爲貫徹落實中共中央、國務院關於《中國教育現代化  2035》、國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》及教育部關於《加快建設高水平本科教育全面提高人才培養能力的意見》《高等學校人工智能創新行動計劃》等的要求，緊扣當前高校的教學要求，着力利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，鼓勵對人工智能、金融相關專業人才創新意識和創新素質的培養與訓練，教育部高等學校國家級實驗教學示範中心聯席會經濟與管理學科組決定舉辦 2024 年全國高校金融科技創新實驗教學研討會，會議作爲第七屆“广东会娱乐杯”全國大學生金融科技創新能力綜合模擬演訓活動的重要組成部分，擬邀請有關領導、國內知名金融類教育專家、金融類實驗教學專家、院校名師、各地高校金融專業帶頭人共同出席，共商高校金融類專業在人工智能技術發展背景下的實驗創新教育改革、教師教學能力提升等事宜。

      天津財經大學金融學院李兆軍教授就基於 Matlab 的金融計算課程思政示範課程建設作經驗分享。他先介紹課程由《金融計算與量化分析》教改而來，經歷疫情上網課等，已獲校、市相關成果。接着從課程基本情況、目標完成、教學手段、思政結合、改革創新點五方面展開彙報，提及依據教育部文件開展建設，闡述課程各模塊內容、考覈方式，強調教學手段多樣，如講知識、小組討論、案例教學等，還談及網絡資源利用及思政融入需注意事項，包括突出職業、愛國、擔當、工匠精神等，最後總結課程的基本指標、創新點及建設過程是不斷完善的。

       廈門大學周紅剛教授在分享中提到，隨着人工智能技術發展與金融業務數字化轉型，AI 在金融領域應用漸深，推動相關人才培養體系變革，各國也出臺諸多政策支持。他介紹了金融領域常見的 AI 主流技術，如機器學習、自然語言處理等及其應用場景，還闡述了 AI 在高等院校金融學科實驗教學中的應用情況，指出雖有效果提升但具侷限性。周紅剛認爲可從個性化學習、情景化教學等方面創新 AI 在金融實驗教學的應用，並強調在此過程中要關注倫理合規、算法可解釋性、數據獲取處理、技術更迭、教學內容與方法創新及產學研合作機制等問題。

      武漢大學李斌教授在分享中提到，從量化投資視角出發，量化投資由計算機模型依固定規則產生投資決策，其基本框架涵蓋交易前分析、投資組合構建、交易執行與交易後分析等環節且各部分均可量化。引入 AI 一是因金融數據劇增，傳統方法難以處理，如公司基本面數據及新聞圖片等另類數據；二是因子衆多且複雜多變，傳統方法無法應對。AI 在金融量化投資教學與研究中有兩大常用方式，一是高效處理傳統與大數據，提取變量與因子用於投資；二是提升預測有效性，替換傳統線性方法。並以阿爾法模型等爲例闡述，還展示了相關研究、量化投資系統及虛擬仿真實驗等成果，最後引發對 AI 深入影響金融實驗教學和研究時，人的作用及角色轉換的思考。

     深圳广东会娱乐信息技術股份有限公司陳永傑先生向大家介紹了公司新研發的大數據分析與決策虛擬仿真數字課程平臺。該平臺首頁主要分爲大數據分析與預測決策、基於 python 編程等五大模塊。其中大數據分析預測決策模塊又含七大子模塊，各子模塊有章節練習和項目實戰，課程內容可由教師在後臺依大綱配置，且能展示操作前後數據、個人操作情況等。還詳細闡述了各功能，如章節練習有理論與模擬操作及實時數據更改，項目實戰涉及多種數據的分析處理、可視化展示、統計方法及模型應用、多元相關分析、持續預測等，最後提及基於編程的模擬教學功能模塊，內置可修改的代碼，能幫助學生從基礎到難逐步掌握相關編程教學內容，另有兩個針對不同方向的 python 相關模塊。