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年特朗普关税政策对中国经济的影响"，上海财经大学打造(dǎzào)的智能金融研究助手FinAgent，就可以(kěyǐ)智能匹配分析深度与输出形式，一键生成(shēngchéng)严谨的专业(zhuānyè)报告或通俗的微信(wēixìn)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，正是6月7日上海财经大学发布(fābù)的匡时(kuāngshí)财经教育大模型。 发布会上，上海财经(cáijīng)大学统计与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(zài)推动财经教育与人工智能深度融合方面(fāngmiàn)取得重要进展。 首先，匡时财经教育大模型多(duō)维度构建(gòujiàn)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、统计等核心学科的高质量、多模态(mótài)语料库，整合(zhěnghé)了包括经典教材、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，并据此(jùcǐ)建立了标准化的财经知识图谱。 在技术(jìshù)研发层面，上海财经大学自主研发了(le)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(wèikuāngshí)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利用，保障大模型的稳定运行(yùnxíng)。 匡时财经(cáijīng)教育大模型的(de)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(gòujiàn)，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(tèzhēng)。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。 值得一提的是，模型在训练过程中还融入了(le)财经专家与教育从业者提供(tígōng)的人类反馈，确保其输出内容精准、实用(shíyòng)，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(kējiào)融汇与产教融合双轮驱动。 其中，在(zài)科教融汇上，大模型依托低代码智能(zhìnéng)体开发平台及智能体应用市场(shìchǎng)，上海财经大学部署了覆盖“助教、助学(zhùxué)、助研、助管(zhùguǎn)”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(děng)业务流程的智能化升级。同时，整合校内外资源打造统一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“教-学-评”一体化闭环。 在产教融合上，上海财经大学与行业领军企业共建创新(chuàngxīn)平台。比如，与阿里巴巴(ālǐbābā)集团合作(hézuò)设立“上财-阿里数实融合创新联合实验室”，聚焦数字经济研究；与蚂蚁科技集团合作设立“上财-蚂蚁金融人工智能(réngōngzhìnéng)前沿实验室”，推动AI在金融领域的(de)创新应用(yìngyòng)；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，财经呈现出新逻辑、新范式、新规律，财经知识创新(chuàngxīn)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(yào)建立在理解现代数智技术(jìshù)底层逻辑，通晓数字技术、数字社会、数字金融运转新体系(tǐxì)的基础上展开。 自2024年启动高质量专业(zhuānyè)学位研究生培养(péiyǎng)改革十大行动方案(fāngàn)以来，上海财经大学推动50余个专业方向数智化转型(zhuǎnxíng)，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(xīngchén)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+财经教育创新高地。 上海财经大学(shànghǎicáijīngdàxué)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(de)前瞻性和引领性，聚焦金融人工智能等前沿学科交叉融合，持续赋能财经教育(jiàoyù)与金融行业。 (本文来自第一财经(cáijīng))