校本部

709 臺南市安南區台江大道 3 段 600 號

校本部

242062 新北市新莊區中正路510號

本系以「財金 × AI × 實務導向」為核心特色，課程設計強調資料分析、程式應用與金融情境實作，培養學生實際解決產業問題的能力。本系提供多元獎學金制度（如菁英獎學金、希望助學金），並規劃企業實習與海外見習機會，讓學生在學期間即累積實務經驗，強化就業競爭力，落實畢業即就業。

在「做中學」及「全人教育」的理念下，本系教學特色為「由生活中領會統計」，研究著重為「將理論轉化實踐於實務」，在服務上則強化「與產業之產學合作互動」，在輔導上強調「品德教育及生活輔導」。

科技金融作為融合金融專業與資訊科技的新興學科，反映金融產業在人工智慧、大數據與數位平台驅動下的結構性轉變。其核心在於運用科技工具強化金融分析、風險控管與服務效率，並回應智慧金融、數位支付與金融創新所衍生的新型決策需求。科技金融不僅是技術導入，更是一種以資料與演算法輔助金融判斷的跨域知識體系，已成為現代金融發展不可或缺的關鍵學科。

統計資訊系主要著眼於統計與資訊兩個領域相關科目的學習與整合，讓學生具備由資料庫、網路、及抽樣調查等方式獲取資料並擷取訊息的能力；從而能與資料科學及大數據等領域接軌。

1. 了解金融與科技的發展趨勢
2. 善用生成式 AI 輔助自主學習
3. 建立數理邏輯思考能力

建議同學可以精進與資料科學相關的課程，如高中數學或資訊科技等課程。

1. 相較財金系：
共同點：兩系皆重視金融專業知識，涵蓋財務管理、金融市場及金融科技領域，培養學生金融產業知識與應用能力。
差異：本系除金融知識外，更強調AI、程式設計與資料分析的實務應用。
2. 相較資訊系：
共同點：兩系皆重視程式設計、資料庫、大數據分析及AI等資訊科技能力，培養學生運用數位技術解決問題。
差異：本系更著重金融專業與資訊科技整合，解決金融實務問題。
下載詳細資料

統計資訊系統合了分析資料所需的統計及資訊領域相關知識，讓資訊擷取能更實務。
本系與統計系主要差異在於，為更強調實務及結合資訊能力而減少了一些深度數學需求的課程；
而本系與資管系主要的差異在於，本系所學的資訊能力以蒐集、儲存、分析及展示資料或資訊之相關能力為主。

迷思一：畢業只能進金融業？
除金融機構，也可投入金融科技、資訊服務及企業數位轉型領域，從事數位金融、資料分析、AI應用及系統規劃等工作
迷思二：必須成為程式設計師？
程式設計是重要工具，但非唯一出路，本系強調科技與金融結合，學生可依興趣選擇金融專業、金融科技產品規劃、AI應用或資訊系統開發等多元職涯

精算師為本系相關之出路，但本系不全然為培育精算師而設計，有意考取精算師的學生需自行修習其他課程以補不足。

迷思一：沒有程式設計基礎不適合？
入學無須程式基礎，透過循序課程及生成式AI輔助，培養程式能力，更重視學習興趣與邏輯思考
迷思二：只是金融與資訊課程組合?
本系強調跨域整合，運用AI、資料分析及科技工具解決金融實務問題
迷思三：數學一定要好？
無須頂尖數學能力，更重視數據理解、分析應用及科技解決能力

本系為輔仁大學管理學院下之一系所，與其他理工學院之統計系除了在課程結合資訊科目之外，還包括了一般商管所需之基本知識，如會計學、經濟學及管理學等。

詳見檔案說明

目前報章雜誌常提及的大數據或人工智慧等領域，因內容涵蓋範圍廣大，非任一系所可全面包括，但本系統合統計及資訊，學生會修習相當多相關的課程，為大數據或人工智慧的重要相關科系。