🏫 院校背景：某985院校

F同学是大一就来找我们咨询的~当时目标还是比较明确的，就是想申美国金融硕士，但她的专业跟金融八竿子打不着，是日语专业。我们问了一下，是为了进985，所以接受了这个被调剂过去的专业。

不过她对日语也并不抗拒，只是个人目标还是想进金融行业。由于来的早，所以我们把规划的维度也是拉的很长~这种早规划的case，最考验团队能不能把长期规划变成可落地的路径。

我们先给她搭了 4 年框架，既然要跨专业，当时大一，最简单有效的方法就是辅修金融双学位，让跨专业的第一步就立住了。

F同学是大一就来找我们咨询的~当时目标还是比较明确的，就是想申美国金融硕士，但她的专业跟金融八竿子打不着，是日语专业。我们问了一下，是为了进985，所以接受了这个被调剂过去的专业。

不过她对日语也并不抗拒，只是个人目标还是想进金融行业。由于来的早，所以我们把规划的维度也是拉的很长~这种早规划的case，最考验团队能不能把长期规划变成可落地的路径。

我们先给她搭了 4 年框架，既然要跨专业，当时大一，最简单有效的方法就是辅修金融双学位，让跨专业的第一步就立住了。

有了辅修打底，接下来得让 实践也跟上金融的节奏 —— 毕竟量化金融要看 “数据处理、模型应用” 的真功夫。

大二暑假，我们帮她筛了审计实习(练数据清洗、财务建模)，大三进债券承销岗(接触债券定价、风险分析)。

选择实习岗位的时候，导师也特意说：“审计核验财务数据，本质是‘量化模型的输入变量清洗’;债券分析里的风险建模，就是量化金融的雏形。” 让她明白，哪怕岗位和金融沾边，也要从量化视角解读工作 。

她有个环境政策课程作业，工作内容原本只是写报告。我们指导她 “用统计模型分析政策效果” ，比如用面板数据模型验证 “政策对行业污染转移的影响”，还让她学 Stata 跑回归 —— 这和量化金融的 “因子建模” 逻辑直接挂钩。改造后，项目成了 “非金融经历里的量化能力证明”

在多次沟通后，综合分析F同学的情况，顾问老师快速做出了决策👇👇👇

选校方案：美国Top30主申请

选择套餐：致美M1/Plus产品

转专业申请，文书得让招生官相信：“日语背景不是障碍，而是独特优势” 。我们启动美式文书体系，把前面的积累串成逻辑链：

学习日语的过程中，了解了日本经济体系的变迁，

审计实习清洗财务数据 → 对应量化金融 “输入变量预处理”;

环境项目用 Stata 跑回归 → 对应量化金融 “因子建模”;

债券承销分析违约风险 → 对应量化金融 “风险模型构建”。

这些关联，把 “日语 + 辅修 + 实习 + 项目” 拧成了 “逻辑能力→量化思维→金融应用” 的成长线。

在脑暴和素材拓展部分，债券实习不再是 “整理数据”，而是 “构建财务指标体系，筛选出 3 家高违约风险企业，2 家后续被下调评级 —— 验证量化风险模型的实践价值”;环境项目也从 “写报告” 变成 “用面板数据模型分析政策效果，掌握 Stata 回归，和量化金融因子建模逻辑相通”;

最后，文书导师把这些素材按 “动机-能力-匹配度” 重构，用西方逻辑讲 “跨学科成长”，而这样的成长线，也随着UCSD商学院的录取信的到来，印证了其成功性。

从大一辅修到申请季，4 年规划环环相扣，这种 “长期规划-背景深耕-文书重塑-申请闭环” 的服务，让F同学的 “日语+金融” 背景，成了 UCSD 眼中 “既有量化能力，又有独特视角” 的稀缺申请者。

功夫不负有心人，最后，F同学成功圆梦!

近两年来，UCSD的名次有着巨大提升，紧跟两位大哥的脚步(UCLA&UCB)，可见这份跨专业录取的来之不易。这背后，是团队用 Mentor 体系做长期布局、美式文书挖跨学科关联的成果。早规划的魅力，就是把 “不同” 变成 “不可替代。我们也祝F同学25fall一切顺利!

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