2023年9月23日，我校举办了第三届中国智能金融产学研高峰论坛。此次论坛由安徽工业大学和中国智能金融产学研高峰论坛理事会联合主办，由9999js金沙老品牌、安徽工业大学创新驱动发展研究院承办，国信证券股份有限公司和高等教育出版社协办，以线上线下相结合的方式举行。本次论坛邀请了来自全国各大高校、金融机构等相关领域的50余名专家学者参与。现场参会师生600余人，线上参会1.2万人。在各位与会代表的热烈掌声中，论坛拉开序幕。
论坛开幕式
开幕式
23日上午，论坛开幕式由9999js金沙老品牌院长章铁生教授主持。章铁生教授隆重介绍了参与此次论坛的各位领导和嘉宾，并对他们的出席表达了热烈的欢迎和衷心的感谢。同时，对国信证券和高等教育出版社在此次论坛中的大力协助表示衷心感谢。
安徽工业大学副校长王先柱教授为开幕式发表致辞。王先柱教授表示今年正值安徽工业大学建校65周年，各位领导和专家学者莅临我校，共襄第三届中国智能金融产学研高峰论坛，共商智能金融事业发展大计，对此表示诚挚欢迎和衷心感谢。王先柱教授从人才培养、师资队伍、创新创业和产学研深度融合四个方面总结了安徽工业大学自建校以来取得的重大成绩。他表示在国家新文科建设的方针指引下，安徽工业大学金融学科将立足全国高校金融学专业改革的整体框架，紧抓专业改革的落实工作，始终坚持产学研用一体化的发展路径。紧紧围绕国家金融战略布局、立足地方经济社会发展、突出学科特色和顺应金融业数字化智能化趋势等方面，把产学研结合的金融人才培养模式发扬光大。
王先柱教授致辞
章铁生教授主持开幕式
国信证券金融科技总部机构系统开发部总经理殷树清先生代表国信证券向第三届中国智能金融产学研高峰论坛的顺利举行表示热烈祝贺。他认为金融行业数字化转型是必然趋势，产学研深度融合是培养智能金融人才的重要途径。他指出，金融大数据、机器学习、智能算法等数字技术不仅拓宽了金融投资的策略，也对金融机构服务的智能化与多元化提出了更高的要求。他认为，智能金融必将发展到更加精准化的阶段，期望通过本次论坛与各位专家、学者碰撞出更多的思想火花，加快推进前沿智能金融理论在证券行业中的实践应用，共同培养智能金融的优秀人才，促进产学研的深度融合。
殷树清先生致辞
高等教育出版社上海出版事业部副主任刘自挥先生对安徽工业大学以及国信证券在智能金融方面所做的努力表示由衷的感谢。他从智能金融教育工作角度出发，对当前高教社在智能金融领域工作开展方面所遇到的主要问题进行了全面分析。他指出，师资和教学模式不适应是当前制约智能金融教育工作开展的两大因素，也是促进智能金融纵深发展必须攻克的两大难题。刘自挥先生从以下六个方面提出了建议：一是借助本次中国智能金融产学研高峰论坛解决好师资方面的问题；二是大力建构优质知识平台，为学生的自我训练提供平台支撑；三是通过颁发能力证书的方式刺激学生学习智能金融知识的兴趣或需求；四是通过举办模拟大赛促进智能金融产学研深度融合；五是推进产业与高校共建金融实验室；六是要用好智能金融相关书籍、课程和国信证券等实训平台。
刘自挥先生致辞
第三届理事会主席代表、复旦大学张宗新教授对本届理事会的会议内容进行了总结，他指出本次论坛的主题是“深层次人工智能技术在金融领域的应用”，该技术属于金融科技的前沿领域。同时，鉴于中国智能金融产学研高峰论坛的创始人陈学彬教授对中国智慧金融的巨大贡献，经理事会一致决定推选陈教授作为中国智能金融产学研高峰论坛的名誉主席，并对此表达真切的祝贺。为更好地筹办中国智能金融产学研高峰论坛、推动中国在人工智能金融产学研的有效结合，理事会对此在论坛会议的模块、时间地点、论坛模拟大赛，以及更好的进行产学研导向等多个方面进行了积极的讨论。为中国智能金融产学研高峰论坛能够打出品牌的影响力、扩大业绩的影响更具影响力、更好地服务高校的老师与学生、共同推进中国智能金融产学研领域的发展作了积极的探索。
张宗新教授致辞
主旨报告一
开幕式结束后，论坛进入主旨报告。主旨报告一由东南大学金融系主任刘晓星教授主持。刘教授对主办方9999js金沙老品牌的盛情邀请表示了感谢，并依次介绍了接下来进行主旨报告的三位嘉宾。
