简介
本论坛以思辨对话的形式，讨论金融智能体从信息分析走向自主研究、决策与执行时，技术能力与行动权限应如何匹配。论坛将从四个方向进行引导报告：大数据关联结构的表征、学习与动态演化，能否帮助智能体理解复杂关系并预测变化？面向智能体经济的区块链架构、支付机制与交易监管，能否支撑自主协作并留下可验证的执行记录？金融大模型的专业理解、逻辑推理与安全能力，应如何评测？金融深度研究智能体又如何组织证据、完成研究任务，并证明其结论可信？ 报告之后，论坛将进一步研讨：评测表现良好的智能体，是否可以获得真实环境中的决策权和执行权？链上记录能够证明“做过什么”，能否解释“为什么这样做”并支持责任归因？当关联数据、模型推理和智能体研究结论彼此冲突时，系统应相信谁、由谁复核？论坛将通过对数据、模型、架构与执行链条的交叉讨论，探索可控、可信、可追责的金融智能体技术路径。
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
主席
- 吕智慧 · 复旦大学
- 敖翔 · 中国科学院计算所
嘉宾
- 成秀珍 · 山东大学
- 程大伟 · 同济大学
- 李建欣 · 北京航空航天大学
- 朱凤彬 · 新加坡国立大学
- 刘继洋 · 蚂蚁集团
- 杨新 · 西南财经大学
报告安排
智能体经济中的区块链技术新挑战
成秀珍 · 山东大学
简介
智能体正推动人工智能从信息处理工具向能够自主决策、协作与交易的经济主体演进，由此带来机器支付、资产管理、交易授权、责任追溯与监管等新问题。区块链的价值在于为开放环境中的自主经济活动提供原生的数字资产与支付结算基础设施。本报告将围绕智能体经济中的区块链技术新挑战展开，重点讨论面向智能体经济的区块链架构、支付机制以及资产与交易监管等关键技术挑战。
面向金融场景的大模型智能体及其评测研究
程大伟 · 同济大学
简介
金融领域信息密集、行业性强，传统方法在处理海量异构金融数据时面临长期挑战。大语言模型及其智能体虽然在通用任务上表现出色，但在金融场景的专业理解、逻辑推理与安全合规上仍有不足。本报告梳理介绍面向金融场景的大模型智能体方法与典型应用场并从评测角度探讨当前研究的关键挑战与前沿进展。
大数据关联结构计算模型与应用
李建欣 · 北京航空航天大学
简介
大数据蕴含的关联结构、驱动的长时预测，已成为为网络空间安全、重大设施运维、金融等行业领域的共性需求，关键要解决“数据看得懂、行为判得准、演化能预测”等智能计算难题。针对行为数据关联、检测预测的计算需求，构建了数据关联表征-关联结构学习-结构动态演化框架，重点研究：如何发现几何特性高阶保持的低失真图表征空间？如何发现关键关联结构模式？如何实现长时演化结构的持续稳定学习？并基于异构融合体系提升数据计算效率。
面向专业可信的金融深度研究智能体：评测、技术与展望
朱凤彬 · 新加坡国立大学
FinStyle：高信息密度内容创作智能体在金融场景的可控交付
刘继洋 · 蚂蚁集团
简介
金融领域推介材料和广告具备信息密度高、内容合规要求高的特点，高信息密度内容的智能创作任务往往不能靠通用大模型来实现交付，素材在生成环节的非可控幻觉给后续内容编辑和合规控制带来较大成本。本报告通过在蚂蚁平台的金融业务实践，介绍面向金融领域高信息密度内容创作智能体的可控生成和可控编辑的技术，探讨多模态AI智能体从Demo应用到走向工业规模落地的关键挑战和经验。