪是搞软件、搞互联网、搞人工智能的？马斯克卖火箭和电动车，背后是顶尖的工程技术；扎克伯格打造社交帝国，靠的是软件开发和平台运营；国内的科技巨头，哪个不是在算法、数据、云计算上玩得风生水起？
所以，经济增长的新引擎已经从传统的金融、制造业，悄然转向了技术创新驱动的IT行业。国家战略、社会资本都纷纷向这个领域倾斜，这自然就吸引了大量的人才和关注。
二、就业市场的直观吸引力：需求量大，普适性强
需求量爆炸式增长： 几乎所有的传统行业，从零售、医疗、教育到制造、农业，都在进行数字化转型。转型就需要IT人才，需要懂计算机语言的人来开发系统、维护网络、分析数据。这就好比过去盖房子需要工人，现在盖数字化的房子，就需要程序员、数据工程师、网络安全专家等等。这需求就像一个无底洞，永远填不满。
职业路径的多样性： 在IT行业，你能找到各种各样的职位。你可以是写代码的程序员（前端、后端、全栈），可以是搭建和维护服务器的运维工程师，可以是分析海量数据的科学家，可以是设计用户体验的UI/UX设计师，可以是确保系统安全的网络安全专家，可以是领导技术团队的项目经理……选择非常多，总有一款适合你。
高薪与快速晋升的潜力： 虽然金融行业也有高薪岗位，但普遍来说，IT行业的入门门槛相对较低（相对于某些金融领域的专业性要求），而且只要你能力过硬，技术精湛，晋升速度和薪资涨幅往往非常可观。尤其是那些掌握核心技术、有创新能力的人才，更是市场上稀缺的“宝贝”，自然能拿到高薪。
三、金融行业自身的调整与挑战
金融行业并非不重要，但它自身也经历了一些调整，并且面临着新的挑战：
金融科技（FinTech）的崛起： 金融和科技的界限越来越模糊。很多金融服务都依赖于技术来实现，比如在线支付、智能投顾、区块链应用等。这导致一部分原本属于传统金融的工作岗位，被技术和算法取代，或者对技术能力的要求越来越高。甚至很多金融科技公司的核心竞争力，恰恰是其背后的技术团队。
监管趋严与合规成本： 近年来，全球金融市场监管趋严，对合规性要求越来越高。这使得金融行业的工作有时会显得更加繁琐和复杂，部分“光鲜”的岗位也可能受到限制。
金融行业的“精英化”与高门槛： 顶尖的金融岗位，例如投资银行、对冲基金的交易员、分析师等，往往对学历、背景、实习经历有非常高的要求，竞争异常激烈。而对于普通人来说，进入这些领域并非易事。相比较而言，IT行业的很多岗位，虽然同样需要学习，但其准入门槛可能没有金融的某些细分领域那么“高高在上”。
四、学习曲线与兴趣的匹配
学习的直观性与成就感： 学习计算机编程，很多时候你能看到即时的反馈。你写一行代码，编译一下，就能看到一个功能实现，或者一个Bug被修复。这种“创造”和“解决问题”的成就感，对很多人来说是非常有吸引力的。
对逻辑思维与解决问题能力的训练： 计算机科学本身就是一门非常锻炼逻辑思维、抽象能力和解决问题能力的学科。这些能力在任何行业都非常宝贵，而且学习过程本身就充满挑战和乐趣。
社会对IT人才的价值认同： 当我们看到一个个成功的科技产品、一个个便捷的数字服务时，我们自然而然地就会认可背后技术人员的价值。这种社会氛围的营造，也吸引了更多人投身其中。
五、全球化与开放性的影响
IT行业的全球化程度更高： 互联网打破了地域的限制，很多IT项目都是全球协作的。你可以通过远程办公为国外的公司工作，接触到国际前沿的技术和项目。这种开放性和国际化的视野，对年轻人来说也很有吸引力。
金融行业的本地化与区域性： 虽然金融业也有国际化的一面，但其许多核心业务和监管体系仍然与国家和地区紧密相关，其全球化程度和开放性，可能不如IT行业那样显而易见。
当然，这并不是说金融行业就不好了，或者没有前途了。很多优秀的金融人才依然在各个领域发光发热。但从整体的“主流”趋势来看，计算机和IT领域之所以受到更多青睐，是技术发展、就业市场需求、行业自身演变以及学习兴趣等多重因素叠加的结果。
所以，当你看到身边越来越多的人选择计算机和IT，这背后反映的是我们这个时代最前沿的发展方向，以及人们对未来经济和职业机会的判断。这股浪潮，说是时代的呼唤也毫不为过。
网友意见
金融有两大类。
一类是做技术的金融，
一类是做生意的金融。
前者不需要去学金融，
后者不是上学学来的。
因为金融行业的从业人员更加过剩，内卷更加严重，以至于连大城市的银行柜员都要招985硕士，就这么简单。
不过按现在的趋势，计算机红利已经成为过去，从业人员数量却指数级增加，计算机变得和金融一样卷，也仅仅是时间问题，目测五年以内。
