江南APP官方网站第二届中国智能金融产学研高峰论坛暨第六届复旦金融论坛成功举办2022年9月24日上午，由复旦大学金融研究院主办、国信证券股份有限公司和高等教育出版社协办的“第二届中国智能金融产学研高峰论坛暨第六届复旦金融论坛”在复旦大学国际交流中心隆重举行。本次论坛以线上线下相结合的方式，邀请到了全国经济金融领域著名的专家学者参与论坛报告，来自全国各高校和金融机构的共700多位参会者在线上线下参与了论坛活动。在各位与会代表热烈的掌声中，论坛拉开序幕。
论坛开幕式由复旦大学经济学院副院长、金融研究院常务副院长张金清教授主持。张金清教授隆重介绍了参与论坛的各位领导和嘉宾，对他们的出席表达了热烈的欢迎和衷心的感谢。同时，张金清教授对国信证券和高教出版社在论坛举办过程中的专业协助和大力支持表示感谢。
复旦大学经济学院院长张军教授为开幕式发表致辞。张军教授报告了复旦大学经济学院在教学改革、课程优化、人才培养等方面取得的成绩。他表示，复旦大学金融学科在人才培养上一直坚持产学研结合，希望借助此次论坛举办，复旦大学金融学科能够与参会嘉宾所代表的高校、国内外机构共同努力，把产学研结合的金融人才培养模式发扬光大。
国信证券首席信息官刘汉西先生结合近年金融业发展态势，指出智能金融时代已经到来。他介绍了智能技术在金融行业的飞速发展和广泛运用，以及借助金融大数据和智能算法实现的各式各样场景创新。刘汉西先生表示，国信证券不仅始终坚持在金融智能化、数字化的行业前列，还一直注重参与智能金融教育体系的建设。他期待通过论坛与高校加强合作，创造出更多思想火花，让前沿的智能技术融入金融人才培养。
高等教育出版社上海出版事业部主任孔全会女士从金融教材建设的角度对智能金融人才培养提出建议。她指出，金融学科首先要强化核心教材的理论逻辑，在此基础上要创新教材形态，同时要建设在线课堂，以线上线下混合教学模式推广智能金融教育。此外，金融学教材一定要坚持立德树人的思政教育，立足于培养服务国家建设和社会发展的栋梁人才。
四川大学文科讲席教授、论坛创始主席陈学彬教授首先回顾了论坛创始背景和历程。他表示，数字化和智能化是当今金融实践的趋势，传统金融理论和教育在此背景下面临转型挑战。为了适应金融数字化和智能化，论坛在众多知名高校和机构的鼎力支持下孕育而生。陈学彬教授代表论坛的主办单位和协办单位，对参与论坛的嘉宾表示诚挚的欢迎和感谢。最后，陈学彬教授预祝此次论坛成功。
开幕式结束后，论坛进入主旨报告环节。主旨报告模块一由学新金融研究院院长李心丹教授主持，他首先对论坛主办单位复旦大学经济学院的邀请表示感谢，然后邀请美国普林斯顿大筹与金融工程系原系主任范剑青教授和上海九鞅科技有限公司董事长何华教授带来报告。
范剑青教授的报告主题为“机器能够学习多少金融”。首先，范教授介绍了机器学习作为一门统计学方法的发展历程，指出机器学习在经济金融问题中面临的挑战，包括个体差异巨大、数据类型未知、特征提取困难等。然后，他着重分享了自己与合作者的三篇研究成果，来说明机器学习在金融大数据下能够学习到哪些信息。第一篇研究对中国新浪财经新闻评论进行自然语言处理，提取出中国股票市场投资者情绪，并发现投资者情绪具有股票价格预测能力。第二篇研究分析了标准普尔100指数成分股五百多天的高频交易数据，发现机器学习模型能够在短期预测高频的交易回报、买卖方向和成交时间。第三篇研究发现机器学习通过引入股票自身特征和市场因素，能够大幅提高期权定价准确性。鉴于机器学习能够学习新闻情绪、市场微观结构和期权定价错误，范剑青教授认为其在金融领域存在广阔的运用和创新空间。
