在过去5-10年时间里，与数据分析有关的岗位增长了多倍，在未来几年预计还要持续不断增长。除了金融行业和互联网、电商行业的常规需求之外，越来越多的行业对数据分析和各类建模方法有大量需求，例如物流行业、咨询业、医疗行业，甚至是奶制品业等。新兴行业和传统制造业都可以利用新技术赋能，通过智能科技提升企业竞争力。与此同时，一些早期已经引入数据分析的行业如金融业面临激烈竞争，数据分析和建模也有迫切的更新迭代的需求。企业为了保持竞争力，不但要关注新方法的应用，还需要关注新的模式和颠覆性的新科技。
本次讲座将从基金行业的一个文本挖掘技术应用案例开始，分析大学里数据科学教育与企业需求如何配合等相关问题，并对近期的一些新的科技创新和模式创新包括人工智能、自动做市商机制、量子计算等在金融应用领域的前景进行介绍和探讨。