上海财经大学发布匡时财经教育大模型

研究人员输入"分析2025年(nián)特朗普关税(guānshuì)政策对中国经济(jīngjì)的影响"，上海财经大学(shànghǎicáijīngdàxué)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(yījiàn)生成严谨的专业报告或通俗的微信公众号解读，实现从数据获取到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大模型(móxíng)。 发布会上，上海财经大学统计与(yǔ)数据科学学院教授张立文表示(biǎoshì)，匡时财经教育大模型依托学校(xuéxiào)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在推动(tuīdòng)财经教育与人工智能深度融合方面取得重要进展。 首先，匡时财经教育大模型多维度构建(gòujiàn)了高质量(gāozhìliàng)(gāozhìliàng)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创新体系，匡时财经教育大模型构建了覆盖经济、金融、会计、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（如库帕思量化数据、蚂蚁电商金融案例等）在内的海量信息，并(bìng)据此建立了标准化(biāozhǔnhuà)的财经知识图谱。 在技术研发层面，上海财经大(dà)(dà)学自主研发了全国首个(shǒugè)金融R1类大模型Fin-R1和金融大模型评测体系FinEval，为匡时(kuāngshí)财经教育大模型提供了技术支撑。同时，依托“匡时一号”算力集群打造的混合智能计算平台，实现算力资源的动态调度与高效(gāoxiào)利用，保障大模型的稳定运行。 匡时(kuāngshí)财经教育大(dà)模型的核心目标是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(xuéxí)通用语义特征。通过强化学习算法，不断(bùduàn)优化财经知识推理的准确性与教育内容的适配性。 值得一提的是，模型在训练过程中还融入了财经专家与教育(jiàoyù)从业者提供的人类反馈，确保其输出(shūchū)内容(nèiróng)精准、实用，有效贴合教学实际需求。 在应用生态建设方面，匡时财经教育大模型(móxíng)坚持科教融汇与产教(chǎnjiào)融合双轮驱动。 其中，在科教融汇上，大模型依托低代码智能体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、助研、助管”四大(sìdà)场景的智能应用，实现了课程设计(kèchéngshèjì)、学情追踪、数据管理、质量监测等(děng)(děng)业务流程的智能化升级。同时，整合校内外(xiàonèiwài)资源打造统一AI教学门户，集成知识图谱导航、智能问答、学情诊断等功能，构建起(qǐ)“教-学-评”一体化闭环。 在产教融合(rónghé)上，上海财经大学与行业领军企业共建(gòngjiàn)创新平台。比如，与阿里巴巴集团合作设立(shèlì)“上财(shàngcái)-阿里数实融合创新联合实验室”，聚焦数字经济研究(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在金融领域的创新应用；与东方证券合作共建“上海市(shànghǎishì)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(shàng)海财经大学校长(xiàozhǎng)刘元春曾认为，数智时代，财经呈现出新逻辑(luójí)、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(gǎigé)要建立在理解现代数智技术底层逻辑，通晓数字技术、数字社会、数字金融运转新体系的基础上展开。 自2024年启动高质量专业学位研究生培养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(xíng)，开展数智化课程教材案例“三位一体”建设项目探索；以产教融合模式，联合财跃星辰正式(zhèngshì)发布首款推理型人工智能金融大模型Fin-R1，着力(zhuólì)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(sānwèiyītǐ)”产学研合作，提升学科专业(xuékēzhuānyè)布局的前瞻性和引领性，聚焦金融人工智能等前沿学科交叉融合，持续赋能(fùnéng)财经教育与金融行业。 (本文来自(láizì)第一财经)