金融与保险学院AI大模型智慧金融教学实训室平台建设方案与案例

一、建设意义与发展趋势

（一）建设意义

• 对学生：通过AI模拟金融全业务场景，实现从“理论学习”到“实战操作”的无缝衔接，显著提升金融岗位适配能力与就业竞争力。
• 对学校：打造AI +金融特色实训标杆，提升金融与保险专业的实践教学水平，为专业评估、示范建设提供核心支撑。
• 对行业：定向培养掌握AI大模型、智能风控等技术的复合型金融人才，助力金融行业数字化转型与服务升级。

（二）发展趋势

1.AI大模型深度融入金融场景：引入AI智能投顾、AI风险评估、AI合规审查等工具，训练学生用技术提升金融业务效率。

2.虚拟仿真覆盖全金融链条：借助VR/AR技术，模拟银行柜台、证券交易、保险理赔等场景，实现“沉浸式”实训。

3.大数据驱动金融决策：实训重心转向金融数据挖掘、量化策略分析，培养学生数字化决策能力。

4.跨专业协同实训：联动计算机、数学、法律等专业，开展跨学科金融项目（如AI反欺诈系统开发），培养综合型人才。

5.衔接“1+X”证书：将实训内容与“金融大数据分析”“智能投顾”等“X”证书标准结合，实现课证融通。

二、特色软件部分功能

数字经济与AI智慧大数据综合实训系统

平台分教师端与学生端，以“AI +金融全场景”为核心，构建实战化教学体系。

1.学生端：支持AI智能投顾模拟（输入客户需求自动生成资产配置方案）、AI风控实训（基于企业数据评估信贷风险）、量化策略回测（用Python结合AI模型测试交易策略），并可通过3D场景漫游熟悉银行、证券、保险业务流程。

2.教师端：可自定义实训任务（如设定市场波动参数）、实时监控学生操作数据、自动生成实训报告，还能调用金融行业真实数据集（脱敏处理）供教学使用。

三、智慧金融实训室：功能分区规划

1.AI大模型金融实战区：配备高性能计算机，安装AI智能投顾系统、量化交易平台，供学生开展AI金融工具实操。

2.虚拟仿真实训区：设置VR设备，模拟银行柜台业务、证券行情交易、保险定损场景，实现沉浸式训练。

3.金融数据分析区：搭载金融大数据处理系统，提供股票、基金、保险等脱敏数据，供学生开展数据挖掘与建模实训。

4.跨专业协作区：配置多人协作终端，支持与其他专业联合开展AI金融项目（如金融APP开发、合规审查系统设计）。

四、可开展的特色实训课程

• 《AI智能投顾实务》
• 《金融大数据挖掘与AI建模》
• 《VR/AR模拟银行与证券业务》
• 《AI驱动的保险风险评估》
• 《量化交易策略与AI回测》
• 《智能金融合规与反欺诈》
• 等等
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