我的畢業年份
數學
🇭🇰 香港 · 自然科學最先減少畢業生職位161 個主修中風險最高的 27%
主修出路倒數
1年11個月
01日 21:59:34:000
距離這個主修的畢業生職位開始因 AI 減少
2028年9月24日 · 倒數 703 日
估計範圍 現在 – 4年11個月
2030 年畢業：職位可能在畢業前已開始減少
新人負責的數據報告、模型編碼及回測已大多交給AI，銀行及金融科技公司的分析與量化職位率先減少；經PGDE任教中學數學的教席、委任精算師的簽署責任及金融機構的風險決策仍支撐部分招聘。
「主修出路倒數」是距離畢業生職位開始因 AI 減少的時間，不代表這個主修會消失，也不代表人人都會失業。
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初級職位招聘減少
主修排名42 / 161
數學：AI 對畢業生求職的影響
數學畢業生的出路很廣，常見的有數據分析、量化金融、精算和中學教學。銀行和金融科技公司的分析與量化入門工作，AI已能處理大部分；任教中學和精算的簽署責任，則為部分出路提供支撐。
銀行和金融科技的量化入門工作，AI做到多少？
數學畢業生在銀行和金融科技公司的第一份工作，常是編寫數據報告、把交易或風險模型寫成程式，並用歷史數據回測策略的表現。AI已能快速完成這些步驟，資深分析師只需檢查和調整，分析和量化職位的初級人手因而先減少。YOU’RE NEXT推算數學畢業生的入職壓力來得早，轉做數據科學家同樣會較早遇到收縮。
教學、精算和量化金融，哪條路較耐久？
中學教席在YOU’RE NEXT的分類中屬「人機協作」而非「縮減」，估計最遲受影響，數學畢業生可經PGDE，即學位教師教育文憑，取得任教資格。精算師屬「縮減」，但委任精算師的法定簽署責任為這方向提供支撐，估計較遲。量化分析師和數據科學家估計較早受影響，因為工作以建模和編程為主，最易交給AI。金融機構的風險決策需要有人承擔責任，也為熟悉風險的數學人才保留部分職位。
數學學生，應怎樣把理論優勢轉化為職場價值？
AI可以寫出模型，卻不一定知道模型的假設在甚麼情況下失效。數學訓練的優勢，正是能檢查推論是否嚴謹、找出隱藏的假設。可以選修機率、統計和數值方法，並把這種能力應用到具體問題上，例如評估一個金融模型在極端市況下的表現。有意任教的，可及早了解PGDE的要求；考慮精算的，可開始規劃精算考試，並了解僱主的資助安排。
撰寫日期
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底畢業估算剩餘時間