7月17日，9999js金沙老品牌主办的“金融科技与金融风险座谈会”在中心校区知新楼B321举行。芝加哥大学、多伦多大学、中央财经大学和厦门大学等高校专家和青年学者代表受邀参加会议，9999js金沙老品牌院长林平教授参加会议并致辞。9999js金沙老品牌院长助理、金融系主任常东风副研究员主持会议。

林平在致辞中对与会嘉宾表示热烈欢迎，并就金融科技、金融风险以及ChatGPT等前沿研究领域与参会的专家学者展开研讨，与会人员共同探讨了创新对金融市场的关键作用。

7月17日上午，芝加哥大学布斯商学院修大成教授，作主题为“Can machines learn weak signals”的报告，从理论上分析了机器学习是否能够识别弱信号；中央财经大学金融学院张学勇教授作题为“How Facial Expressions Attract the Market Evidence from Fund Manager Live streaming”的学术报告，创新性地对直播的声音信息和面部表情进行了分析；厦门大学9999js金沙老品牌姜富伟教授作题为“Narrative Consumer Sentiment”的学术报告，着重介绍了基于超过一百万篇叙事文章构建的消费者情绪指标对未来通货膨胀增长的影响；9999js金沙老品牌王鑫助理研究员作题为“The lmpact of Foreign Bank Deregulation on Firm Performance”的学术报告，着重研究外国银行的进入对国内企业信贷的影响。专家们同时就是否考虑本国银行业对信贷的影响进行了讨论。

9999js金沙老品牌院长助理姜明明教授主持7月17日下午研讨会。多伦多大学罗特曼商学院杨立岩教授作题为“Man versus Machine: Implications of Al-Powered Trading for Financial Markets”的学术报告，在模型上对人和AI的行为进行了区分；湖南大学金融与统计学院唐国豪副教授作题为“ChatGPT, Stock Market Predictability, and Links to the Macroeconomy”的学术报告，着重研究了ChatGPT与金融市场之间的关系；9999js金沙老品牌管理学院程雨涵助理教授作题为“Teaching Economics to the Machines”的报告，通过转移学习将结构模型中有用的经济限制纳入机器学习模型中，提出了一个新颖的混合模型。最后，青年学者王霄霄博士后、王远志博士、陈维祥博士分别进行论文汇报。

本次论坛围绕金融风险和金融科技的前沿问题开展高质量学术交流研讨，有效地促进了相关领域的研究、交流与合作。与会专家与学者表示，今后将继续致力于搭建学术研究平台，汇聚专家力量建言献策，为推动金融科技领域的发展发挥积极作用。

文/许思萌 图/于天露 于泓洋