何华教授的报告主题为“固定收益领域的产学研关系”。何华教授首先对比了中国和美国固定收益市场的历史和现状，指出中美固定收益市场的差距在不断缩小。他还提到固定收益市场具有三个特点，分别为海量的数据与信息、追求定价的精度、科技推动交易革新，而这些特点为固定收益人才培养带来新的产学研要求。在“产”的方面，金融机构和企业对固定收益市场的参与思维正在快速变迁，管理方式从流程化管理迈进到精细化管理，交易方式从持有到期迈进到动态调仓，定价方式从纯主观定性迈进到系统化定量，投资标的从现券迈进到衍生品。在“研”的方面，金融科技平台通过提供交易系统，快速推动研究机构开展研究和创新。在“学”的方面，组合管理和资产定价理论的发明、衍生品理论和实践的爆发式增长、交易机制的演变以及交易平台的兴起，都对固定收益的产与研具有重大作用。何华教授最后建议道，固定收益领域目前需要更多的产学研结合，为中国固定收益市场这片广阔蓝海不断输送金融人才。
主旨报告模块二由复旦大学金融研究中心副主任刘红忠教授主持，他对参与论坛的嘉宾表示热烈欢迎，对即将展开的精彩报告表示殷切期待。然后，中国银保监会首席检察官王朝弟先生和国信证券系统开发部负责人殷树清先生带来报告。
王朝弟先生的报告主题为“智能金融发展与监管的几点认识”。他在报告中提出了关于智能金融的五点意见。一是准确把握智能金融的内涵和外延。智能金融是人工智能技术和金融业融合的新业态、新模式，对金融机构的影响体现在服务方式、管理方式和决策方式的变革，对金融消费者的影响体现在服务体验和支付方式的改变。二是准确把握智能金融发展变迁的内在逻辑。金融业的信息技术运用需要经历电子金融、互联网金融、数字金融，智能金融四个阶段，我国尚处于数字金融向智能金融过渡的发展阶段。三是准确把握智能金融发展的现有成果与不足。智能金融领域取得了四大成果，包括初步形成了智能金融发展的政策反馈体系和评价体系，智能金融快速发展和应用范围持续扩大，智能金融在普惠金融、脱贫攻坚、防疫抗疫等关键领域成效突出。尽管如此，智能金融发展仍然存在地区发展不平衡、体系标准尚不完善和科技能力问题日益突出三个不足。四是准确把握智能金融作用的功能边界。应当禁止智能金融运用技术和信息优势进行资本无序扩张、违反公平原则、侵害金融消费者权益、危害国家数字信息安全或金融安全。五是推动智能金融发展的五点建议，包括加强法律保障和标准化建设、构建智能金融产业生态、加强反垄断和反不当竞争力度、加强金融消费者权益和隐私保护和加强金融信息安全管理。
殷树清先生的报告主题为“金融科技在量化交易领域的应用实践”。他在报告中依次介绍了国内量化交易市场的现状和发展趋势、金融科技在量化交易领域的实践运用，以及量化交易市场的挑战和展望。首先江南APP官网，国内量化基金迎来爆发式增长，量化投资策略层出不穷、百花齐放，但相比于国际量化市场，国内量化市场还有很大发展空间。然后，全球各大金融机构对信息科技的投入逐年增加，金融科技的发展推动了证券交易行业的金融科技赋能变革。特别地，殷树清先生介绍了国信证券如何运用金融科技打造高质量、全方位、多层次的量化交易应用，包括金融大数据中心、交易决策、交易执行和异常交易防范四部分。最后，国内量化市场面临着算法策略趋同、投资专业性高、超额收益下移、衍生品定价效率不足等挑战。殷树清先生对未来展望道，市场红利期过后，量化基金可借助金融科技优化交易执行环节、挖掘另类数据和扩展应用场景，并通过自研创新突破行业壁垒。
主旨报告模块三由复旦大学经济学院杜在超教授主持，他对两位报告嘉宾进行了隆重介绍。在主持人的邀请下，四川大学文科讲席教授陈学彬教授和中科院系统科学研究所副所长杨晓光教授带来报告。
