2026年北京高校金融人工智能赛事活动通知
为深入落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》及配套三年行动方案，增强首都高校学子跨领域创新意识、算法应用水平与团队合作素养，促进金融学科高质量发展与产学研协同育人，为首都金融智能化建设及新质生产力培育输送兼具金融底蕴与AI技术能力的复合型人才。特此组织北京市大学生金融人工智能竞赛。本赛事每年开展一届，由北京市教育委员会负责指导，中央财经大学、新时代高校“金融强国”育人共同体联合主办，中央财经大学金融学院、人工智能研究院、金融人工智能北京市重点实验室共同协办。本届竞赛以“金融投研智能体开发”为
AI投资避坑指南：四条标准甄别真落地，四大赛道锁定真机会
谢谢大家的支持上一篇简单探讨了AI应用现状今天我们探讨大家最关心的话题：市场上数百只“AI概念股票”，哪些是真有收入、跑通了闭环？哪些只是蹭热度、发公告讲故事？普通投资者如何快速识别？真正有长期价值的赛道，拐点何时到来？一、普通投资者筛选AI股的4条标准很多人掉进AI应用的陷阱，往往是因为“战略合作”、“框架协议”、“试点项目”。记住下面4条标准，按优先级排序，可以避开大部分坑：标准一：是否单独披露AI相关营收/回款数据这是判断真伪的最硬核标准。①真正落地：像蓝色光标披露“全年AI驱动收入37.25亿元”
欧拉Euler正式上线：金融AI工作台，开启高效工作
欧拉Euler是由执中研发的金融智能助手，专为金融从业者打造。执中是一家深度融合数据与业务基因的企业，依托大模型技术，欧拉通过“数据×专业模型×AI”的架构，结合专业技能与智能体，构建起服务于金融从业者的智能工作平台。无需掌握Prompt技巧，无需构建复杂工作流，告别繁琐的数据搜寻过程只需用一句话描述你的需求，欧拉将自主理解、拆解任务、调用数据并执行流程，最终为您提供可直接使用的专业成果。●涵盖银行科技金融、公司金融、投行及风险管理；●券商领域的投行、投资、投研、并购及财富管理；●政府及国资体系的产业规划
伦敦AI复兴：老牌学术帝国的轻量化发展路径
引言全球人工智能城市演化出多种范式。旧金山湾区依靠市场化风投与商业巨头迭代；多伦多依托公立高校深耕深度学习基础理论；波士顿依托临床医疗资源构建生命智能验证体系；巴黎依托欧洲公共科研力量打造开源可信AI路线；首尔依托财阀体系走软硬件一体化消费智能路线；新加坡以中立法治打造亚太跨境合规枢纽；特拉维夫依托国防技术外溢形成精英小团队硬核科创模式；北京构建国家战略驱动的全链条自主创新生态。伦敦走出一条属于老牌工业强国的独特路径：它不再追求建设完整的硬件制造与巨型算力工厂，转而依托深厚的基础科学积淀、成熟的全球金融资
中国银联与百度智能云共筑金融AI自主新基座
7月18日，2026世界人工智能大会（WAIC）期间，国家人工智能应用中试基地（金融领域）阶段性成果发布活动在上海中国银联中心举行。百度智能云作为中国银联共建AI基础设施的生态合作伙伴，积极参与基地能力建设，双方围绕国产算力适配、模型开发部署、金融智能体建设等方向持续深化合作，共同推动AI技术在金融行业安全、合规、高效落地。活动现场，中国银联与百度智能云达成战略签约，双方计划在国产算力、AI搜索、DeepResearch以及百度搭子、伐谋等通用智能体方向上展开深度合作，并联合发布《人工智能金融应用共创共建
金融AI开发入门：搭建你的首个智能金融系统
开发环境配置、数据源校验、技术框架总览 : 筑牢金融智能系统的根基2026 年，人工智能在金融领域的应用早已超越「辅助决策」的初级阶段。大语言模型解读财务报告、图神经网络支撑风险控制、LLM 赋能智能投顾服务、量化因子智能挖掘……金融科技正经历着 AI 带来的深刻变革。然而初学者往往面临实际困难：金融 AI 涉及的知识体系庞大繁杂。如何获取市场行情数据？回测引擎如何选型？大模型怎样对接？风控体系从哪里构建？本系列教程正是为此设计。八周实战演练，从零构建你的金融 AI 技术体系。暂不急于编写策略、不急于训练
AI真落地！2026世界人工智能大会实景爆发
日前，以‘智能伙伴，共创未来’为主题的2026世界人工智能大会在上海世博中心、世博展览馆、张江科学城同步开启。本届大会展览总面积超10万平方米，汇聚1100余家国内外企业，集中展示3000余项前沿技术成果，超300款硬核产品实现全球或全国首发。 券商中国记者实地探访发现，与往年聚焦技术参数不同，今年大会全面转向实景应用、真机操作与场景测试，沉浸式体验贯穿始终。穿戴式智能终端、量产级具身机器人(15.170, -0.13, -0.85%)随处可见，AI正从虚拟算法加速转向实体落地。 与此同时，全场高频强调‘
AI赋能企业全景升级 微众信科发布VZOOM智能体系
近日微众信科正式发布VZOOM企业级AI Agent与Skill全景图打造覆盖多业务场景的企业级AI能力矩阵为AI深度赋能企业业务提供解决方案双擎驱动：重构企业AI生产力VZOOM AI全景图以Agent（智能体）+Skill（原子能力）为两层架构破解传统大模型“重理解、轻执行”的痛点重塑企业AI生产力Agent——业务场景的“指挥官”面向复杂任务可自主规划执行步骤、灵活调度工具、实时反思纠错，从被动应答升级为主动执行的“超级助理”。Skill——即插即用的“工具箱”将代码生成、合规检查、数据分析等能力封
