数字金融专题：面向未来的金融产品与金融服务——以华为金融大模型为例，解读金融科技赋能下的行业新生态

作者：南星教育 来源：院校库 标签：大学排名

数字金融专题：面向未来的金融产品与金融服务——以华为金融大模型为例，解读金融科技赋能下的行业新生态

开始日期: 2025-08-16

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对金融市场、金融科技、量化投资、风险管理、数字化转型等方向感兴趣的学生，需具备一定的金融学基础知识。

Instructor Introduction导师介绍

H老师

香港科技大学副教授

香港科技大学

H老师 副教授

康奈尔大学 博士

曾任教于上海交通大学高级金融学院

华为技术有限公司人工智能科学家

研究方向：金融科技、人工智能、投资组合管理、量化投资、加密货币市场

H教授在金融与人工智能领域拥有丰富的学术成就和实践经验。他已发表十余篇学术论文，并持有六项人工智能系统专利。其研究重点集中在机器学习技术在量化金融和自动化投资策略中的应用，涵盖交易、信号生成、投资组合管理以及金融产品设计等多个方面。学术以外，H教授还是一家专注于人工智能金融解决方案企业的创始人，提供包括资产配置、风险管理和高收益债券评级在内的服务，致力于通过先进的人工智能技术提升金融服务的效率和准确性。

Program Background项目背景

人工智能（AI）和大数据技术在现代各行业和业务职能中已成为至关重要的角色。这些技术已成为关键的生产要素，其对大量数据和智能算法的应用预示着生产率和消费者盈余的进一步提升。AI和大数据分析技术不仅可以帮助企业在合适的时间内有效地收集、管理、处理和分析海量数据，还能够支持智能决策，提升企业运营效率。

Program Description项目介绍

本项目通过系统学习AI、大数据和金融计量等基础知识，使学员掌握如何运用这些技术进行数据处理和量化分析。项目将特别关注大型语言模型（LLMs）如GPT-4的应用，探讨其在自然语言处理、情感分析、市场情绪预测等方面的实际应用。通过案例研究，学员将了解AI和大数据技术在金融投资中的应用，如股票市场、加密货币和商品期货市场的定价模型，帮助他们判断金融产品的高估或低估情况。

通过该项目，学生将深入理解AI和大数据技术的基本原理和实际应用，尤其是LLMs在不同领域的广泛应用。项目的实际操作将使学生获得AI、大数据、金融科技和量化投资等领域的宝贵经验，为未来的职业发展奠定坚实基础。

Syllabus项目大纲

1. 金融科技与AI导论：课程简介与目标、金融科技的定义与发展历史、人工智能基础知识、AI在金融科技中的主要应用领域、选题指导；

2. 机器学习在金融中的应用：机器学习基础理论、监督学习与无监督学习的区别、常用机器学习算法及其金融应用案例分析：机器学习在信贷评分中的应用；

3. 大数据与金融科技：大数据的定义与特征、大数据在金融科技中的作用、数据挖掘与数据分析技术、案例分析：大数据在反欺诈系统中的应用；

4. 自然语言处理（NLP）与金融科技：自然语言处理的基本概念、NLP在金融中的应用场景、情感分析与市场情绪预测、案例分析：新闻文本数据在股票预测中的应用；

5. 大型语言模型（LLMs）与金融科技的最新发展：大型语言模型的基础知识（如GPT-4）、LLMs在金融中的应用场景、利用LLMs进行市场情绪分析与预测、近期LLMs的发展动态与前沿技术；

6. 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩；导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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