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2026年投資銀行目標學校榜單出爐 |
| - 2026/08/19 | |
說起投行的目標學校，很多人會脫口而出：賓夕法尼亞大學、哥倫比亞大學、紐約大學等。但最新的整理資料似乎不太一樣了。根據國外教育顧問機構最新發佈的《頂級投行最青睞的美國大學榜單》，依託對LinkedIn上超過1.5萬名投行分析師（2015年及以後畢業，工作經驗少於5年）抓取資料，一份全新的投行目標學校榜單浮出水面。
結果顯示：擁有全美第一華頓商學院的賓夕法尼亞大學，居然沒能擠進榜單前10。而真正的投行就業王者，變成了芝加哥大學。
一、榜單方法論
這份排名基於領網上2015年及以後畢業、工作經驗不滿 5 年的畢業生資料，並設定了兩個篩選條件：
1、畢業生須就職於美國境內的16家投行：
高盛、花旗、摩根大通、美國銀行、美銀美林、瑞銀、摩根士丹利、瑞士信貸、巴克萊、Evercore、Greenhill & Co.、Jefferies、Lazard、Moelis、Centerview、Perella。
2、當前職位限定為投行分析師或投行暑期分析師
隨後，按每千名畢業生進入上述投行的人數比例進行排名，以此規避學校規模造成的偏差（例如大型綜合性大學因總人數多而占優，文理學院則相反），力求更客觀地衡量一所大學在投行領域的就業競爭力。
二、榜單TOP40院校
芝加哥大學以每千名畢業生31.29人進入投行分析師的成績強勢登頂。達特茅斯學院（31.24人）和普林斯頓大學（30.03人）緊隨其後，分列第二、第三。喬治城大學以29.21人位居第四，堪稱政客搖籃之外的投行新寵。哈佛大學（28.93人）和耶魯大學（28.37人）分列第五、第六，表現符合預期。而Amherst、Middlebury、Williams這三所文理學院表現卓越，躋身前十，打破了進投行必須讀商科的傳統觀念。這些院校培養的分析能力、溝通能力恰恰是投行極為看重的素養。
賓大、紐大、密西根安娜堡、加州大學柏克萊等傳統商科強校排名低於預期：賓大（商科全美第 1）僅列第11位，每千名畢業生17.90人；紐大（商科全美第 5）列第22位，11.02人；密西根安娜堡（商科全美第4）列第30位，6.78人；UCB（商科全美第 3）列第33位，5.47人。
不少同學和家長可能會疑惑：頂尖商學院的投行光環褪色了嗎？答案是否定的。這恰恰反映了榜單統計範疇的局限性。該統計僅涵蓋投行分析師崗位。但今天的金融行業遠不止傳統投行業務--資產管理、私募股權、風險投資、量化投資、企業策略、金融科技等方向同樣吸引了大量優秀畢業生。賓大、紐大、加州大學柏克萊的學生往往流向更多元的金融領域，尤其是加州大學柏克萊，大量畢業生直接進入科技金融、量化投資和矽谷相關崗位。因此排名靠後並不代表就業能力下降，只能說明這些學校的畢業生選擇更豐富。
三、芝加哥大學為何登頂？
芝大登頂排行榜榜首，得益於兩重優勢。
第一，無可匹敵的經濟學底蘊
作為芝加哥經濟學派的發源地，芝大包攬了近40%諾貝爾經濟學獎，教師陣容中也不乏諾獎得主。課程方面，經濟學提供4種靈活的學習方向：
• 標準方向（側重經濟學原理和運用數學方法得出核心結論）；
• 商業經濟學方向（側重所學知識應用於商業領域）；
• 數據科學方向（將計算和數據分析方法應解決經濟問題）；
• 政治與政策方向（將經濟理論與政治制度相結合）。
無論哪種學習方向，都致力於培養學生掌握分析推理能力、數學和電腦技能、實證技能、論證評估能力。這些技能恰恰是投行分析師在搭建財務模型、評估企業價值時的核心素養。
第二，Booth商學院對大學教育的深度賦能
芝大雖然沒有大學部商學院，但Booth商學院向大學生開放了大量課程資源，包括商業經濟學、創業與創新輔修課、Trott Project等，致力於讓學生在大學階段就能體驗世界一流的商科教育和商界人脈資源。同時，Booth商學院擁有超過6萬名校友，遍佈全球各行各業。在投行圈，芝大校友的存在感極強，借助校友內推，芝大學生在求職時往往能少走彎路。
四、文理學院再次證明實力