至于那些声称“金融对技术要求低，计算机对技术要求高，所以金融工资不如计算机”的憨憨们，请你参考一下08年次贷危机之前的金融行业收入，要知道那会儿金融对从业人员的要求，比现在可低得多。当然了，如果不是十年前金融行业的逆天收入，如果不是十年前带专升进银行年薪百万的造富神话，也不会有那么多人疯狂去卷金融，也不会有那么多的CPA培训班，也不会有今天的985硕士打破头争当柜员。
劳动力价格由供需决定，不由劳动力素质决定，你要是连这么简单的道理都不懂，那你既不适合学计算机，也不适合学金融。
根据我的朋友圈。
穷人家的孩子想有出息，学计算机。
有钱人家的孩子想有出息，学金融。帮助亲戚朋友打理一下资金。
如果你发现，你周围的人都在学计算机。有可能是因为你的朋友一般都没有什么钱。
尽管我也是一个没什么钱的码农。
这问题问的，太可爱了。典型的何不食肉糜呀！不得不说，题主还是有点乐观，乐观中带有不少天真。不过题主估计也是大家羡慕的对象，估计也不太可能经历社会的毒打。
比起高薪，xxx更重要？可是，你是不是忘了，很多人还在天坑里面挣扎呢。能找到一个工作，养家糊口，还能破天荒的赶上风口，那已经是时代的福利了。
再说了，选择安逸打工？？？？
打工安逸么？打工都是996，一分钱十分努力换来的，你问问打工人，他们快乐么？他们的快乐怕是强加或是苦中作乐挤出来的吧？
还有就是任人宰割，你以为学了金融就不是了？就摆脱阶级了么？
你估计没看到类似“靠几代人积累的背景和财富，凭什么不如你寒窗苦读几十年”的说法轮番霸占热榜吧？
四大算是学金融很好的去处了吧？你知道他们一般只要名校么？银行，投行，花街等等也是金融的去处。但哪怕进去了，大部分也还是打工人呢，去这些地方要求低不了。
你先考个名校试试？
计算机不强调你的出身，你不需要很多的原始积累，你只要踏实肯干能把工作完成，就能找点一份不错的工作。
而这样不拼爹不拼脸，不需要找关系的机会，是大部分人一辈子梦寐以求的机会。至于你说的选择当人上人这样的事情，如果有的选，大家当然不愿意一辈子不能出人头地呀！可是，这些难道是喊一嗓子或是选个金融专业就能实现的么？
这要从垄断资本主义的发展说起。早期的垄断资本主义产生了三种垄断组织：卡特尔，辛迪加，托拉斯。后来，出现了垄断性远超以上组织的康采恩。
康采恩是德语Konzern的音译，原意为多种企业集团。这是一种规模庞大而复杂的资本主义垄断组织形式。它以实力最雄厚的大垄断企业或银行为核心，由不同经济部门的许多企业联合组成，范围包括十个以至数百个矿业、工业、贸易、银行、保险、运输等企业，是金融寡头实现其经济上统治的最高组织形式。金融寡头通过大银行或大工业企业，采用参与制掌握股票控制额，使其他参与者从属于自己，从而得以控制比其本身资本大几倍甚至几十倍的资本，在经济上占据更有力的地位，攫取高额垄断利润。
康采恩之后是什么？康采恩之后，更强大的垄断组织是因特奈，也就是大型互联网公司。互联网公司通过掌握“金融”和“信息”两大资源，既实现了不同经济部门的联合，资本的控制，利润的攫取，更把触角伸向人民的日常生活，实现了对个人信息，日常生活、社交、购物、娱乐等方方面面的数据的攫取，因此其垄断水平远远超过了仅仅掌握“金融”资源的康采恩。
总之，在当今时代，计算机才是真金融。
坐标加拿大。你会发现一个神奇的现象。 在LinkedIn上， 如果你是software相关的profile， recruiter疯狂reach out。 而金融, 尤其financial analyst的这一类， 基本无人问津，recruiter 私信为零。
见过太多学生名校金融毕业，毕业后找不到工作的学生， 很多连interview都拿不到。
金融是什么? 曾经高盛一个floor都是Trader, 现在早就被一个个计算机主机替代了。 这也是为什么当一个analyst 职位放出时， 动辄上百人秒apply.
在绝大多数交易已经被自动化的今天。 绝大多数的金融岗位实质是sales. 因为目前sales还不能被自动化。
一个朋友， 加拿大名校金融毕业，考了CFA, 毕业后两年没找到任何金融相关工作(他本身要求就不高，$40k一年都可以)。 果断转码了，现在一年收入至少$120k+, 被recruiter各种抢。
个人意见: 想在北美进金融行业就把英文练好， 做sales或者management。没有strong connection/背景，光卷金融证书意义不大了。
玩金融靠的是人脉和家庭背景，单靠脑子玩不转金融的，但是有很好的人脉和背景的人毕竟是少数。
玩计算机不需要靠人脉和家庭背景，靠自己的脑子就足够，智商越高就越有优势。
这主要是行业的现实环境的不同。
类似的话题
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有