陈学彬教授的报告题目为“基于数字孪生的金融风险管理模式和理论探讨”。首先，陈学彬教授基于金融风险的本质和数字经济的基本特征，解释了数字经济如何支持金融风险管理。金融风险的本质是金融活动结果的不确定性，这种不确定性产生的重要原因之一是相关信息的不完全性、非对称性、滞后性和虚假性。数字经济则通过社会经济活动的数字化，为金融活动提供更加完全、准确的实时信息，从而为金融风险管理提供了充分的信息和技术支撑。其次，陈学彬教授阐述了数字经济变革下金融风险管理面临的新问题。现有金融风险管理理论主要基于不完全、非对称、滞后、低维、低频、小样本数据处理技术和以人工操作为主的金融风险管理系统，不能处理数字经济带来的即时、动态、、高频、大样本数据，特别是相关经济主体日常生产经营活动的数据。在此背景下，陈学彬教授提出，数字孪生理念和技术可为完善数字经济变革下的金融风险管理理论提供有力支撑。相应地，陈学彬教授也介绍了基于数字孪生的金融风险管理模式和理论体系框架。
杨晓光教授的报告题目为“从技术效率和社会效益看数字货币”。首先，杨晓光教授指出，货币的首要任务是促进交易的便利性。货币的信用是交易便利性的重要保障，关键在于可兑现和币值稳定。由于没有政权强制背书，去中心化的非实物货币无法保障其货币信用。其次，杨教授批驳了加密货币宣称的三个核心特征，指出其尚未在任何正当领域较现有货币提高效率。比特币等狭义数字货币不时爆出负面新闻，如币值的极端不稳定、极大的能源消耗、无法进行宏观调控、无正当的社会应用场景、严重的投机和非正当财富剥夺等。相比之下，以LIBRA和DCEP为代表的数字货币是很好的技术创新，二者都是由一个或多个主权货币来维持币值的稳定性和强制性，可以大大提高网络支付、移动支付的效率，且具有强大的市场连接力和穿透力。
随着主旨报告环节顺利结束，论坛创始主席陈学彬教授感谢了各位嘉宾对上午论坛活动的支持，上午的论坛活动在参会嘉宾意犹未尽的交流声中进入尾声。
下午，论坛围绕“智能金融发展与运用”和“智能金融人才培养”两个主题展开受邀报告。第一场受邀报告由南开大学党委梁琪教授主持。梁琪教授回忆了上一届论坛举办的盛况，并向论坛创始主席陈学彬教授、主办方代表张金清教授表达了感谢。在热烈的讨论氛围中，第一场受邀报告拉开序幕。
西南财经大学金融学院、中国金融研究院院长王擎教授从智能金融的效率、风险和公平三个方面提出自己的观点。第一，智能技术没有改变金融的实质，尽管智能技术在信息处理与操作层面明显提升了金融效率，但是底层信息的来源和质量依然取决于人的选择。第二，要理性看待智能金融运用对金融市场稳定的影响，应当注意模型、算法趋同导致的市场风险放大效应。第三，智能金融可能危害社会公平和伦理，包括数据隐私、式放贷、大数据杀熟和数字鸿沟等问题。
上海财经大学金融学院刘莉亚教授阐述了智能金融的发展与运用前景。刘莉亚教授指出，金融业作为服务行业存在大量的智能化场景，包括智能营销、智能投顾等。其中，消费金融和企业信用预警领域存在十分可观的智能化前景。刘莉亚教授还强调了制度激励机制和相关法律的完善对智能金融发展的重要性。
东南大学金融系主任刘晓星教授结合自己团队的研究成果，对智能金融中的隐私计算展开汇报。刘晓星教授介绍道，隐私计算实质上是多种技术的集合，包括多方安全计算、基于可信环境的计算以及联邦学习技术，2019年全国净网行动推动了隐私计算的国内需求。刘晓星教授指出，当前金融领域的隐私计算主要应用于风控与营销，而未来的发展重点是搭建一体化的隐私计算的智能平台，实现金融特征、交易特征、行为特征和发行人特征的多元数据融合。
对外经济贸易大学党委、副校长吴卫星教授分析了智能金融中的数字资产发展情况。吴卫星教授基于对中美两国数字资产发展的比较，指出未来我国数字经济发展应当注重三个关系：一是金融包容性和消费者保护之间的关系，尤其是金融系统的激励机制和风险分担机制之间的关系；二是鼓励金融创新和金融市场稳定之间的关系，尤其是数字资产匿名性和价格波动性之间的关系；三是金融安全与实体经济增长之间的关系。
