为贯彻落实中共中央、国务院关于《中国教育现代化  2035》、国务院印发的《新一代人工智能发展规划》及教育部关于《加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》《高等学校人工智能创新行动计划》等的要求，紧扣当前高校的教学要求，着力利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，鼓励对人工智能、金融相关专业人才创新意识和创新素质的培养与训练，教育部高等学校国家级实验教学示范中心联席会经济与管理学科组决定举办 2024 年全国高校金融科技创新实验教学研讨会，会议作为第七届“智盛杯”全国大学生金融科技创新能力综合模拟演训活动的重要组成部分，拟邀请有关领导、国内知名金融类教育专家、金融类实验教学专家、院校名师、各地高校金融专业带头人共同出席，共商高校金融类专业在人工智能技术发展背景下的实验创新教育改革、教师教学能力提升等事宜。

      天津财经大学金融学院李兆军教授就基于 Matlab 的金融计算课程思政示范课程建设作经验分享。他先介绍课程由《金融计算与量化分析》教改而来，经历疫情上网课等，已获校、市相关成果。接着从课程基本情况、目标完成、教学手段、思政结合、改革创新点五方面展开汇报，提及依据教育部文件开展建设，阐述课程各模块内容、考核方式，强调教学手段多样，如讲知识、小组讨论、案例教学等，还谈及网络资源利用及思政融入需注意事项，包括突出职业、爱国、担当、工匠精神等，最后总结课程的基本指标、创新点及建设过程是不断完善的。

       厦门大学周红刚教授在分享中提到，随着人工智能技术发展与金融业务数字化转型，AI 在金融领域应用渐深，推动相关人才培养体系变革，各国也出台诸多政策支持。他介绍了金融领域常见的 AI 主流技术，如机器学习、自然语言处理等及其应用场景，还阐述了 AI 在高等院校金融学科实验教学中的应用情况，指出虽有效果提升但具局限性。周红刚认为可从个性化学习、情景化教学等方面创新 AI 在金融实验教学的应用，并强调在此过程中要关注伦理合规、算法可解释性、数据获取处理、技术更迭、教学内容与方法创新及产学研合作机制等问题。

      武汉大学李斌教授在分享中提到，从量化投资视角出发，量化投资由计算机模型依固定规则产生投资决策，其基本框架涵盖交易前分析、投资组合构建、交易执行与交易后分析等环节且各部分均可量化。引入 AI 一是因金融数据剧增，传统方法难以处理，如公司基本面数据及新闻图片等另类数据；二是因子众多且复杂多变，传统方法无法应对。AI 在金融量化投资教学与研究中有两大常用方式，一是高效处理传统与大数据，提取变量与因子用于投资；二是提升预测有效性，替换传统线性方法。并以阿尔法模型等为例阐述，还展示了相关研究、量化投资系统及虚拟仿真实验等成果，最后引发对 AI 深入影响金融实验教学和研究时，人的作用及角色转换的思考。

     深圳智盛信息技术股份有限公司陈永杰先生向大家介绍了公司新研发的大数据分析与决策虚拟仿真数字课程平台。该平台首页主要分为大数据分析与预测决策、基于 python 编程等五大模块。其中大数据分析预测决策模块又含七大子模块，各子模块有章节练习和项目实战，课程内容可由教师在后台依大纲配置，且能展示操作前后数据、个人操作情况等。还详细阐述了各功能，如章节练习有理论与模拟操作及实时数据更改，项目实战涉及多种数据的分析处理、可视化展示、统计方法及模型应用、多元相关分析、持续预测等，最后提及基于编程的模拟教学功能模块，内置可修改的代码，能帮助学生从基础到难逐步掌握相关编程教学内容，另有两个针对不同方向的 python 相关模块。