[工作动态]：数字驱动下金融垂类大模型行业发展与普惠应用研讨会在上海财经大学金融学院成功举办

随后，会议进入主题演讲环节。本环节由上海财经大学统计与管理学院张立文教授主持，各位企业代表和专家学者从不同领域对于金融垂类大模型行业发展与普惠应用进行了介绍。

上海万行AI创始人&CEO ，蔡维格

上海万行AI的创始人兼CEO蔡维格先生的演讲主题是大模型金融引擎：AI驱动的金融智能与创新应用。蔡总带来了关于“万行一言”——一款对话式智能搜索工具的演讲。他详细介绍了这款工具如何基于最新的大型语言模型，理解自然语言问题并提供精确实时的答案，引领金融服务智能化革命。蔡总的演讲不仅展示了“万行一言”在个性化工具市场、智能体处理和高效数据分析方面的强大功能，还展望了AI+金融产品的未来市场规模。

复旦大学金融科技研究院 朱鸿斌研究员

在金融科技快速发展的今天，非法集资手段日益隐蔽和复杂化。来自复旦大学的朱鸿斌老师的演讲主题是面向新型非法集资的金融大模型技术。朱老师在演讲中深入分析了新型非法集资的四大特征，并提出了基于大模型技术的监测预警策略。他通过小牛集团和盛大金禧等案例，揭示了非法集资的风险。朱老师及其团队开发的大语言模型框架和细颗粒度风险预警模型，能够全面评估舆情文本中的潜在风险，分类风险类型，并评估风险等级。此外，他们还提出了基于LLM的多智能体生成方法，模拟资金流动，为监管机构提供了更精准的识别和预警能力，为金融风险防范提供了有力的技术支持。

海通期货风险管理部副总经理 吴家晟

海通期货风险管理部总经理吴家晟在其主题为大模型在期货投研方面的应用的演讲中强调，大模型技术正在重塑期货投研的新格局。利用深度学习和自然语言处理，这些前沿模型能够高效分析庞大的市场数据和信息，为期货交易者提供数据驱动的决策支持。吴总指出，大模型技术能够实时捕捉全球经济动向和政策变化，预测其对期货价格的潜在影响，同时通过分析市场情绪和交易信号，助力投资者制定精准的交易策略。在风险管理方面，大模型技术通过评估投资组合风险、执行压力测试和辅助对冲策略，展现了其在期货投研中的关键作用。随着技术的持续进步，大模型技术预计将在期货投研领域扮演更加重要的角色，为投资者带来更深刻的市场洞察和分析能力。

汇丰科技 朱兵博士

来自汇丰科技的朱兵博士进行了主题为生成式人工智能在银行场景中的应用的演讲。朱兵博士表示，生成式人工智能正在革新银行业务，通过学习数据模式生成新的实例，为银行提供个性化服务和流程自动化。在客户服务中，它能即时生成定制化回复，提升互动体验。风险管理方面，它通过模拟市场情景辅助压力测试，增强合规监控。在欺诈检测中，生成式AI通过创建模拟案例，提高识别新型欺诈的准确性。此外，它还能个性化产品推荐，自动生成市场报告，为银行业务带来高效率和客户满意度。随着技术的演进，生成式AI将在银行业扮演更加关键的角色。

厦门大学人工智能研究院 阳嫔虹

厦门大学人工智能研究院的阳嫔虹同学探讨了大模型技术在解读上市公司财报方面的应用与挑战。阳嫔虹同学指出，尽管大模型能处理财报数据的庞大与复杂性，但静态训练数据、幻觉现象、领域知识理解限制以及上下文连贯性问题仍是其在财务分析中的主要局限。为了提高准确性与时效性，研究提出了结合检索增强生成（RAG）技术和向量数据库的智能财务大模型，旨在通过动态更新内容、领域适应性及低训练成本，打造新一代实时交互的AI-Copilot，自动化执行财报解读中的复杂任务，并提供数据可视化，从而为投资者和分析师提供精准的财务分析和深入的市场洞察。

主题演讲结束后，与会嘉宾们热情地参与了自由讨论，共同探讨了金融垂类大模型行业的未来走向和其在促进金融普惠性方面的应用。现场交流活跃，为金融科技的创新与实践提供了丰富的思路和可能的合作机会。