榜單前十名中出現了三所頂尖文理學院：Amherst（第7）、Middlebury（第8）、Williams（第9）。許多台灣家庭選校時習慣優先考慮綜合性大學，但在美國精英教育體系中，文理學院擁有獨特優勢。它們雖然沒有商學院或金融科系，但極其重視寫作能力、批判性思維、分析能力和溝通表達能力的培養——而這恰恰也是投行招聘時最看重的素養。
五、該如何看待這份榜單
公立名校正在崛起
UC Berkeley、University of Michigan、University of Virginia、UNC-Chapel Hill等公立強校的投行輸送人數持續上升。這些學校的學費更低，但就業結果並不遜色於藤校，性價比高。
文理學院依然是投行後花園
Amherst、Middlebury、Williams等頂尖文理學院繼續穩定輸出投行人才。雖然絕對人數不及綜合性大學，但按人口比例計算，這些學校的投行輸送率甚至超過多數藤校。
目標學校名單正在擴大
過去非目標學校不進投行的鐵律正在鬆動。榜單顯示，印第安那大學、南加州大學、德州大學奧斯丁等學校的投行就業人數持續增長。
六、投行到底看中什麼？
多位投行招聘官和在職分析師指出，學校只是第一道門檻。真正決定能否拿到Offer的，是以下三件事：
第一，技術面試能力
DCF怎麼建？LBO模型的核心假設是什麼？三張報表如何勾稽？這些問題不過關，即使是藤校學生也會被當場掛掉。
第二，實習經歷的品質
一段扎實的PE、投行或四大交易顧問實習，遠比多段水實習有價值。招募人員看重的是能否在實習中接觸到真實的建模和盡職調查工作。
第三，主動拓展人脈
在投行招聘中，超過60%的面試機會來自內推和Networking。會發cold email、會約coffee chat的學生，往往能繞開海選、直通面試。
如果正處在選校階段，希望未來進入投行，以下幾點值得參考：
• 不要只盯著賓大、紐大。芝加哥大學、杜克大學、喬治城大學同樣是一流的投行目標校，競爭相對緩和，就業結果並不遜色。
• 公立名校是性價比之選。UC Berkeley、University of Michigan、University of Virginia的投行去向非常扎實，且學費遠低於私立名校。
• 文理學院照樣可以進投行。Amherst、Williams的校友網路極為緊密，投行招聘官對這些學校的認可度高。
• 學校只是起點。無論進了哪一所學校，技術面試、實習經歷、Networking能力才是決定最終結果的關鍵。
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南加大法學院三大LLM新課程：AI、體育法、娛樂法 |
| - 2026/08/13 | |
在技術顛覆與全球商業格局急速演變的今天，法律行業正迎來前所未有的挑戰與機遇。法律人不僅需要扎實的專業功底，更急需面向新興賽道的專項實戰能力。近日，憑藉對法學教育創新的長期承諾，南加州大學Gould法學院正式宣佈三大全新法學碩士（LLM）課程，精準聚焦當下最具活力與增長潛力的三大領域——人工智慧與科技法、體育法與談判、媒體與娛樂法。無論是希望站在科技監管最前沿，還是夢想深入體育產業的商業核心，亦或是想在影視音樂的版權世界裡遊刃有餘——這裡，都有一條為你量身打造的進階路徑。
人工智慧與科技法法學碩士(LLM in Artificial Intelligence and Technology Law)
直面技術浪潮，搶佔法律新藍海
生成式AI、大數據、隱私洩露、演算法監管……新興技術帶來的法律與監管問題層出不窮。該課程旨在培養學生應對複雜科技法律環境的核心能力。
課程聚焦：
• 人工智慧治理
• 隱私法與資料保護
• 科技交易與合規
畢業生將能夠在瞬息萬變的科技行業中快速適應、脫穎而出，為客戶提供前沿的合規與風險管理專業諮詢，成為企業最信賴的法律智囊。
體育法與談判法學碩士(LLM in Sports Law and Negotiation)
從賽場到談判桌，掌控體育產業的商業脈動
體育產業早已不僅是競技與熱情，更是一個高度商業化、法治化的龐大市場。該課程面向立志投身體育產業法律與商業領域的人士，提供系統掌握體育法律與商業實務的雙重技能。
課程聚焦：
• 合約談判與運動員代理
• 聯盟治理與規則合規
• 體育商業運營與品牌管理
高度側重商事實務與現實場景應用，在真實的合約談判、球員交易、賽事運營中，成為不可或缺的法律操盤手。
