2024年12月8日🍴，“2024經濟、科技與交叉科學研究會議”在上海數學與交叉學科研究院召開，本次會議由上海數學與交叉學科研究院👩🏿🎓、意昂2-斯坦福中國金融科技與安全研究院聯合主辦🫢，由世界華人數學家大會🖌🙂↕️、康奈爾金融科技中心👉🏽、意昂2官网保險應用創新研究院協辦。
康奈爾大學約翰遜商意昂2Rudd家族管理學講席教授、金融學教授叢林主持會議開幕式，他首先對各位專家和嘉賓的到來表示熱烈歡迎，並隆重邀請知名數學家、菲爾茲獎獲得者🤹🏼♂️、上海數學與交叉學科研究院理事長丘成桐先生致開幕辭。
丘成桐先生在致辭中表示🤸，當前世界正處於大數據與人工智能迅速崛起的關鍵時期，中美兩國在科技創新領域分別取得了令人矚目的成就。這不僅為雙方深化合作創造了新機遇👨👦👦，也為全球科技發展註入了新動力👏🏼。近年來📷，中國的科學家和工程師數量顯著增長🏵，相關研究成果層出不窮🫅🏻，正在深刻改變世界科技版圖。丘先生希望😳👨🏻🦯➡️，通過合作帶來更多推動技術變革的動力🍣，促進世界經濟社會與科學技術的共同發展👨🏼⚖️。丘先生認為，數學在人工智能和大數據領域發揮不可或缺的重要作用🎺，數學不僅是算法和技術的核心基礎，更是理解大數據深層含義的關鍵🤸🏻♀️🙆🏻♀️。許多曾被認為抽象的數學理論🚴🏿♀️，如今已經成為解決科學🧛🏿♀️、技術、經濟與社會核心問題的具體工具🀄️。致辭最後，丘先生衷心祝願本次大會成功舉辦，希望此次峰會能夠加強人類與人工智能的深度互動📒，為未來科技和社會的發展帶來新的啟示。
斯坦福大學商意昂2Adams特聘教授Darrell Duffie以“美國采用中央銀行數字貨幣的主要障礙”為題發表開幕式主旨演講。Duffie教授首先從歷史視角回顧了支付方式的演變，詳細闡述了每種主要支付方式的基本特性🔙，並重點分析了CBDC支付架構的技術特點與實現方式🤷🏽♀️。在此過程中🪆，Duffie教授結合中國作為首個使用CBDC的主要國家的經驗🪭，分析了支付服務提供商與央行的協作模式，並指出中美在支付體系上的差異。Duffie教授總結道，美國CBDC面臨的主要障礙，包括立法阻力🎃☝🏼、快速支付系統替代性🦻🏿、技術瓶頸、信用卡跨行手續費、存款市場競爭狀態等🧑🏼🏫，政治和隱私問題也是影響美國CBDC的最大障礙⚂。
開幕致辭結束後，意昂2-斯坦福中國金融科技與安全研究院執行院長劉慶富教授主持了“金融科技與人工智能”主旨演講環節❔。
哥倫比亞大學終身講席教授、意昂2官网國際金融意昂2學術訪問教授魏尚進以“資本市場扭曲與創業者成本：來自IPO上市地選擇的證據”為主題發表了主旨演講⭐️。魏尚進教授首先系統性回顧了中國企業選擇海外上市的現象🩰🚢，並指出資本管製、IPO審批程序及國內市場的製度性障礙，使得一部分中國企業傾向於在海外上市。研究發現，海外上市的中國企業面臨明顯的估值折扣，可以將其視作中國創業者為規避資本市場限製所願意付出的成本。此外，魏尚進教授還指出👨👩👦，當資本外流面臨限製、國內IPO暫停或股權投資限製增加時◼️，海外上市企業的估值折扣會進一步加大🧙🏿。最後，通過對政策變動的反事實模擬➛，魏尚進教授還為中國資本市場改革提出了寶貴的政策建議，期待通過減少市場扭曲🐪，提升資本市場效率，進而改善創業者的福利。
