“花钱购买”的学者（和学生）只是让MBA教育同运营现实企业所需技能之间的差距越来越大的系统问题之一。另一个问题是MBA课程本身在动摇金融体系中扮演的角色。操盘手创造了那些在2008年破坏了金融体系的大规模金融杀伤性武器。经济危机8年后，许多 MBA课程依然继续炮制大批这样的交易员。虽然美国商学院错过了大部分重要转变，如20世纪70年代日本引领的质量革命和70年代末到80年代的计算机大潮（更别说还有大规模网络的崛起和10年后的移动技术），他们仍然引领了数理金融的革新，奠定了银行业从存贷款转向交易的基础。这些商学院还带动了“投资化社会”的发展。在此社会中，任何东西—从股票债券到病床甚至人类寿命—都标有市场价。这一领域的先驱者及关键人物是哈里·马科维茨。他也是一名芝加哥大学的学生，20世纪50年代在兰德公司工作，在弗里德曼指导下完成了博士论文。马科维茨的定量金融研究为他赢得了诺贝尔奖，并成了第一个计算机化套利交易程序的基础。这种交易算法最终将占领市场。今天，70%-80%的交易是通过计算机完成的，其中大多使用高频交易程序，在不到一秒的时间内根据小数级别的价格差完成交易。股票的平均持有期从20世纪60年代的8年压缩到了2012年的仅4个月。[55]
伊曼纽尔·德曼是一名定量数学家和物理学家。他曾是高盛公司这种交易模型的先驱，目前在哥伦比亚大学教金融工程。他认为在金融和经济学教育中同时强调数理经济有些太过了。2012年，他在《衍生品期刊》（Journal of Derivatives）20周年刊上就自己的成果发表了悔过文章《我的过失》。“所有的模型都表现得很糟糕，不管是从道德角度，还是从定量角度分析。”他认为问题出在信奉定量金融的实业家身上，他们认为定量金融有和物理学一样的预测能力。然而，事实上金融模型永远都是不可靠的，因为这是基于人类行为的学科。“将模型和人类世界混为一谈是一种盲目崇拜—而且十分危险。”[56]
这种危险程度在不断加深。在哈佛这样的地方，MBA学生进入金融业整体的百分比从峰值稍有回落（危机前的39%到现在的31%），但将数理金融技能带入私募、风投和高新技术领域的百分比却在升高。[57] 事实上，许多国家顶尖MBA项目的学生报告说招聘会依然由金融家和金融机构把持，无论是传统银行、咨询公司还是小型精品公司。
这显示出了金融化的另一个最具侵蚀性的影响，即将人才从经济体中生产力更高的领域中抽离。现在，金融攫取了这个国家最耀眼的人才，将他们带离了能通过更富成效的方式推动经济发展的行业。在20世纪80年代之前，银行业十分无趣，也远没有现在这么利润丰厚，然而现在，曾经可能在波音制造新引擎或在美国陶氏化学合成新聚合物的博士，能在对冲基金公司得到比这些行业起始工资高出三四倍的薪酬。他们将在那儿忙于创造12维计算机交易模型。举个例子，现在麻省理工有11%的本科生进入华尔街工作。虽然出现了2008年的危机，金融工程依然是美国许多优秀工程学院里增长最快的领域。[58] “他们不仅没做出科学贡献，”在《纽约时报》公开发表了自己的辞职信的著名高盛前量化交易员格雷格·史密斯说，“他们制造的复杂衍生产品还被卖给了警惕性极低的公共养老基金和投资者（他们也同样不甚明了）。所以将我们最聪明的人才转移到金融业究竟该如何评价还有待商榷。往好了说是浪费，往坏了说是（对整体经济增长）有害。”[59]
这种说法即使是部分金融工程师自己也认同。德曼在哥伦比亚大学管理金融工程项目。他说虽然金融危机给高风险的华尔街一次打击，但申请该项目的学生和以往一样多。德曼表示，唯一发生变化了的是“如今的学生不再满足于仅仅当银行的交易员。他们想要当负责人（意思就是他们自己的对冲基金的领导）。”他还说有志于此者的自我规划比金融危机前的学生开始得更早了。“曾经来申请这个项目的学生都是从物理或数学专业转来的，但现在他们直接从偏经济方向的数学专业（本科专业）过来申请。这已经成了职业轨迹。”
德曼本人从贝尔实验室离职进入华尔街挣钱。他理解高薪的算法交易工作对那些往往在上完本科和研究生后背负了几十万美元教育贷款的学生的诱惑—在华尔街的事业常常是唯一能快速清偿债务的方法。但和许多其他金融教授不同的是，他还试图让学生理解算法交易模型只是银行家的工具之一，不应当对其过分依赖。学生们到底听不听就是另外一回事了。现在德曼的学生中80%都是亚裔，其中大多是中国人。他们将把金融投机的把戏带回了自己的国家。这意味着什么？商品交易市场近期的动荡大多源自中国对冲基金，如2015年引发铜价下跌的上海混沌投资公司，还有扭曲了全球大豆市场的中国影子银行。[60]
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