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《经理人》杂志最新发布的2025年度评选中,香港中文大学EMBA(中文)再度荣膺“中国香港/澳门区域影响力EMBA(中文)项目第一名”,并获评最高“全5星评级”。这已是本项目连续第三年稳居榜首。
香港中文大学EMBA(中文)项目贯彻大学“结合传统与现代,融会中国与西方”的教学宗旨,拓宽学员的创新思维和国际视野,并提高他们在瞬息万变的大中华市场灵活应对各种挑战和基于所需的能力。
香港中文大学EMBA是亚洲第一个EMBA课程,在1993年闵建蜀教授担任商学院院长任内设立。2005年,本着为大中华区提供高端商管教育的精神,香港中文大学商学院与台湾中山大学、长庚大学共同开办亚太EMBA项目,同年与西安交通大学共同培育EMBA 学生。2011年,香港中文大学商学院秉持着相同的理念在香港开设EMBA(中文)项目。
今年,《经理人》对中国香港/澳门区域的具影响力EMBA(中文)项目的观察,首次以商管教育与STEM融合程度为重要的分析点,以此总结出商管教育的新经验、新模式。
《经理人》以“商管教育向+STEM方向快速转变”为主要视点,通过梳理中国香港/澳门区域具有影响力EMBA(中文)项目在STEM方面的经验、实务、案例等,进行综合分析和评价。
根据评级结果,入选今年最优项目的为六个(含EMBA中/英文项目)。其中,荣膺全5星评级的香港中文大学EMBA(中文),荣膺4.5星评级的香港科技大学EMBA(中/英文)和香港大学EMBA(中/英文)综合项目、荣膺4星评级的澳门科技大学EMBA(中文)。
以下为《经理人》杂志针对香港中文大学EMBA(中文)项目在+STEM中的实践表现的分析。
香港中文大学EMBA(中文)项目早于2021年时期,就在原有“综合管理方向”授课板块中加入“金融科创方向”,以适应市场挑战,培养具备金融科技和创新背景的管理人才。
具STEM导向的课程体系改革
港中文EMBA(中文)项目改革具体包括:
课程设置调整:本项目对原有的课程设置进行调整,增加了与金融科技和创新相关的课程,涵盖金融科技基本概念、创新管理、数字化金融、区块链技术、人工智能在金融领域的应用等内容。
教学团队和资源增强:项目增加金融科技和创新领域的教学团队,并提供相关教学资源和支持。教学团队由具备丰富经验和专业知识的学者、行业专家和企业家组成,为学生提供实践经验、案例分析以及最新行业动态。
实践项目和实习机会:改革后的EMBA项目提供更多与金融科技和创新相关的实践项目,学生可通过参与实际项目或参访相关企业,将所学知识应用到实际情境中,提升实践能力和行业洞察力。
可总结出港中文EMBA(中文)项目课程改革的三大成效:
1.增强学生竞争力:引入“金融科创方向”,帮助学生获得金融科技和创新领域的专业知识和技能,增强学生在该领域的竞争力和就业前景;。
2.适应行业需求:改革后的EMBA项目可以更好地满足金融科技和创新领域的人才需求,培养具备相关背景和能力的管理人才,为金融科技和创新行业的发展提供人才支持;
3.提升学校声誉:EMBA项目改革为本项目赢得了更高的声誉和影响力,吸引更多优秀的学生和教师加入。
“商管教育+STEM”深度融合
香港中文大学EMBA(中文)将STEM思维深度融入管理教育体系,强调技术驱动的商业决策能力。其课程设置覆盖金融科技、数字化转型、大数据分析等前沿领域;
必修课中的《高级公司金融》《投资策略与实践》均引入数据建模与量化分析工具,帮助学员理解AI、区块链等技术对商业模式的颠覆性影响。而选修模块则进一步提供《金融科技实践》《数字模型与决策》等课程,聚焦科技在具体产业中的应用逻辑。
STEM课程的具体案例
张晓泉教授
由名师张晓泉教授开设的策略性资讯系统探讨资讯技术(IT)在企业策略中所扮演的策略性角色及其在管理应用中的战略。
主题包含IT与企业战略协调、通过IT实现商业流程重建、资讯系统规划、管理及外包、电子商务技术与管理及IT专案管理等内容。科目的重点将在于IT如何提升企业及组织的市场竞争力。
课程旨在向学员展示企业这样的组织在数字时代面临的独特挑战。现代管理者必须精通数字化,因为数字技术已经成为普遍存在且无所不在的力量,改变了组织的各个方面:包括组织为客户带来价值的新颖创新模式;数字化产品和服务;新型数字化赋能商业模式;客户体验;组织管理客户关系的方式;组织管理内部业务流程和外部供应链的方式;组织使用高级分析和大数据支持决策制定流程的方式;组织结构;内部创新和协作过程等。
张任宇教授
另外,由名师张任宇教授开设的人工智能与大数据战略课程,为企业家及高级管理人员全面介绍人工智能技术及当下在商业环境中的应用发展。
该课程着重探讨自然语言处理、计算机视觉、生成式人工智能、AI数据安全和伦理标准等内容,通过简介技术发展的逻辑,尝试解答当下企业中哪些业务可以通过人工智能降本增效;同时,通过引入人工智能可以创造哪些新的业务;以及面向未来,人类和人工智能协同发展的问题。最后,是有关数据驱动商业决策与企业管理的基本逻辑与方法。
此外,还为2025级班开设人工智能与金融应用和商业分析——《人工智能的商业应用》。
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