媒體與娛樂法線上法學碩士(Online LLM in Media and Entertainment Law)
解鎖內容創作與商業變現的全流程邏輯
影視、音樂、數位媒體……內容為王時代，法律如何保護創意？該課程為關注媒體娛樂行業法律框架的專業人士提供全程線上靈活學習路徑，無需中斷職業，即可提升核心競爭力。
課程聚焦：
• 交易架構與智慧財產權
• 投融資與發行
• 內容保護與商業變現
深入理解從創意誕生到權利保護、從融資到發行的全流程邏輯，説明在內容產業的每一個環節中精準把控法律邊界。
“在技術變革與全球商業格局快速重塑產業的當下，專項法律知識與適配性法律技能已成為必備素養。這些全新LLM學位彰顯了我們的培養目標——不僅讓律師獲得成功，更能在當今最具創新力與影響力的行業中擔當引領角色，勝任多元崗位與工作模式。” —— Franita Tolson，南加州大學Gould法學院院長
為什麼選擇南加大Gould法學院？
學術實力突出，特色方向頂尖: 全美法學院綜合排名靠前，商法、稅法扎實；依託洛杉磯地點優勢，娛樂法與智慧財產權法全球領先。雙學位項目豐富，支持跨學科發展。
地理位置優越，行業資源富集: 坐落洛杉磯，毗鄰好萊塢、矽灘及市中心法務區，雲集頂級律所、影視巨頭與科技企業，實習與就業機會充足。
注重實戰培養，教學體驗優質: 提供法律教育，參與真實案件；小班授課、師生互動緊密，兼顧理論與執業能力。
校友網路強大，行業認可度高: 特洛伊校友遍佈全美法律、文化娛樂、科技圈，互助氛圍濃厚，內推與職業發展助力顯著，西部法律圈優勢明顯。
就業表現亮眼，性價比出色: 整體就業率高，畢業生入職頂級律所及企業法務比例高，薪資優異；豐厚獎學金支持，投入回報比突出。
三大全新LLM課程面向希望掌握專項、實戰型專業能力的法律從業者，打造貼合行業需求的動態培養體系，助力畢業生駕馭複雜法律格局、實現職業進階，並在高速發展的領域中引領行業。
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OpenAI選出37位「超級大學生」：他們為什麼被頂尖AI公司選中？ |
| - 2026/08/11 | |
2026年，OpenAI正式推出ChatGPT Futures計畫，面向全球篩選出 37位 18–25歲的年輕人才，組成「Class of 2026」—— 這是第一代從入學到畢業，全程與大模型共生的AI新生代。他們每人獲得1萬美元無償資助、獨家前沿模型許可權，並於6月受邀參訪 OpenAI 總部。這群來自Harvard、MIT、Stanford、Oxford、UC Berkeley等頂尖院校的年輕人，沒有空泛的頭銜，而是用真實項目證明：AI不是工具，而是改變世界的杠杆。這批年輕人為何值得關注？他們代表著頂尖 AI 公司眼中最閃亮的青年畫像：科研深度、社會關懷與驚人年輕活力。
Creators 創造者：用AI做出能付諸實行的產品
他們不寫論文、不追概念，直接用 AI 解決具體問題，不少項目已融資、上線、規模化運行。
太空機器人團隊：Columbia +Caltech學子打造太空站Embodied AI，幫太空人省下大量維護時間，已融資610萬美元，計畫2027年上太空站。
AI相親平臺：用大模型資料脫敏、語音智慧引導，線下約會轉化率高達70%，遠超行業平均。
女性科技社區：迦納出身的20歲學生搭建Z世代女性CS最大社區之一，成員超1.2萬，用通俗語言普及電腦科學。
災難生命探測：18–19歲三人組用 Wi‑Fi 信號穿牆定位倖存者，不需要倖存者攜帶任何設備。
對沖基金AI負責人：23歲在校期間搭建全公司 AI 系統，從架構到培訓一手負責。
國家安全與AI分析：Yale學子用 AI 快速處理海量檔案，助力政策分析師高效產出決策備忘錄。
Explorers 探索者：用 AI 推開科學的新大門
他們把AI用於天文、神經科學、藥物研發、材料化學，把人類認知邊界往前推。
神經科學 + AI 逆轉疾病模型：Harvard + Oxford Rhodes Scholars，12歲開始科研，用AI發現可逆轉雙相情感障礙、降低阿茲海默症風險的藥物方向。
青少年心理健康AI：19歲Stanford研究者，用AI分析腦影像與焦慮抑鬱關係，搭建本地心理健康服務快速查找工具。
