克莱蒙DBA(复旦大学课程)| 《AI与数字金融:技术赋能与实践应用》课程回顾
2026年7月18日至19日,法国克莱蒙商学院高级工商管理金融学者项目在复旦大学开展了为期两天的核心课程学习。
由复旦大学国际金融学院副院长-张纯信教授以《AI与数字金融:技术赋能与实践应用》为题,深入剖析了数据驱动的底层逻辑与人工智能的核心算法,并通过大量鲜活的商业实战与监管案例,为学员们全景式展现了金融科技的现状与未来。
两天课程从微观企业的运营风控到宏观生态的战略布局,以深邃的理论视野和扎实的实践导向,为学员们带来了一场极具冲击力的思想盛宴,助力在数字化转型的关键路口把握先机、重塑思维。
法国克莱蒙商学院高级工商管理金融学者项目
(复旦大学课程)
数据驱动:从“赋能”到“驱动”
课程伊始,张教授便深刻剖析了数字经济时代的底层逻辑变化。他指出,过去我们对数据的认知停留在“赋能”层面,即作为辅助工具提升效率;而如今,数据已转变为产业发展的核心驱动力。
在这一背景下,AI的三大要素——算力、算法与数据,构成了竞争的黄金三角。特别是数据,其量的积累已呈指数级爆发。以金融数据为例,传统交易所每天产生的数据量与全网非结构化数据相比,差距高达百万倍。面对如此海量且高速流动的信息,依靠人工或传统工具已无法应对,AI的介入成为必然。
然而,大数据的应用也伴随着隐私监管与商业创新之间的博弈。张教授通过对比中国与欧美在数据监管上的不同哲学,引发了学员的深入思考。欧美倾向于严格的个体隐私保护,如欧盟GDPR法规;而中国则在特定时期内采取了更为灵活的策略,利用数据优势推动金融科技(如移动支付、信贷风控)的跨越式发展。这种监管智慧,使得中国企业能够在海量数据训练下快速迭代模型,但也面临着如何在合规与效率间寻找平衡的长期挑战。
AI的三种范式与投资决策
在技术原理层面,张教授深入浅出地讲解了人工智能的三大学习范式:监督学习、无监督学习和深度学习。
他形象地将这三者比作传统自动化与人类智能的区别:
1、监督学习类似于传统的规则执行,适合重复性高、逻辑明确的任务;
2、无监督学习则让计算机从杂乱数据中自主发现规律,如在投资中通过聚类分析识别不同的市场状态;
3、而深度学习则是模拟人脑神经网络的“悟道”过程,它不依赖于预设规则,而是通过海量样本训练,实现如人脸识别、围棋博弈等复杂决策。
张教授特别强调了AI在金融投资中的可解释性困境。在传统金融中,投资决策往往需要清晰的基本面或逻辑支撑;而在深度学习模型中,决策过程往往是“黑盒”,如同人类凭直觉认出猫和狗,却难以用语言拆解判断过程。
这引发了学员们关于“知其然”与“知其所以然”在投资决策中权重的激烈讨论,也让大家意识到在金融领域应用AI时,必须在预测精度与可解释性之间做出权衡。
从微观运营到宏观生态
课程不仅停留在理论,更通过丰富的实战案例展示了技术如何重塑商业模式。在微观企业应用层面,张教授分享了利用移动大数据监测上市公司运营的案例。通过分析工厂周边的手机信号密度、物流车辆轨迹等非结构化数据,能够精准预测企业的营收状况,甚至提前发现财务舞弊迹象,这为一级市场投资尽职调查提供了全新的工具。
在宏观生态构建层面,张教授提出了“金融科技生态圈”的概念。一个健康的生态如同自然界的生物链,需要技术、资本、人才、监管、消费者等多元素的有机循环。他通过对比美国硅谷的“自下而上”与中国及新加坡的“自上而下”发展模式,指出长三角地区若能打破行政壁垒,实现上海、杭州等地的协同效应,有望形成全球领先的金融科技高地。
两天的课程紧凑而充实,张教授以其渊博的学识和敏锐的行业洞察,将前沿技术置于宏观商业与监管的框架下进行剖析,帮助学员们构建了从数据思维到AI应用,再到生态战略的完整认知体系。
此次课程不仅刷新了学员对AI与数字金融的认知边界,更为企业在数字化转型浪潮中的战略布局提供了宝贵的思想指引。面对技术飞速发展的未来,如何驾驭算法、利用数据、在合规中创新,将是每一位金融从业者必须持续探索的课题。
法国克莱蒙商学院高级工商管理金融学者项目(复旦大学课程),主要面向具有丰富管理经验的高级管理人员,通过“理论-游学-实战”的创新教学模式,助力学生将多年管理经验系统化、理论化,转化为具有学术价值和实践指导意义的创新成果,解决企业全球化发展中的核心痛点。
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发布者:jiangyue
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