7月13日至15日，由东北财经大学金融科技学院、大连海事大学大连东北亚国际航运中心研究院和学说平台联合主办的“2025人工智能与数字金融暑期研讨会”在东北财经大学成功举行。本次研讨会聚焦人工智能与数字金融前沿领域，邀请斯坦福大学何治国教授、芝加哥大学修大成教授、香港科技大学Allen Huang（黄昊）教授和香港中文大学（深圳）张博辉教授等国际顶尖学者齐聚东财校园，讲授人工智能与数字金融领域的前沿理论与研究进展。来自国内外高校的百余名教师、青年学子及行业专家参加此次研讨会，共同探讨人工智能和数字技术驱动金融变革的新路径和新模式。
东北财经大学校长助理朱凯致开幕辞。他代表学校对与会来宾致以热烈欢迎，并介绍了学校的办学特色和优势、金融科技专业的建设情况与发展规划，希望与会来宾在研讨会期间能够深入交流互动，碰撞智慧的火花，共同探讨人工智能与数字金融发展的新路径、新模式，为推动金融高质量发展、建设金融强国贡献力量。开幕式由金融科技学院副院长李凤羽教授主持。
在授课环节，张博辉讲授《金融科技信贷》专题课程。课程聚焦消费信贷场景，通过对比中美家庭债务结构，揭示传统信贷模式痛点，提出以数字足迹作为新型风控工具的债务追偿优化机制。结合行业案例和科研论文，详细介绍了网络借贷平台的行业演变、运营模式以及金融创新，并深入探讨数字足迹对信用评估的增效作用。在此基础上，提出数据伦理合规、算法公平性及消费者债务风险防控三大核心挑战。专题授课由大连海事大学大连东北亚国际航运中心研究院副院长隋聪主持。
何治国讲授《稳定币经济学》专题课程。他系统阐释了稳定币的经济学原理与运行机制，强调其本质是通过流动性转换提供类银行服务的加密资产，存在与传统银行类似的挤兑脆弱性。通过对比稳定币与ETF的套利结构，系统讲解主流稳定币资产类型及其运行逻辑，探讨其在新兴市场支付、跨境交易中的应用场景与合规挑战，揭示稳定币作为“加密银行”的经济学特性与监管挑战。专题授课由学说科技联合创始人兼CEO、清华大学五道口金融学院兼职研究员李鹏飞主持。
修大成讲授《金融机器学习》专题课程。他系统讲解了机器学习在资产定价中的应用原理，并结合传统金融模型，论证机器学习在应对高维变量、复杂函数方面的独特优势。通过对比OLS、随机森林与不同深度神经网络的实证表现，揭示深层神经网络在投资组合预测和变量选择中的优异性能，同时探讨了模型黑箱性与经济可解释性的平衡挑战，展望深度学习驱动的多模态金融研究新范式。专题授课由东北财经大学金融科技学院金融科技系主任刘壮主持。
Allen Huang（黄昊）讲授《大语言模型和另类数据在金融与会计研究中的应用》专题课程。黄教授详细介绍了自然语言处理（NLP）技术和另类数据如何赋能金融与会计研究。重点解析大语言模型（LLM）在上下文感知能力方面的优势，以及传统文本分析方法的局限性。通过论文案例展示大语言模型在情感分析、前瞻性陈述识别、财报相似度及基本面预测领域的应用场景。专题授课由学说科技联合创始人兼CEO、清华大学五道口金融学院兼职研究员李鹏飞主持。
本次研讨会是学校金融科技学院贯彻落实《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》，积极把握人工智能时代发展机遇，推动人工智能技术与数字金融产学研深度融合的一项重要举措。学院将继续整合人工智能与数字金融领域的学界和业界资源，扎实做好“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，通过数字赋能、科教融汇助力学校一流数字财经大学建设。
撰稿：彭可 审核：史永东 单位：金融科技学院
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