AI降低藥價：Harvard學子開發基因表達優化系統，效率最高提升236%，被全球研究者廣泛使用。
碳捕獲材料知識圖譜：University of Toronto團隊用大模型統一文獻資料，解決材料科學資訊碎片化難題。
發現150萬顆未知變星：MIT 少年用AI處理NASA天文資料，以獨立作者發表論文並開放資料集。
化學界經典模型：17歲把NLP思路遷移到化學分子，成為領域最常用 AI 模型之一。
星系自然語言搜尋引擎：用GPT自動標注星系圖像，讓天文學家搜星系像搜網頁一樣簡單。
蛋白質功能AI推理：伊朗出身團隊打造的工具，開源幾周就被19國3000+研究者使用。
AI輔助低成本考飛行執照：用ChatGPT模擬空管對話、練習無線電通話，用時遠低於全美平均，省下數千美元訓練費。
Advocates 宣導者：AI最溫柔的力量，是照顧被忽略的人
這一群人最打動人心：他們用 AI 關注老人、窮人、邊緣社區、瀕危文化、糧食安全、無障礙教育。
消費品逆向物流AI：讓500萬磅商品免於填埋，AI 幫企業高效媒合捐贈與轉售管道。
老年人反網路詐騙：19歲創立組織，推動州級網路安全課程更新，覆蓋近2萬人。
瀕危語言復興：用低資料演算法保存口述歷史，為瀕危方言建立第一份結構化文檔。
無家可歸學生扶持系統：AI 秒級生成家庭資源方案，讓社工每天節省1小時以上。
全球多語言教育AI：把知識自動翻譯成幾十種語言視頻，降低全球教育門檻。
農業病害提前檢測：AI 在肉眼可見前識別作物病害，減少22%損失，服務聯合國糧食專案。
盲人音訊教育遊戲：服務20萬+視障學生，打造無障礙學習硬體。
秘魯小販AI記帳：基於WhatsApp的輕量工具，幫街頭小販建立信用與財務記錄。
為什麼是他們？OpenAI 的選人邏輯很清晰
這37人不是「成績最好的學生」，而是最早把AI用透、用深、用到實處的年輕人：有人用 AI 加速科學發現、有人用 AI 降低創業門檻、有人用 AI 彌補社會不公。OpenAI 選中的，不是天才神話，而是AI時代真正的行動者，他們證明下一代領袖不再只靠學歷與資源，而靠用技術解決真實問題的能力。
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金融科技(FinTech)與商業分析(Business Analytics)的區別 |
| - 2026/08/05 | |
顧問和同學討論選校及科系時，時常有同學對於金融科技、商業分析等科系性質混淆不清，今天顧問來為各位同學簡單通俗地拆解兩個熱門科系的本質差異。
金融科技（FinTech）是指電腦軟體、網路和其他資訊科技在金融機構和市場的創新應用。這包括支援數位貨幣（例如加密貨幣）、數位資產、金融流程自動化、財富管理和交易、機器人顧問、支付和交易、金融數據分析、信貸和借貸等許多領域的技術。其側重依託技術實現金融產品與系統，重點是創新資金流轉模式，核心鑽研方向：借助數位化技術，讓各類金融交易提速、降本、提升風控安全性。
商業分析（Business Analytics）以數據挖掘分析為核心，貫穿企業業務流程中經營環節，依靠數據優化企業各項決策，核心探究兩件事：現有經營數據能反映企業哪些現狀？依託數據該怎樣優化經營方案。
二者就業路徑區分明顯：金融科技行業屬性高度垂直，求職集中在銀行、證券、保險、投融資等金融圈層；商業分析適配全行業，各行各業均有數據分析崗位需求，互聯網科技、生物醫藥、電商零售、文化娛樂行業，外加金融領域全都能擇業，就業覆蓋面更廣泛。
從學科構成來看可直觀類比：金融科技 = 軟體發展 + 金融學融合；商業分析 = 數據科學 + 企業管理學結合。雖說兩個專業日常都會接觸數據與演算法，但深耕的技術體系截然不同。
金融科技主打區塊鏈、智慧合約、量化交易開發、介面開發、金融網路安全等技術；商業分析主攻數理統計建模、數據視覺化、預測研判、SQL資料庫等工具。
簡單來說：金融科技是在金融領域研發硬核工具、搭建風控壁壘，看重系統穩定性、即時運算與實現全自動化；商業分析依託數據梳理業務全貌、拆解行業現狀，重在提煉商業洞察、輸出實際可行的優化方案。
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