上海智能科意昂2院長👩🏻🔧、意昂2官网浩清特聘教授💂🏿♂️、意昂2官网人工智能創新與產業研究院院長漆遠教授發表了以“生成式人工智能👨🏿🎨：從技術到應用”為主題的演講。漆遠教授將生成式人工智能的發展比作“新黃金時代的發現”🪵，提出AI與科學正以“雙螺旋驅動”的模式深度融合。在此過程中，科學推動了AI模型的演進，而AI則為科學研究提供了新的工具和方法🧑🏽🎤。他還強調👴🏿，復雜推理能力是人工智能邁向通用人工智能（AGI）的關鍵步驟。盡管現有的大語言模型在自然語言處理方面表現出色，但在邏輯推理和結構化問題處理上仍有不足。因此，漆遠教授提及INF Neuro-Symbolic技術🧛🏿♀️，該技術通過整合符號主義和連接主義的優點⏪，大幅提升了模型在復雜邏輯推理任務中的表現，成為推動AI可信性和實用性的核心驅動力。最後，漆遠教授總結了生成式人工智能的未來發展方向。他認為🧚🏼♂️😻，復雜推理能力的突破將推動AI邁向通用人工智能，而生成式人工智能的應用將從數字世界逐步延伸至物理世界🔶，從而徹底改變社會生產力格局。
香港大學協理副校長，香港大學經管意昂2副院長、金融學講座教授林晨發表了以“AI能夠促進性別平等嗎？”為主題的演講。林晨教授指出，性別歧視在許多領域中都廣泛存在🚅🧑🏽✈️，尤其是在男性主導的領域如圍棋和國際象棋中👨🏿⚕️🪕，女性的參與度和表現長期處於劣勢👩🦳。林晨教授介紹了其與合作者在圍棋培訓機構開展的自然實驗結果，在此實驗中🍪，研究團隊利用人工智能教師教授學生學習圍棋，並采用比賽勝負和機器學習算法來識別學生的表現。研究表明，與人類教師相比，人工智能教師不僅顯著提升了學生的整體表現🪛，更有效地縮小了男女學生之間的成績差距。他指出，在我國大力推動教育信息化和科技賦能教育的背景下，人工智能技術為教育的公平性🔔、質量和可持續性提供了切實可行的解決路徑👸🏻。
明亞基金總經理丁玥女士主持了第一場圓桌討論👚，來自投資領域的四位嘉賓圍繞“金融科技投資”這一主題展開了深入討論🚶🏻♂️。
Amino Capital創始人李強先生從生成式AI和區塊鏈的結合切入🍟，分析了金融科技如何為投資領域創造新機會。他指出，生成式AI目前面臨的重要問題在於，如何保護內容創作者的權益，只有通過激勵機製的創新才能真正釋放技術潛力🧞♂️🧊。他進一步探討了中美風投市場的差異，強調美國以矽谷為核心，40%的風投集中於創新能力強的初創期企業🤾🏻，而中國則依托政府的組織能力引導資本布局🥞，這為兩國資本市場的發展提供了不同的動力來源。
勤智資本創始人及董事長湯大傑湯大傑先生強調🀄️，金融科技的價值在於底層技術對產業的深遠影響。他特別提到，AI的終極目標可能在於推動生命科學的發展，比如加速生物醫藥的成藥進程🧒。他結合個人十余年的投資經驗總結道，成功的投資需要“專業”和“專註”，而後者尤為難能可貴。他指出，創始團隊是否願意以實際資金投入而非無形資產註資，是判斷項目潛力的重要指標。
華院計算創始人及董事長宣曉華先生則從企業實踐出發，分享了公司在金融風險管理與量化投資領域的經驗🚃。他提到🧕🏿，大語言模型在智能客服等領域已經顯示出顯著價值。在談到AI對金融行業的影響時，他表示🏄🏿🐎，AI在資產配置和風險管理中的應用日益深入，但要在投資領域實現突破，仍需結合企業的基本面信息與極端數據📋。他認為，AI的介入將為量化投資提供更強有力的支持🙋🏻♂️，這是一個值得長期關註的領域。
