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九卦姐来源
九卦金融圈年3月8日，由清华大学经济管理学院中国金融研究中心与新网银行联合主办的“AI时代的新机遇与挑战”直播在清华大学举行。清华大学经济管理学院视频号、抖音号，以及新网银行视频号、抖音号和微博号进行了同步直播，本文根据直播内容整理。本期嘉宾：马昱春：清华大学计算机科学与技术系教授、北京市青年教学名师锁凌燕：北京大学经济学院副院长、风险管理与保险学系教授，北京大学中国保险与社会保障研究中心（CCISSR）秘书长王鹏：英特尔中国研究院副院长、医疗健康实验室总监董琳：高科数聚联合创始人、CEO本期主持人：陆瑶教授（清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任、国家级高层次人才计划入选者）主办方：清华大学经济管理学院中国金融研究中心、新网银行AI颠覆式技术发展：如何应对新机遇与挑战？学科交叉已成必然趋势陆瑶：在当前生成式AI大模型技术爆发式演进的背景下，能否介绍一下计算机与金融的结合的学科项目？从课程体系设计到产教融合模式，您认为这一领域将呈现哪些发展趋势？马昱春：年，我们不仅顺应时代趋势，更基于业界的强烈需求，决定培养兼具计算机与经济管理能力的人才。然而，选拔既成绩优异又兴趣广泛的学生并非易事，我们很快意识到，简单地将两者相加并不能培养出理想的复合型人才。因此，我们精心设计了两套独立的培养体系，由两个院系共同承担教学任务，并特别设置了融合课程，以促进学科间的交叉融合。初期，学生们常感困惑与矛盾，但随着融合课程的深入，他们逐渐找到了平衡点。至年，学生们在毕业设计中展现出了惊人的能力，特别是在大模型兴起的背景下，他们成功地将模型与计算相结合，展现了学科交叉的巨大潜力。学科交叉已成为未来人才培养的必然趋势。我们坚信，通过不断探索与实践，学科交叉培养模式将成为一种范式，为培养更多复合型人才提供有力支持，为社会培养更多具备跨学科能力的优秀人才。陆瑶：大模型可以帮助解决精算与风险预测方面的难点吗？这会对目前中国金融及保险市场带来怎样的冲击以及发展新趋势？锁凌燕：在探讨AI技术对保险业的影响时，可以从两个维度进行深入分析。首先，基于保险业真实数据和数字化转型深度的研究，我们发现以数据处理技术为代表的新兴技术，如人工智能等，能显著提升行业的全要素生产率，即提高行业效率。这些技术能在各个环节为行业发展赋能，但赋能效果因企业而异，取决于企业战略坚定性、人才储备程度以及管理模式能否及时根据技术实施进行调整。其次，随着人口结构老龄化，保险业在功能上也在不断迭代。传统上，保险业主要基于风险定价，为客户提供保单以抵御风险。但在长寿时代，客户除了需要抵御风险外，还面临财富管理问题，特别是在养老领域。因此，保险业在提供稳健产品保障风险的同时，也开始融合医疗、养老等服务，为客户提供更全面的养老服务。在这个背景下，AI技术在推动保险业发展中发挥了重要作用。在资产管理方面，AI技术能显著提升资产管理效率，捕捉数据能力更强，为决策提供更好支持。在保险承保方面，基于先进运算模型的大模型比传统计算模型效率更高，能更准确地解释定价风险。此外，AI技术还能赋能销售团队理解复杂产品，以及通过更有效率的服务供给帮助人们活得更健康，实现风险减量。AI技术在提升保险业效率、丰富保险业功能以及满足客户需求方面发挥了重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI技术将进一步提升人的福祉，使保险业朝着更智能、更全面的方向发展。