2024年1月13日，“爱高金·爱归来”上海交通大学上海高级金融学院2024年度校友年会暨15周年院庆“金融科技”论坛在沪圆满举行。

本次“金融科技”论坛由上海交通大学上海高级金融学院主办，上海交通大学上海高级金融学院校友会承办，上海高金金融研究院、国际金融家论坛数字化转型专业委员会与并购重组委员会协办。校院领导、各界校友以及行业嘉宾逾500人共聚一堂，共话金融科技未来、共叙师生桃李情谊。

作为上海交通大学上海高级金融学院15周年院庆系列活动之一，“金融科技”论坛以“AI大模型在金融领域的应用”为主题，聚焦人工智能尤其是大模型技术在金融垂直领域的应用落地。多位来自科研院所、金融机构、科技企业等不同领域的专家学者、业界领袖与高金校友共同探讨大模型在金融领域应用面临的机遇和挑战。

上海交通大学校长助理于朝阳代表上海交通大学对各位来宾表示热烈欢迎。

他在致辞中表示，上海高级金融学院是上海市人民政府依托上海交通大学，聚焦上海建设国际金融中心的战略目标，按照世界一流商学院模式创立的国际化金融学院，也是上海交通大学建设“综合性、创新型、国际化”的中国特色世界一流大学的重要组成部分。2023年底龚正市长莅临学院调研，充分肯定了学院的发展成绩，也对学院未来发展提出了更高要求。

在学院即将迎来建院15周年之际，于朝阳代表学校提前向学院表示祝贺，也希望交大高金再接再厉，更好地服务国家和社会经济发展，为上海国际金融中心乃至五个中心建设、为上海交通大学建成为“世界一流大学”做出不可替代的高金贡献。

上海交通大学上海高级金融学院校友会理事会理事、校友总会执行会长王建郡代表本次活动的承办方上海高级金融学院校友总会发表致辞。

他首先回顾了2023年以来的资本市场形势以及国家出台的相关金融发展政策，中央金融工作会议明确提出要做好“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章，其中科技金融居于首位，作为激发经济增长新动能、培育发展战略性新兴产业和未来产业的重要因素，大力发展科技金融不仅是增强金融服务经济社会高质量发展的迫切需要，更是建设具有中国特色金融强国的重中之重。

他认为人工智能和大模型将会进一步加速产业数智化变革，期待各位嘉宾给大家带来一场精彩纷呈的知识盛宴，帮助大家更好地把握社会经济发展趋势。

本次论坛上，上海交通大学上海高级金融学院（SAIF）与粤港澳大湾区数字经济研究院（简称“IDEA研究院”）举行战略合作签约仪式。

上海交通大学上海高级金融学院副院长、会计学教授、中国金融研究院副院长、上海高金金融研究院联席院长李峰与粤港澳大湾区数字经济研究院执行院长郭健代表双方隆重签署战略合作协议。双方将融合发挥各自资源优势，在推进学术和行业研究、培养专业人才、共建金融大模型等方面开展多层次合作。

签约仪式之后，上海交通大学校长助理于朝阳、上海交通大学文科建设处处长吴文锋与李峰院长、郭健院长一起联合发布“金融知识大模型”。

两家机构将携手努力，共同推动AI大模型在金融领域的发展进入崭新篇章，从而更好地服务实体经济高质量发展。

粤港澳大湾区数字经济研究院数字金融首席科学家林舟驰博士为大家解读了“金融知识大模型”。

作为针对教育科研机构现实场景中的系列痛点而提出的创新性解决方案，“金融知识大模型”面向金融教育、金融咨询与金融分析三个主要场景，具备了“金融试题解析”、“金融分析计算”和“金融事件分析”三大功能。

现场以“CPA试题解答”、“CFA二级试题解析”和“2023年中央金融工作会议公报内容分析”三个典型场景为例，形象地展示了金融知识大模型的卓越能力。

在主旨演讲环节中，欧洲人文和自然科学院外籍院士、欧洲科学院院士、上海交通大学自然科学研究院院长金石以“量子计算与金融”为主题，为大家讲述了计算金融相关话题。

金院士与合作者研究发现，通过某种变换可能构造出非线性问题的量子算法，从而解决金融等领域的量子模拟计算问题。其研究团队正与多家金融机构合作，探索量子智能算法的应用，已在企业债券违约预测、量子图计算与图优化等方面取得突破。

特许全球金融科技师（CGFT）学术委员会委员、恒生电子首席科学家、中科院博导、上海证券交易所前总工程师白硕为大家带来了题为“大模型金融行业应用的挑战和机遇”的主旨演讲。

他认为，金融领域大模型需要专业性强的语料训练，有计算能力，有严格内容控制和跨域跨境控制，还需要降低算力成本。大模型在金融领域应用的挑战包括：提供的服务和知识要足够丰富、准确，专业角色的自我约束，基于内容的权限控制，以及生成错误的控制。大模型的主要应用场景体现为重构、嵌入和原生。

圆桌讨论环节，由上海交通大学上海高级金融学院副院长、会计学教授李峰担任主持，围绕“大模型在金融行业应用的挑战和机遇”的研讨主题，与浦发银行信息科技部副总经理万化、平安资管大数据总监刘剑、上海人工智能研究院院长宋海涛和信也科技副总裁陈磊展开交流。

四位专家分别从银行、保险、研究机构和科技企业的角度，结合自身工作实际向大家分享了所在领域人工智能尤其是金融大模型的应用现状、成功经验、发展挑战与未来趋势。