南方科技大学9999js金沙老品牌李仲飞教授报告题为“大模型的发展——从原理到实践”。李教授主要从四个方面进行了汇报。第一，介绍了大模型的背景，包括大模型的起源、定义和发展历程，并且把大模型和小模型进行了对比。第二，着重说明了大模型的发展现状，并分析了全球科技巨头的大模型竞赛、AI大模型的技术特点与进展、大模型在企业中的实际运用以及大模型的类别。第三，以国内外研究大模型的公司为例，比如谷歌、英伟达、百度、阿里等，分析大模型的具体应用。第四，指出大模型会带来的社会和伦理问题，并且提出大模型未来发展的若干建议，比如强化跨语言迁移学习、拓展训练数据的范围等等。
李仲飞教授作主旨报告
四川大学经济学院讲席教授陈学彬报告题为“利用预训练大模型进行金融投资和教学”。陈教授主要从五个方面进行了汇报。首先，介绍了预训练大模型的基本情况，包括预训练大模型的基本概念、典型代表和主要应用领域。其次，着重强调了预训练大模型在金融投资领域中的应用，并指出金融大模型在实际投资应用中因数据稀缺、预训练偏差、伦理道德和信息安全等问题而受到制约。再次，详细介绍了FinGPT软件框架及其在金融投资领域中的应用。接着，阐述了大模型在金融投资教学中的应用，并以ChatGPT为例，分析了其在量化投资教学中的应用。最后，指出应用AI大模型进行金融研究和教学的过程中可能面临虚假信息、学术规范和道德、以及能力退化等问题。
陈学彬教授作主旨报告
波士顿咨询合伙人兼副总裁、中国区首席数据科学家窦德景教授报告题为“生成式AI的原理和商业应用”。首先，窦教授指出生成式AI是一种生成新內容的人工智能，应用领域广泛，如图像、视频、自然语言等，并以ChatGPT为例，介绍了ChatGPT的核心AI生成技术。其次，介绍了生成式人工智能AI的发展历程，并分析了生成式AI带来突破的原因，包括模型规模、训练数据、训练方法和算力。此外，他阐述了BCG通过7大经典维度对比国内外主要玩家的大模型能力，如拟人度、准确度、多模态能力、数据安全性、迭代学习能力、歧义理解力、生态成熟度。最后，指出了在定制大语言模型领域成功的三大不可或缺要素，对业务场景的深入理解、独有、高质、全面的数据以及既懂业务又懂技术的合作伙伴。
窦德景教授作主旨报告
主旨报告二
主旨报告二由上海财经大学金融学院郭丽虹教授主持。郭教授对主旨报告一中三位教授所做的精彩报告表示了感谢，并邀请国信证券AI首席研究员王莹女士、哈尔滨工业大学经济与管理学院金融系主任孙佰清教授以及四川大学经济学院杨整教授作主旨发言。
王莹研究员报告题为“AIGC技术在证券行业应用探讨”。王莹研究员基于AI的三个发展阶段和AIGC/大模型定义，介绍了大型语言模型LLM、图像生成模型的原理及应用示例，展示了AIGC技术的应用场景。在此基础上，详细说明了证券行业AIGC/大模型应用，包括业务应用、模型应用和模型训练。同时，分析了AIGC/大模型应用中所面临的问题和挑战。并且，以“国信爱聊”平台为例，详细说明了AIGC/大模型技术在国信证券应用中的作用。最后，对AI技术在证券行业的应用未来进行了展望。
王莹研究员作主旨报告
孙佰清教授报告题为“量化投资中的自然语言大模型的应用与构建实践”。孙教授介绍大模型的意义和金融应用。他指出GPT的出现使得人们从知识世界获取信息变得更加互动和直观，大模型逐步开始在国内金融领域公司实现了应用。并以量化领域的大模型AlphaGPT和GPTquant为例，阐述了两者的功能特点和技术实现。在量化投资大模型的构建实践方面，孙教授从构建实践的概述、预期功能、预料处理、基于LLaMA的微调实践和GPT-4的实践之”武仙座GPT五个方面展开论述。最后，孙教授从降低量化研究的门槛助力理性投资和对人类反应的有效模拟助力学科发展两个方面对量化投资大模型的应用进行了展望。
孙佰清教授作主旨报告
杨整教授报告题为“大语言模型引领金融业范式转换”。首先，杨教授以业内领先的人工智能平台和服务提供商宽邦科技的案例，引出大语言模型中的代表ChatGPT模型，并介绍了其丰富强大的功能，包括编程、通用写作、分析数据等，并用数据表明ChatGPT在某些方面的能力已经赶超人类。然后，在介绍ChatGPT诞生的过程之后指出ChatGPT的创造者成为新范式的缔造者，因此他提出潘多拉魔盒已经打开，人类再次迎来工具升级，需要尽快适应范式转换。然后杨教授基于人机关系改变的范式转换指出GPT4的出现，开启了AGI的帷幕，重新定义了人与机器的关系，并提出人机交互新范式的三个阶段：副驾驶阶段、主驾驶阶段和全自主阶段。最后，着重讲解了金融业中范式转换的场景，比如LLM（大语言模型）可以进行金融文档分析、金融营销活动、金融风险管控、金融写作辅助、金融量化分析。