同时，整个生态伙伴也将享受到AI赋能的好处，进而为消费者提供更好的福利。AI赋能医疗与汽车陆瑶：在AI大模型赋能下，医疗行业特别是像类脑计算和多模态大模型这种强强联合的新业态下，能否会实现突破式变革与发展？王鹏：在探讨类脑计算和多模态大模型时，我们可以从两个维度深入理解这两个概念。类脑计算是一种全新的计算模式，旨在模拟人脑的工作机制。与现有的冯诺依曼体系不同，类脑计算实现了存算一体，从而解决了现有计算体系中数据搬运带来的慢、费电以及对算法要求高等问题。这种芯片具有低功耗的特点，能耗比现有技术低几个数量级。同时，它还能进行异步计算，支持多线程和多种输入输出，使计算机能够更高效地处理任务。而多模态大模型是多媒体应用的第四个阶段。在Transformer架构下，实现跨模态的文生图、文生视频或音频交流等功能，使计算机能够更好地理解和交流人类知识。然而，要实现类脑计算和多模态大模型的广泛应用，还需要解决算力、算法和数据等问题。其中，算力方面需要更高效的芯片技术；算法方面需要不断优化和完善多模态大模型；而数据方面则需要收集更多的现实物理世界数据和生物智能数据。在AI大模型赋能下，这些问题的解决将推动类脑计算和多模态大模型在更多领域的应用和发展。陆瑶：您公司高科数聚旗下的汽车行业产品已经接入了DeepSeek大模型系统，这是出于什么考虑？目前效果和体验如何？董琳：我们致力于利用深层次的数据分析、多数据源优化、复杂决策模型及大数据和人工智能等技术能力，提供多场景、多维度的创新解决方案、智能产品和服务。大模型的爆发为公司带来了弯道超车的机会。高科数聚结合DeepSeek的深度语言理解能力，将行业数据进行深度加工处理，打造了一系列开箱即用的数智化产品。这些产品在汽车行业中发挥着巨大作用，解决了知识工程等难题，在效率提升方面至少5倍以上，数据准确率提升至90%以上。我们认为，AI是原生的底座技术，但其价值的发现与行业理解度成正比。越理解行业，AI的能力会越强，对数据的应用也就越聪明。因此，高科数聚专注于垂直行业的理解，让底层数据与其垂类大模型有更好的应用。高科数聚的使命是用数据智能助力汽车企业实现数字化转型和数智化升级。AI时代的女性人才培养与学术影响教育模式创新陆瑶：计算机领域的女性比例一直相对较低，目前清华大学在该领域的学科建设以及人才培养上有什么新举措，能够让我们在这个领域培养出更多杰出女性，并且发挥更大力量？马昱春：在清华大学，计算机专业的女生比例一直较低，但这并未影响她们在院系中的珍贵地位。男生们往往非常珍惜并乐于帮助女同学，形成了温馨和谐的氛围。然而，对于女生在计算机行业的认同感和发展，我们应有更深入的思考。有人认为女生可能不适合写代码或从事技术工作，但事实并非如此。女生在计算机专业同样可以发挥自己的特长和优势，多样化发展。在女生培养方面，我们应鼓励她们尊重自己的特质和未来发展方向。清华在女生培养上做出了诸多努力，以及组织专门的活动如春智茶趣会，邀请女老师和前辈与女同学交流心得。这些举措体现了清华对女生力量的重视和支持，相信她们能够在计算机领域取得卓越的成就。陆瑶:数字经济实际上就是信息科学和经济管理的一个交叉学科。那能不能分享一下未来你们在课程项目发展方面要做哪些举措？锁凌燕：第五次学科目录调整将数字经济作为专业硕士项目以来，各高校积极申办，我们学院也成功获得了教育部的备案通过，开始招收数字经济专业硕士。为满足时代、国家和社会的需求，我们学院已对课程进行了整体升级，融入了数字经济相关的内容。我们的目标是培养学生的思考框架，使他们能了解经济运行的规律，并能与其他领域进行桥接，快速掌握新产业的规律。在保险科技领域，我们自年就开始
