主讲人:姚加权
会议伊始,姚加权教授认为人工智能在经济学中的应用主要体现为三个方面,分别是构建量化指标、开展经济预测以及研究人工智能对经济的影响。他介绍了文本数据、图像数据、视频数据和音频数据四种常见的另类数据类型,并详细梳理了前沿文献。在文本数据方面,他认为常用的文本类型包括上市公司披露的文本信息、财经媒体报道、社交网络文本以及其他文本。在图像数据方面,他介绍了一些创新性研究,如大数据消除非本地投资者信息获取劣势、从新闻照片构建投资者情绪指标以预测市场回报率等。在视频数据方面,他列举了一些最新的研究,如高管面部表情不对称引发市场负面反应、央行沟通与金融市场价格变动的关系等。在音频数据方面,他分享了部分前沿研究成果,如电话会议中管理者或分析师的声音传达有用信息、美联储主席声音情绪引发的市场反应、音乐情绪与全球股票市场回报率的关系等。此外,姚加权教授介绍了机器学习在公司金融和资产定价中的具体应用、机器学习在因果推断中的应用、机器学习与经济学理论的结合等前沿领域。
随后,姚加权教授介绍了生成式人工智能的技术发展趋势,并重点分享了大语言模型在金融学研究中的应用场景,包括量化指标生成、模拟经济主体行为与预期、文本摘要等,并展望了未来大语言模型研究与应用的发展方向。
紧接着,姚加权教授从概念、方法论与热点问题等维度,分享了人工智能经济学的研究体系。他详细介绍了人工智能对经济学多个领域的影响,例如劳动力市场与就业形态变革、企业战略与商业模式创新、经济增长、收入分配与社会公平等议题。他着重分析了生成式人工智能在金融行业中的应用与风险。
最后,姚加权教授分享了人工智能技术在金融领域应用的几个案例,包括对比人工与大语言模型绘制股票K线图的效果、应用大语言模型分析音频中公众人物的情绪、使用智能体和思维链提高模型推理能力等。
在互动环节,姚加权教授就视频切帧处理方式对信息完整性的影响、通用人工智能与大语言模型的区别、生成式人工智能在解决特定经济学问题上的独特优势、智能体政策模拟效果与自主决策的趋势、智能体对资源配置方式的影响等话题,与在场研究人员展开深入交流。
最后,王朝阳副所长做了总结发言,他对姚加权教授的精彩演讲再次表示感谢,并邀请大家继续关注金融研究所主办的“金融论坛”、“青年论坛”等学术活动。













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