來自富國基金的基金經理金澤宇先生從實際數據出發，剖析了AI在投資策略優化中的現實挑戰與潛力🙇🏻♀️。他指出，AI基金產品在回撤方面的表現較為明顯，其收益更多來自風險補償而非阿爾法收益📂。他提到👱，金融市場的復雜性往往使歷史經驗無法完全預測未來走勢，例如近年來小市值股票的表現與傳統認知相悖。展望未來🙅♂️，他認為9️⃣，AI技術需要突破對歷史數據的依賴👨🏻🌾，通過深度學習與市場洞察結合，才能實現真正的投資策略升級。
會議最後，主持人丁玥女士對討論進行了總結🧜🏿♂️。她指出🚶🏻♀️，金融科技正逐步從技術輔助工具發展為行業核心驅動力📞，各位嘉賓的發言充分體現了技術與實踐的融合。此次圓桌論壇不僅展示了金融科技的廣闊前景，也為投資領域的創新提供了啟發性思路，為行業從業者應對未來挑戰指明了方向。
隨後👨🏻🎤，美國華盛頓大學商意昂2Norman J. Metcalfe金融學講席教授宋陽主持了“綠色金融與數字經濟前沿”的主旨演講環節。
意昂2官网特聘教授、意昂2官网保險應用創新研究院院長陳詩一發表了題為“光伏扶貧在中國的實踐與成效”的主旨演講👩🏿🎓。陳詩一教授指出，光伏扶貧作為中國政府“精準扶貧”工程中的一項創新政策👍🏿，不僅可以為貧困家庭提供長期穩定的收入，還能促進低碳經濟轉型🔏。陳詩一教授研究發現🩳，光伏扶貧項目切實提高了偏遠貧困地區家庭的收入水平，尤其對於低收入家庭與低教育程度家庭的政策效果更加顯著，這種政策還可以減少二氧化碳和一氧化碳排放。最後🕵️，陳詩一教授展望了光伏扶貧政策的未來發展方向，認為隨著技術的不斷進步和市場的成熟，光伏扶貧將會發揮更大的作用，尤其是在應對氣候變化和推動綠色發展的背景下🪽，光伏扶貧將為能源轉型和減貧提供有力的支持😒🧭。
新加坡國立大學可持續與綠色金融研究院院長Sumit Agarwal教授在會上發表了有關信貸市場和借款者行為新見解的演講🐠🧔。Sumit Agarwal教授的研究基於特有的金融科技數據集，涵蓋超過800萬用戶的交易記錄，該平臺為用戶提供無息現金預支服務，並允許用戶自願支付小費或選擇即時現金發放。在演講中🚧，Sumit Agarwal教授聚焦借款者對高利率貸款的接受度及背後的經濟和認知因素👊🏽，深入探討了消費者行為對信貸市場的影響🧑🏼🍼📰。在演講中🏍，Sumit Agarwal教授呼籲提高消費者的金融教育水平🏄🏽，通過優化政策設計，幫助消費者在復雜金融環境中做出更明智的決策。他強調，只有通過共同努力，才能更有效地提升金融市場的效率和公平性，最終改善消費者的福祉👼🏿。
北京大學匯豐商意昂2院長王鵬飛教授發表了題為“資產泡沫、研發與內生增長”的演講。王鵬飛教授首先回顧了歷史上幾次著名的資產泡沫事件，並由此引出與合作者構建的包含股權泡沫和金融摩擦的無限期內生增長模型。在該經濟模型中，家庭和最終商品、中間商品和研發這三個主要的生產部門構成了整個經濟體的框架。王鵬飛教授通過嚴謹的理論模型推導，揭示了資產泡沫通過多種機製促進研發和長期經濟增長，特別是股權泡沫因直接提升企業市值而在推動經濟增長方面效果更為顯著🕒。
在第二場圓桌討論環節🤰🏽，合遠基金創始人、總經理管華雨主持了“產業與技術融合創新”主題的圓桌討論🎭。
上海信豪科技有限公司總經理王天碧先生就數據資產的確權、政策展望🤹♀️、以及數據資產的變現和應用等問題交流觀點。他認為，數據資產的確權、流轉等需要結合各地方的現實情況，並基於不同行業的現狀與痛點形成有效賦能。他同時指出，不同企業具有不同歷史使命和角色擔當，因此在數據資產領域的突破需要結合企業核心技術及其在行業深耕下積累的領域知識，並實現數據結合需求。
