李平：聚焦数智经济发展变革 重塑�...

来源：市场资讯

　　编者按：

　　6月11日，2026第十届中关村数字金融与金融安全大会在北京中关村国际技术交易中心隆重举办。作为国内金融科技领域极具影响力的行业品牌盛会，大会深耕数字金融创新与金融安全领域十年，持续聚焦行业前沿趋势与高质量发展核心议题。本届大会以“智能体与OPC协同 共筑金融科技新生态”为主题，重点围绕智能体应用、词元经济、一人公司新业态、金融数智化转型与金融安全治理等核心内容开展深度研讨。首都经济贸易大学北京数字经济发展研究院二级教授、常务副院长李平出席本次大会，并发表题为《数智经济时代的金融人才培养》的主题演讲。

　　李平指出，在数字人才培育、“人工智能+教育”等政策陆续出台的背景下，数智化转型正在重塑金融行业，金融风险传导模式发生改变，风险形态升级，会通过大模型、数据污染等扩散，衍生新的风险。同时，当前数字金融人才培养面临新的挑战，金融与计算机跨学科融合人才稀缺，金融科创竞赛存在学科交叉融合能力不足等问题。李平认为，面对AI带来的学习与投资风险，数字金融人才培养应探索全域产学研协同路线。既应联合头部高校搭建平台，吸纳龙头企业参与育人；也应补齐职业教育人才培养短板，引入业界专家充实师资；还应推进人才职称评审机制改革，完善新型人才配套保障体系。

　　演讲全文：

　　各位领导、各位嘉宾：

　　下午好！很荣幸今天能站在这里分享一些观点。

　　今年，我从海淀政协和市人大提的议案和提案，也都是关于人才培养的。当然主要落在数字经济，因为我现在的工作主要是负责数字经济研究院。我今天主要讲的是关于数智时代的金融人才培养问题。为什么要讲这个话题呢？结合我日常的教学工作，我明显地感觉到，今年春节之后大模型越来越普及了。我以前上课的时候让学生课堂做作业，学生还想不到求助大模型。但这个学期我发现，我布置课堂作业后，他们不去翻教材，而是去问大模型。我们都知道，人工智能的确给我们提供了很多帮助，但里面有些幻觉问题我们需要非常谨慎。我上课的时候明确跟学生说，我用的是经过了二十多年打磨的国内外经典教材，学生学习基础知识的时候建议还是看一些经典教材，不要太相信大模型。我今天的报告就是从这儿展开。

　　一、政策及实践背景

　　去年12月份，国家发改委、科技部、教育部等五部委发了一个文件，要加强数据要素学科专业建设与数字人才培养。这个文件下来后一直到现在，国内很多高校都在申请数字经济专业的特色学院。另外，今年4月又出了一个“人工智能+教育”行动计划，AI怎么跟教育结合，我们在实际的日常教学、科研中怎么正确地使用人工智能？国内外的学校都比较担心大模型对学生思考能力的冲击。家里有孩子的人对此都深有体会。

　　我们国家正在从数字化和智能化两个维度，推动数智经济时代人才培养的体系重构。应用层面，金融也好，制造业也好，都在往数字化和智能化转型，我们还要做风控，包括金融机构怎么做智能风控。这样的实践需求，对金融人才的培养提出了很多的挑战。

　　二、数智经济驱动下金融行业的变革与挑战

　　第一，产业大范围的数智化。前两年提的是数字化，今年两会期间说了智能经济，包括北京政数局也在提数智经济。我们学校正在筹建数字经济监测平台，要做动态监测的话，至少要月度数据。金融相对比较容易获取高频数据，怎么通过一些金融指标对数字经济进行预测，这也是我们课题组的重要研究内容。

　　第二，数智经济正在重塑金融行业。金融机构要放贷，要做信贷风险的智能化预测和管控。另外，最近大家也听到一些报道，有些普通投资者用大模型指导投资，有赚的，当然也有很多亏损的，这也是需要我们注意的一个问题。金融服务的数字化，包括金融决策、金融的跨界融合、金融竞争的逻辑都改变了。

　　第三，新型金融安全风险。关于风险形态的全面升级，我想结合自己的研究方向说一下。我以前带着北航的团队研究系统性金融风险的时候，主要是通过资产负债表看风险传染。但有了大模型之后，风险不再只是通过资产负债表来进行连接，也通过大模型、数据、算法进行连接。所以，系统性金融风险传导的链条发生了很大的变化。金融风险，数据大规模的扩张、数据的质量等等，都跟以前有了很大的不一样，出现了新型的风险。以前我们说的Model Risk，是说数学模型有可能不对。现在说Model Risk，是说大语言模型也可能有问题，因为大语言模型源头的数据不合适的话，不管计算过程多么正确，最后的结果也是不对的。此外，数智技术和金融业务的融合也不足，投入难以转化为价值。

　　三、数智化引发金融人才供需多重矛盾

　　我是金融科技50人论坛的成员，这个论坛每年都要举行一个金融科技的研究生大赛。我们发现，团队里面大多数都是学计算机的，但大多学计算机的同学对金融的逻辑不是很明白，结果出来之后，对不对他很难判断。而很多学金融的同学的计算机能力又不是很足，所以金融和技术的融合还是不够。金融人才怎么更多地往数智化转？这是金融专业的老师们需要考虑的一个问题。还有一个是场景落地不足。我们在调研的过程中也有这样的发现，比如丰台的丽泽商务区，我们之前去调研的时候发现，数字人民币的落地场景不太多。传统金融在快速迈向数字金融的时候，人才培养怎么改？

　　四、构建产学研多方协同的金融育人新模式

　　去年，我通过海淀政协提了一个关于央行数字货币的提案之后，海淀金融局请我给金融科技的中层干部讲授相关课程。我们学校去年跟清华一起建了个中国数字经济联盟，目前是高校居多，有80多个高校，包括北大、清华、交大、复旦这些头部高校。热忱欢迎咱们头部企业加入进来。因为数字经济、数字金融的人才培养，不能只靠高校的老师，而应该多多吸纳业界的专家。而且也要走向职业高校，因为职业教育是解决就业的一个很重要的阵地。产学研协同是数智经济时代人才培养跟传统金融时代人才培养的差异所在。这两年我们一直在通过全球数字经济大会以及数字经济联盟推产学研协同，我自己也一直在通过市人大和海淀政协的平台，推进跟政府的合作，包括跟北京政数局、经信局、人社局都有深度的沟通，跟海淀人社局前段时间也刚交流过。人才职称评审等方面也需要有一些改革。因为时间关系，我就讲这么多。

　　谢谢大家！