2026年5月11日，商学院金融科技专业数据分析课程组在商学院楼304召开本学期常规研讨会。会议以“数智驱动·融合创新”为主线，聚焦金融数据分析前沿动态与课程改革实践，金融科技教研室主任程飞、副主任于英含、课程组组长任静、课程组成员吴员福、谭红叶参加。本次研讨会是课程组落实学院专业高质量建设要求、持续推进教学科研常态化交流的重要一环，充分展现了团队在课程深耕、科研攻关和人才培养上付出的扎实行动与已取得的阶段性成效。

紧盯前沿动态，更新教学内容“活水”

研讨会上，课程组组长任静老师结合摩根大通AI研究院近日发布的研究成果“TradeFM”，系统解析了该金融微观市场生成式大模型的技术原理。高级工程师吴员福博士结合近期参加的广东省科研项目负责人交流会，以“AI时代科研5工作者解决实际问题的责任与问题导向”为题作专题分享，提出应结合时代背景发现新问题，开展真实调研，提出有实用价值的对策。

与会教师围绕“AI工具如何规范融入数据分析教学”展开头脑风暴，最终确定在下学期增设“生成式AI金融分析”综合实验单元的行动计划，并分配了案例素材搜集与教案编写任务。这种“前沿追踪—集体研学—快速转化”的机制，让课程内容始终保持与行业发展同频共振。

教科研反哺教学，专业建设成效显现

研讨会专门设置成效复盘环节。金融科技专业主任程飞副教授通报了本课程组近期取得的系列成果：计量与统计分析课程群教研室成功立项省级质量工程项目；组内教师在‌全国高校青年教师教学竞赛中晋级省赛；获批省级科研项目2项、市级哲社项目3项。课程组教师本学年还在国内外期刊发表教科研论文6篇，实现了科研与教学的相互滋养。

凝聚协同共识，构建长效发展生态

自由交流中，青年教师提出的“实训项目如何持续迭代”引发热烈讨论。经商议，课程组决定联合金融科技全教研室与校外合作企业，共建“金融数据分析综合案例库”，计划于年底前开发完成覆盖供应链金融、消费信贷反欺诈、智能投顾等场景的12个标准化综合案例，并配以脱敏数据集和分析脚本。同时，团队与某私募基金公司达成了实践基地建设合作意向，将真实业务痛点转化为科研项目选题及课堂教学案例，推动产学研深度融合。

商学院金融科技专业数据分析课程组将继续以常规研讨会为抓手，紧扣金融科技发展脉搏，深化教学创新与科研攻坚，持续为培养适应数字经济时代需求的高素质金融科技人才贡献智慧与力量。

稿件来源：商学院金融科技教研室

撰文：谭红叶

图片：袁华涛

初审：邓思敏

终审：程飞