金融AI监管新规正式落地
各位朋友大家好！今天为大家解读一项关于人工智能的新规。预计阅读需两分钟，马上开始！6月18日，国家金融监督管理总局正式出台了这份重要文件。《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》简言之，国家为金融领域的AI应用确立了新规范。过去各方追逐风口，大规模部署各类大模型。如今形势已变，监管部门将介入，终结无序扩张！新规划定了三条底线：其一，高风险业务须由人工审核。新规明确将资金交易、信贷审批等核心流程定义为高风险场景。在此类环节中，AI仅能作为辅助工具，最终决策权须由人类掌握，禁止系统完全独立决策，并强
AI产业的三重困境：巨头裁员、监管收紧、竞争加剧
2026年7月7日 · 每日AI情报本周的6条资讯，揭示了同一趋势：AI产业正同时面临人力成本、法规压力和市场竞争的三重夹击。扩张与收缩在同一时间线上并行。微软周一下午宣布裁员，占总员工数的2.1%。商业部门和Xbox团队成为重灾区。同期，微软在AI基础设施上的投入高达$1900亿——这一数字史无前例。这并非微软首次因AI进行人员优化。6月初我们曾报道微软E+D部门停用Claude Code。如今裁撤的是内部员工，目的是将资金从薪资支出转向服务器开支。我的分析：微软$1900亿资本支出对应的营收增长并未等
AI重塑金融：从数字运营到智能决策
全球资产管理&投资置业服务金融AI转型，不能再被理解为“多一个工具”过去几年，金融行业对人工智能的讨论，大多围绕几个熟悉的关键词展开：智能客服、智能营销、智能风控、智能投研、智能运营、智能办公。这些应用确实重要，也已经在银行、保险、证券、基金、消金、支付等机构中广泛试点。但如果只把AI理解为“降本增效工具”，今天的金融机构很可能会低估这一轮技术变革的深度。站在IDC的视角看，金融行业正在进入一个新的阶段：AI不再只是嵌入某个岗位、某个系统、某个渠道的辅助能力，而正在成为重构金融业生产方式的核心变
2026金融级AI实战调研：拉斯维加斯峰会+硅谷核心圈层，探寻ROI真相
硅谷的创新，绝非仅仅是参数的堆砌与狂欢。这两年来，我们早已听厌了AI的宏大叙事，可一旦落实到具体落地环节，往往处处碰壁：算力开销巨大、商业闭环不清、风控回报难以衡量。然而在2026年的拉斯维加斯，当Geoffrey Hinton、李飞飞和吴恩达同台时，那里已无人谈论参数。摩根大通、美国运通、Capital One等顶尖机构正在剖析另一种逻辑：AI信贷审批是否真能带来ROI？智能投顾的风控边界究竟在哪里？数据合规的成本到底有多高？这绝非一场学术研讨会，而是全球金融级AI的实战情报中心。8月，我们将参访、会议
金融AI监管新规落地:企业数据能力怎样构筑银行智能化转型的"信用基石"
2026年6月18日，国家金融监督管理总局正式出台金融AI安全开发应用"32条"指导意见，从数据治理、模型透明度到风险管理，为银行业保险业AI应用设定合规框架。金融AI迈入深水区后，竞争核心不再仅是模型性能，而是数据的高质量、可追溯性及可解释性。1监管定调：一份在陆家嘴论坛之后落地的"AI宪法"2026年6月18日，国家金融监督管理总局正式发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》(金发〔2026〕8号)，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督七大维度，提出3
2026金融生存法则：不会用AI的人，正被会用的人取代
周一早晨9点，信贷部例会。老王盯着屏幕上那份80页的流水数据，咖啡已经凉了第三杯。他昨晚加班到十点，才看完三家企业的材料，准备今天汇报。坐在他对面的同事，却已经在整理第四份初筛意见。他的屏幕上，子牙一触刚刚用3分钟完成了一份流水的关键指标提取，异常流水被自动标记，关联风险点列成了清单。同事的工作，是从AI的"草稿"里做最终判断。他们不是在做不同的工作。他们只是用不同的方式，做同一份工作。这不是科幻片，这是2026年金融职场最真实的切片。↓AI没有抢走你的饭碗，但重新定义了"高效&#
金融AI迈入智能体新阶段：业务效能倍增，但三重瓶颈阻碍规模普及
导语 2026 中国国际金融展上，金融 AI 迎来清晰分水岭：行业核心从大模型训练，全面转向智能体规模化落地。 蚂蚁数科、阿里云、OceanBase、长亮科技、神州信息、恒生电子、浪潮计算机纷纷发布金融 Agent 解决方案，覆盖信贷、风控、财富、理赔、投研全场景。 智能体解放金融从业者、业务效率数十倍跃升的红利清晰可见，但合规隐患、数据壁垒、算力成本三道难关，正阻碍行业大规模铺开。以往金融 AI，仅是 “单点辅助工具”： 只能单独完成研报摘要、客户问答、简易合规检索，无法串联完整业务流程。 如今的金融智