全国首批零售创新示范城市名单公布 广州、深圳入选

研究(yánjiū)人员输入"分析(fēnxī)2025年特朗普关税政策对中国经济的影响"，上海财经大学打造的智能金融研究助手FinAgent，就可以智能匹配分析深度与输出形式，一键生成严谨的专业报告或通俗的微信公众号解读(jiědú)，实现从数据获取(huòqǔ)到(dào)成果输出的全流程智能化，让金融研究更高效、更精准、更贴合实际需求。 FinAgent所依托的(de)，正是6月7日上海财经大学发布的匡时财经教育(jiàoyù)大模型。 发布会上，上海财经(cáijīng)大学统计与(yǔ)数据科学学院教授张立文表示，匡时财经教育大模型依托学校深厚的财经学科积淀与前沿技术探索，致力于打造服务于全场景财经教育的智能化平台，标志着上海财经大学(shànghǎicáijīngdàxué)在推动财经教育与人工智能深度融合方面取得(qǔde)重要进展。 首先，匡时财经教育大模型多维度构建了高质量财经语料库。植根于上海财经大学应用经济学（A+）等(děng)优势学科，以及多学科交叉融合的(de)创新体系，匡时财经教育大模型构建了覆盖经济、金融(jīnróng)、会计(kuàijì)、统计等核心学科的高质量、多模态语料库，整合了包括经典教材(jiàocái)、专业书籍、学术论文、期刊文献、精品教学资源以及企业级金融数据(shùjù)（如库帕思量化数据、蚂蚁电商金融案例(ànlì)等）在内的海量信息，并据此建立了标准化的财经知识图谱。 在技术研发层面，上海财经大学自主研发了全国首个金融R1类大模型(móxíng)Fin-R1和金融大模型评测体系FinEval，为匡时财经教育大模型提供了技术支撑。同时，依托“匡时一号”算力(suànlì)集群打造的(de)混合智能计算(jìsuàn)平台，实现算力资源的动态调度与(yǔ)高效利用，保障大模型的稳定运行。 匡时财经(cáijīng)(cáijīng)教育(jiàoyù)大模型的核心目标是(shì)精准服务财经教育需求。因此，大模型基于海量财经专业数据与多元教育场景文本构建，采用先进的大模型架构，借助无监督预训练学习通用语义特征。通过强化学习算法，不断优化财经知识推理的准确性与教育内容的适配性。 值得一提的(de)是，模型在训练过程中(zhōng)还融入了财经专家与教育从业者提供的人类反馈，确保其输出内容精准、实用，有效贴合教学实际(shíjì)需求。 在应用生态建设(shēngtàijiànshè)方面，匡时财经教育大模型(móxíng)坚持科教融汇与产教融合双轮驱动。 其中，在科教融汇上，大模型依托低代码智能(zhìnéng)体(tǐ)开发平台及智能体应用市场，上海财经大学部署了覆盖“助教、助学(zhùxué)、助研、助管”四大场景的智能应用，实现了课程设计、学情追踪、数据管理、质量监测等业务流程(yèwùliúchéng)的智能化升级。同时，整合校内外资源打造统一AI教学门户(ménhù)，集成知识(zhīshí)图谱导航、智能问答、学情诊断等功能，构建起“教-学-评”一体化闭环。 在产教融合上，上海财经大学与行业(hángyè)领军企业共建(gòngjiàn)创新平台。比如，与阿里巴巴集团合作设立“上财-阿里数实(shùshí)融合创新联合实验室”，聚焦数字(shùzì)经济研究(yánjiū)；与蚂蚁科技集团合作设立“上财-蚂蚁金融人工智能前沿实验室”，推动AI在金融领域的(de)创新应用；与东方证券合作共建“上海市金融信息技术研究重点实验室”，深化金融科技研究与人才培养。 此前，上海财经大学校长刘元春曾认为，数智时代(shídài)，财经呈现出新逻辑、新范式、新规律，财经知识创新的路径也正朝着场景驱动转变。数智化时代的财经高校的改革要建立(jiànlì)在理解现代数智技术底层逻辑，通晓(tōngxiǎo)数字技术、数字社会、数字金融(jīnróng)运转新体系的基础上展开。 自2024年启动高质量(gāozhìliàng)专业学位研究生培养(péiyǎng)改革十大行动方案以来，上海财经大学推动50余个(yúgè)专业方向数智化转型，开展数智化课程教材案例“三位一体”建设项目探索；以产教融合(rónghé)模式，联合财跃星辰正式发布首款推理型人工智能金融大模型Fin-R1，着力打造国家级AI+财经教育创新(chuàngxīn)高地。 上海财经大学表示，未来将进一步深化“三位一体”产学研合作，提升学科专业布局的前瞻性和(hé)引领性，聚焦金融人工智能等(děng)前沿学科交叉融合，持续(chíxù)赋能财经教育与金融行业。 (本文来自第一(dìyī)财经)