复旦大学金融研究院秘书长张宗新教授进行了题为“中国资本市场系统性风险检测与研判”的报告。张宗新教授指出，中国资本市场风险具有突发性、外溢性江南APP官网、复杂性、关联性的特征，需要科学有效的研判和动态检测方法。张宗新教授团队以复杂网络分析风险的生成机理，描绘、债市、汇市和大宗商品市场风险的共振性特征，在此基础上构建资本市场的压力指数以动态衡量中国资本市场的系统性风险，并通过机器学习方法进行动态监测和预警。
同济大学经济与管理学院副院长钟宁桦教授介绍了自著的《智能投顾前瞻》一书。该书通过梳理分析美国智能投顾行业的兴起原因及发展历史，为我国智能投顾的发展提出建设性意见。钟宁桦教授指出，中国投资理财服务品种的稀缺性、普通民众财富的迅速积累、互联网的高普及率以及民众资产配置的单一性为智能投顾提供了市场机会。未来，中国的智能投顾可能朝人机结合的方向发展江南APP官网，并以算法监管和“监管沙箱”作为监管方式。
厦门大学经济学院副院长郭晔教授分享了对智能金融中数字银行的深刻见解。郭晔教授指出，在数字时代背景下，互联网巨头已抢占娱乐、沟通、信息获取和电子商务等场景的制高点。因此，银行应将智能化技术应用于自身业务，包括零售银行、消费金融、信用卡、小微企业等。郭晔教授进一步总结了银行数字化建设重点打造的六大能力，包括产品工厂能力、场景融合能力、数据洞察能力、智能服务能力、云服务能力以及风险防控能力。
招联金融首席研究员董希淼先生总结了亚洲数字金融创新发展的十大趋势、六重挑战和六条对策建议。董希淼先生列举了亚洲数字金融创新在数字银行、支付平台、开放银行、数字货币、AI银行、物联网、金融云应用、智能风控、资产管理以及科技投资十个领域的发展趋势，强调目前存在数字化转型短视、数据管理体制欠缺、客户视角考虑不充分、组织变革滞后、风险合规管理不足、正规金融服务有限等问题，并给出了相应的对策建议。
天津大学管理与经济学部副主任熊熊教授对计算实验金融进行了介绍。计算实验金融运用智能信息技术，对金融市场中多个具有适应性异质主体的适应和学习行为及交互作用进行微观建模，从而模拟金融市场，并通过微观实验以揭示市场动态特性及成因。相应地，熊熊教授展示了天津大学承担的两个计算实验金融相关的研究项目。
在第一场受邀报告最后，主持人梁琪教授对第一场受邀报告的交流内容进行总结。梁琪教授认为，智能金融的关键词仍然是金融，因此智能金融应当服从金融的基本功能观。进一步地，梁琪教授强调需要构建具有中国特色的智能金融，即智能金融要服务实体经济发展。
第二场受邀报告由上海市高教处处长、上海市学位办主任束金龙教授主持。束金龙教授点出本次论坛的两大时代背景，一是全国产教融合的大力推进加强了应用型人才培养的需求，二是学科交叉的大趋势要求人才培养的方法与时俱进。在此背景下，九位特邀专家围绕着智能金融人才的培养积极建言、分享经验。
辽宁省金融研究中心主任曲昭光教授从调研与考察银行金融科技运用的所见所思出发，指出当前的智能金融人才培养存在着业界需求旺盛、而高校供给不足的矛盾。对此，曲昭光教授提出了三点对策，一是优化课程结构，增加金融科技等学科内容；二是转变教学方式，通过在线课程、团队学习、实验性教学等，分层次提升高端人才培养质量；三是培养学生的持续学习能力，加强学生的人文素养，以应对金融业态的长期调整。
上海财经大学金融学院副院长朱小能教授总结了智能金融招生与教学中遇到的五大挑战，一是金融与科技的深度融合对师资培养提出了更高要求；二是智能金融细分领域的成熟教材依然欠缺；三是金融科技、金融统计等专业的课程难度降低了学生的学习热情；四是业界的金融科技发展速度领先于高校，产学研之间需弥补技术鸿沟；五是行业壁垒造成金融背景的师生掌握技术的难度相对较大。