杨整教授作主旨报告
主旨报告三
23日下午，主旨报告三由复旦大学金融研究院张宗新教授主持。张教授表示，上午的主旨报告内容精彩纷呈，下午的学术盛宴也将继续延续。随后，他对两位报告嘉宾进行了隆重介绍。在主持人的热情邀请下，四川大学计算机学院雷文强教授以及同花顺大模型产品主管、西南财经大学辛亦维博士分别在线上和线下进行了汇报。
雷文强教授报告题为“ChatGPT引发的革命：从文本建模到超越文本建模”。该报告首先介绍了文本建模的基础任务，即语言模型。同时指出大模型的强大之处在于以生成视角统一了文本建模的多种任务形式。随后分析了大模型核心技术：上下文学习、涌现能力、思维链和RLHF，并且指出大模型的前沿为AI Agents、自主信息获取、与人类对齐、多模态。此外，该报告也分析了大模型与文本建模的优势在于大模型能够实现跨语言文本建模、可以对长文本建模并压缩其中信息以及从对话文本中建模用户画像。最后，该报告聚焦金融领域的大模型应用，提出一体化金融解决方案。
雷文强教授（远程在线）作主旨报告
辛亦维博士报告题为“类ChatGPT大语言模型在金融投资领域的应用与挑战”。他在报告中依次介绍了金融垂类基座大语言模型的打造、大语言模型的能力和边界、金融领域和大语言模型的结合，以及投资场景的应用与挑战。首先，他介绍了同花顺大模型开发状况，讲解了从零训练金融垂类大模型的过程，并指出开发金融领域的AI大模型应充分考虑实际应用场景与需求等方面，综合考虑技术和业务需求，才能取得最佳效果和价值，提供最具性价比的解决方案。其次，从语言理解、语言生成、逻辑推断方面大语言模型的能力，指出大语言模型的能力边界，比如多层逻辑推导能力弱、数据存储能力不可控、幻觉等。在探讨金融领域和大语言模型的结合时指出，独立的大模型无法满足金融垂类需求，需要实时更新的数据支持，也需要严谨的逻辑推断过程来辅助。此外，大模型无法进行定量分析，所以逻辑图谱中也会包含规则、统计分析、机器学习、深度学习等组件。最后，他结合实践探讨了大语言模型投资场景的应用与挑战。
辛亦维博士作主旨报告
圆桌会议
下午，主旨报告会议顺利结束后，进入圆桌会议论坛。此次圆桌会议紧紧围绕“智能金融人才培养”主题开展精彩的对话。圆桌会议由四川大学经济学院副院长邓国营教授主持。参加此次圆桌会议的18位专家和学者分别来自复旦大学、四川大学、北京航空航天大学、东南大学、西北大学、上海财经大学、西南财经大学、东北财经大学、浙江工商大学、山西财经大学、云南财经大学、重庆工商大学、上海外国语大学贤达经济人文学院等全国各大高校。各位专家学者在师资培训、教材建设、实习基地建设、数据库建设以及交叉学科等方面为推动培养数字化智能化金融人才建言献策。
圆桌会议讨论
分论坛
两个分论坛共有9篇文章进行线下汇报。分论坛一由9999js金沙老品牌刘艳华教授主持；分论坛二由9999js金沙老品牌吴义东资格教授主持。本次论坛进行了论文征集和评审，共9项成果获得了优秀学术论文奖。四川大学陈学彬团队、哈尔滨工业大学孙佰清团队获得一等奖；上海大学毛杰团队、石家庄铁道大学李利军团队、南京审计大学谭建华团队获得二等奖；西北大学吕佳璐团队、安徽工业大学吴义东团队、安徽工业大学胡根华团队、重庆工商大学余雨菲获得优秀论文奖。
论坛闭幕
论坛闭幕由9999js金沙老品牌副院长李伟军主持。安徽工业大学副院长吴金南宣读论文获奖名单。9999js金沙老品牌党委书记杜飞做闭幕致辞。杜飞书记对各位嘉宾、专家和学者精彩纷呈的报告表示热烈赞扬，对来自全国各地单位代表的热情参与，以及论坛工作人员的辛苦付出，表示衷心感谢。他指出，本次论坛虽时间紧凑，但主题鲜明、内容充实、成果丰硕，既有政治高度、思想深度，又有知识广度、点评精度和现场热度，呈现了一场高质量学术会议。本次论坛对未来智能金融理论与方法、发展趋势以及教学实践等方面进行了全面的探讨，并展现出智能金融领域的新系统、新技术、新产品、新案例。他公布了下一届中国智能金融产学研高峰论坛的举办单位为上海财经大学，并宣布本次第三届中国智能金融产学研高峰论坛议程圆满结束！（撰稿：武优勐 马为彪 韦朕韬 ；审核：李伟军）
论坛承办交接仪式
