5月27日下午，国家金融学院和教师发展中心在实验教学中心201联合举办“AI赋能金融教学”专题论坛。本次论坛聚焦“金融数据波动成因的智能采集与分析——基于Akshare与大模型的教学实践”，吸引了众多教师参与，共同探索金融教育与前沿技术融合的创新路径。

本次讲座由国家金融学学院韩迪副教授主讲，系统展示了“AKShare金融数据工具+大语言模型”的教学创新模式。韩迪老师指出，Akshare作为一个强大的Python库，为金融领域数据获取提供了便捷途径，适用于量化分析、投资决策支持等场景；而大模型则在数据分析与报告生成方面展现出巨大潜力。二者结合，为金融数据波动成因的智能采集与分析提供了创新解决方案。韩迪老师强调，在实践教学中，学生需掌握结构化提示词（prompt engineering）、markdown等准备知识，以及agent相关应用，如以年报分析为例的crew ai应用，有助于培养学生运用AI技术解决实际金融问题的能力。

为使听众更直观理解该教学实践的应用价值，韩迪老师以中国概念股波动分析为案例深入剖析。他指出，单纯依赖大模型分析中概股波动成因效果欠佳，缺乏数据对比与具体事件分析。而结合Akshare获取宏微观经济数据后，分析效果显著提升。韩迪老师详细讲解了运用Akshare获取中概股数据的全过程，从案例介绍、程序安装，到代码讲解，涵盖中概股列表获取、股票历史价格数据获取、宏观经济与市场因子数据获取等多个环节。通过代码，可获取如CPI指数、各股价格、波动率等数据，并生成可视化图表，直观呈现个股价格变化。同时，依据现存文献方法论完善模型，最终生成完整的2022 - 2024年中概股波动分析，深入解读了全球通胀、美联储加息、中国监管政策、中美审计监管分歧、疫情防控政策等因素对中概股的影响，展示了如何通过AI技术手段精准分析金融市场现象背后的复杂成因。

教发中心主任邢哲莅临讲座，对国家金融学学院教师积极探索和使用AI技术助力教育教学给予充分肯定。她表示，韩迪老师的讲座内容前沿、效果显著，为金融教学提供了新思路与新方法，为全校教师提供了“AI+教育”的鲜活模板。希望学院及韩迪老师加强对青年教师的指导，带动更多教师提升教学能力与科研水平，推动AI技术在金融教育领域的广泛应用。

国家金融学学院院长张玲对邢哲主任的关心表示衷心感谢，指出教师能力是教育质量的关键，学院将进一步提升教师素质和能力，为教师提供更多学习与交流机会，鼓励教师积极探索创新教学方法。同时，学院将更加有组织地开展教学和科研工作，以科研反哺教学，推动学院整体建设和发展，培养更多适应时代需求的金融专业人才。