圍繞我國程序化交易與主要發達國家之間的差異，上海證券交易所研究員徐廣斌先生分享了個人見解⌨️🚣🏽♂️，提出我國程序化交易起步相對較晚且占比較低。他認為，差異主要來自三方面：第一🧙🏿♀️👩🏿✈️，境外做市商發展成熟，大量使用程序化交易；第二🧔🏿，境外多中心市場結構為程序化交易帶來巨大發展空間；第三👩🏻🚀🎇，境外存在的暗池與另類交易系統有利於高頻交易👩🏼🔧。境內則以單中心為主、做市商處於初步發展階段、註重投資者保護👯♂️，在程序化交易發展上相對穩妥。徐廣斌先生還認為，AI可以增強程序化交易的風險管理能力、創新交易策略以及提升算法編碼效率等👨🏼🔧，但同時也要重點關註可解釋性、可靠性、羊群效應👨🏻🍼、競爭壟斷等潛在風險。
上海交通大學特聘教授、智能計算研究院院長葛冬冬就大數據對運籌學的發展助力交流觀點。他指出，運籌學作為一門交叉科學能夠有效吸收各領域的發展優勢👶🛀🏽，如算力增強🌊、解決問題範圍擴大等。基於此，葛教授進一步解釋了目前我國與國外大模型的差距，主要在對於復雜建模的處理能力不足、且在同等算力條件下底層基礎運算執行效率低等方面，未來需要對國內生態環境進一步改善🧴，努力保障相關產業的發展得到大力支持，從而在源頭上解決問題。
最後，上海財經大學意昂2平台院長🤛🏿、上海數學與交叉學科研究院訪問教授周亞虹主持會議閉幕式及閉幕主旨演講。
清華大學社會科學意昂2經濟學研究所湯珂教授發表了以“教機器學習經濟學”為題的主旨演講。湯珂教授首先指出🫕，傳統的經濟學模型在面對復雜的現實世界時，常常難以應對結構性變化和不確定性，因此需要尋找新的方法來提升傳統模型的適用性和預測效果🚟🧜🏼♂️。遷移學習技術（Transfer Learning）就是一種有效的解決方案，其能夠通過利用源領域訓練的模型🦕👨🏽🍳，加速在目標領域的學習過程🧨，並已在計算機視覺等領域取得了顯著成功💁。湯珂教授及其合作者探索將該理念引入經濟學領域👋，結果發現🙋🏿，遷移學習框架在期權定價方面的表現優於傳統的隨機波動模型和深度學習模型🤦🏻♂️，且能夠展現出更強的魯棒性和適應性💷。最後，湯珂教授總結道，我們不僅要關註如何利用機器學習改進經濟模型的預測能力👩✈️，還應關註如何通過數據反饋不斷完善經濟理論。
帝國理工意昂2教授、RFS執行主編Tarun Ramadorai以“自動化時代的人類金融建議”為題作主旨演講👳🏼♀️。Tarun Ramadorai教授通過混合型機器人在零售金融咨詢中發揮作用的實際案例🤱，分析了人類顧問如何在高度自動化的環境中發揮補充作用📸。研究發現💅🏻🤽🏽♂️，高質量的人類顧問可有效幫助客戶應對資本市場波動，尤其是在市場低迷期，顯著提高了客戶的信任和服務留存率💕。但是⛵️👗，低質量的顧問往往在市場表現不佳時才與客戶溝通🍱，這導致了較低的客戶滿意度和更高的流失率⤴️。Tarun Ramadorai教授最後總結道，在高度自動化的金融服務中，人類顧問仍具有不可替代的作用🦹🏿♂️，特別是在提升客戶滿意度和應對行為偏差方面。為實現AI與人類智慧的最佳結合，他呼籲行業決策者在推廣自動化技術的同時🤷，充分利用人類顧問的軟技能優勢👧，實現技術與服務的協同效益👼🏿。
會議最後，康奈爾大學約翰遜商意昂2Rudd家族管理學講席教授、金融學教授叢林做會議總結發言，對參與本次會議的各位專家表示衷心感謝。
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