袁继新在致辞中详细介绍了之江实验室及金融科技研究中心。他表示，本次活动邀请到业界知名专家分享前沿金融科技发展趋势，打造了交叉研究成果的交流平台，希望越来越多智能计算的同行者与之江一起前行，共同为智能计算赋能金融领域的科学研究、技术推广、商业变革等做出重大贡献。

在随后的学术宣讲及点评互动环节，来自业界的专家学者针对最新的金融科技现象及成果作了精彩的报告。

中国科学技术大学管理学院执行院长叶强教授从图灵测试和ChatGPT出发，阐释了信息技术对金融行业的影响。叶强表示，在大数据时代，“注意力”是影响金融市场一个很关键的变量，而搜索引擎是一种非常直接的衡量投资人注意力的方法。“大家都搜索一只股票，大家都去关注它，就会形成对这只股票的关注度的提升，就产生了价格的压力，买的可能性更高。”叶强详细介绍了其团队对“周末搜索影响股票价格的信息处理机制”这一课题的研究成果。“我们的研究结果证明，周末的搜索量比较小，但相比工作日，周末的搜索对金融市场的影响更大。”

俄罗斯工程院外籍院士、之江实验室人工智能研究院高级研究专家吴信东对叶强团队的研究方法表示高度赞赏，他指出，注意力机制也是ChatGPT的核心，“叶老师团队用注意力机制做的研究具有可解释性，而ChatGPT本身却是不可解释的，因此会出现很多不准确的回答。所以我认为对ChatGPT的恐慌是不必要的，应该迎头赶上，开发自己的GPT机制。”

ZIBS教授、金融科技安全国际研究中心常务副主任文武从数字金融创新的技术发展历程讲起，分享了对于未来数字金融基础设施、货币形态、金融交易监管等问题的看法。他认为，国内数字人民币将不断开拓应用场景，特别是对公业务；全球数字金融基础设施将是CBDC（Central bank digital currencies）和Institution DeFi结合的混合模式。

中国金融学会常务理事、浙江大学公共政策研究院执行院长金雪军指出，文武教授的观点很有启发性。我们需要明确为什么要推进使用数字货币，在通过技术手段发挥数字货币优势之时也要保证金融安全。

之江实验室金融科技研究中心主任李楠全面回顾了人工智能技术发展之路，指出人工智能在金融领域目前面临着三大矛盾。他认为，ChatGPT的发布，预示着科学正加速进入“智能驱动”时代，而金融行业数据封闭、知识密集、强监管等特性与通用大模型之间存在的差异与矛盾，值得我们在数据安全、知识融合、可解释性三方面长期投入。目前，之江实验室金融科技研究中心已经在金融大模型领域进行了关键技术布局，包括识别和保障金融数据安全的可信知识研究、金融多模态信息表征和融合技术研究以及面向金融智能模型的推理和决策可解释性研究。李楠现场进行了生动的技术演示，引发了与会专家的热烈讨论。

ZIBS学术副院长（兼）钱美君指出，无论是金融服务还是金融监管，最终目标都是要解决实体经济的问题。在训练大模型的时候“怎么问人工智能”很重要，看似不相干的问题之间可能有着内在的经济联系，要问“正确的问题”，再利用数据和AI分析能力找到尽量严谨的答案。

中国金融学会秘书长、中国人民银行金融研究所所长周诚君表示，这场研讨会既有非常规范的学术论文分享，也有让人脑洞大开的技术探讨。“数字化对金融行业各方面都产生了非常大的挑战，只有把金融的难题交给技术，让金融和技术充分碰撞，我们才有机会实现从不可能到可能的跃迁。”

中国人民银行金融研究所、中国人民银行杭州中心支行、中国建设银行浙江省分行及之江实验室相关部门负责人现场参加活动，中国金融学会部分理事、理事单位、团体会员单位有关人员300余人线上参加活动。

（本文转自之江实验室）