厦门大学金融研究中心主任朱孟楠教授认为智能金融人才的特点是高素质、复合型与创新型。为此，朱孟楠教授对新时代金融人才培养指出了两大突破口，一是引导学生通晓人文自然、提高历史素养、拓宽国际视野，增强适应经济社会发展的能力；二是建立并完善与时代发展、技术进步相适应的学科体系，形成学科发展一体化，知识、实践、思政三结合的建设模式。
中央财经大学党委、副校长李建军教授指出，智能金融的本质和源头是金融的信息化。基于这一专业定位，李建军教授对智能金融人才培养提出了四大建议，一是专业分类不宜过细，本科教育应宽口径、厚基础，而研究生教育可以相对聚焦；二是课程设置需融入现代技术，同时关注金融伦理和职业道德的培养；三是夯实金融与信息的基础理论；四是推进产教融合，关注硕士层面的金融实践项目。
中山大学高级金融研究院副院长杨子晖教授指出师资队伍的培养是应对智能金融人才培养领域挑战的重要手段。他认为传统金融学背景的教师缺乏智能金融领域的系统性培养，而来自业界的团队虽然熟悉相关技术，但难以提供持续、完整的教学。因此，了解业界对金融学的需求，为学生提供金融实践的机会，对于带动高校运用金融科技具有重要意义。
上海交通大学文科处处长吴文锋教授分享了与金融教育有关的三个社会现象，包括人工智能专业的高考录取分赶超金融专业、金融科技专业在行业叫好不叫座、金融本科课程负担过重。对此，吴文锋教授认为要发挥高校研究金融理论的优势，并且要服务于普惠金融、养老金融等实体经济重点需求。此外，吴文锋教授建议高校教师加强新技术学习，将智能技术纳入金融理论体系中。
原海通证券副总裁、复旦大学金融学实践教授金晓斌教授基于自身的从业经验，指明了智能金融人才培养的目标与方法。金晓斌教授认为，金融人才需具备满足六大要求，包括身心健康、守法合规、基础扎实、踏实静心、善于沟通与表达以及持续的学习能力；人才培养则需做到德智体全面发展，培养学生的家国情怀、全球视野、合规意识，并加强跨界与复合型内容的学习。
复旦大学数字金融研究中心主任周光友教授就智能金融人才的培养提出两大观点，一是智能金融最终将回归于金融本身，因此高校的人才培养观念要注重可持续性、长期性，发挥高校德智体的育人优势；二是高校对于业界技术的追赶未必符合学生和社会的需求，因此不仅要短期内要注重师资培养，还要透过现象看本质，培养学生的可持续发展能力。
山东大学银行治理研究中心主任曹廷求教授指出科技对于金融的影响比其他领域更为强大，智能金融通过数字技术等方式为市场经济主体赋能，提升其运行效率，增加收益、降低风险。曹廷求教授还认为金融学未来的变化也将更为巨大，包括金融边界扩张、金融功能拓展、金融认知深化等，并最终向金融生态转变。
束金龙教授对本场受邀报告的内容进行了总结，并指出人才培养标准与质量评价的改革是教育发展的指挥棒，在智能化时代与产教融合的趋势下，教师队伍的建设、课程教材的编写、金融实践的推进都是值得重视的方面。
受邀报告结束后，张金清教授对本次论坛进行闭幕致辞。张金清教授对各位嘉宾精彩纷呈的报告表示诚挚的赞扬和感谢，同时还对来自各个高校共700多位参会者的热情参表示感谢。张金清教授指出，本届论坛在主题内容与开展形式上具有可取之处，一是各位嘉宾围绕智能金融的历史与未来做了精心准备与深刻思考，二是线上与线下相结合的方式促成了大家高效的发言交流和思想传播。随后，论坛创始主席陈学彬教授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安徽工业大学。最后，张金清教授宣布，本次第二届中国智能金融产学研高峰论坛暨第六届复旦金融论坛议程结束！