近年来，以大数据、人工智能为代表的新兴科技对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响，在优化传统金融服务、创新金融业务模式、推动金融业转型升级等方面发挥着重要作用，以数据和技术为核心驱动力的金融科技正在改变金融行业的生态格局，成为中国经济高质量发展的全新引擎。
值此契机，在深圳证券交易所指导下，由中南财经政法大学、东方财富、东财基金联合主办的“产学研用深度融合金融科技高质量发展”研讨会暨第二届全国ETF模拟投资菁英挑战赛启动仪式于8月11日在武汉顺利举行。深圳证券交易所、多家规模超千亿的头部公募基金公司和全国百余所高校领导代表等200余位嘉宾齐聚现场，就新时代新格局下的金融科技发展分享真知灼见，共议新时代新格局下的金融科技高质量发展与产学研用深度融合。
活动伊始，首先由深交所投资者服务部总监张雪峰线上致开场辞，寄语金融科技的高质量发展。中南财经政法大学金融学院副院长李建华代表高校致辞。李建华表示，近年来，以人工智能、大数据、区块链等为代表的新兴前沿技术逐步实现对金融行业有力赋能，催生了诸多金融科技成果，但我国的金融科技人才仍处于一个稀缺的状态。与传统的金融从业者不同，金融科技人才不仅需要掌握系统的金融专门知识，也要对大数据、人工智能、区块链等知识有所涉猎，这给高校的人才培养提出了新的要求。我们希望能与各大行业企业进一步加强校企合作，共建金融科技实践教学平台、丰富实践教学资源、提升实践教学师资能力等环节，从而为社会输送更加符合实际需求的新型金融人才。
东方财富证券总经理、东财基金董事长戴彦代表主办方致辞，表示希望结合校企力量，共同培育高素质金融人才，助推金融行业发展。戴彦表示，当前金融和科技深入融合成为全球趋势，正在深入改变金融科技市场格局。对金融行业来说，金融科技正在为我们带来新的机遇和挑战，对高校来说金融科技对人才培养提出新的方向和要求。举办本次研讨会，为了结合大家的力量一起探讨在金融科技发展的背景下，如何整合企业的经营资源、技术资源、平台资源和各校的人才资源，共同打造校企协作，产学研用融合的全新格局。
模拟ETF投资赋能金融梦想
研讨会期间举行了“第二届全国ETF模拟投资精英挑战赛”启动仪式。作为普惠型的金融工具，ETF也为投资者提供了参与投资的便捷方式。在深圳证券交易所指导下，东方财富、东财基金联合十一家基金公司共同主办的“第二届全国ETF模拟投资菁英挑战赛”将于九月开启报名。
大赛设有知识比拼、模拟投资、投研分析等多元赛道，社会组与高校组分别排名，让投资者能够多角度、全方位地了解、实践ETF，并致力于引导广大投资者深入了解ETF投资知识、学习ETF投资方法、培育理性投资理念，通过模拟投资环境使其感受投资ETF参与资本市场的便捷性，助力ETF的全市场推广，打造具有广泛影响力和覆盖面的ETF投资者教育服务活动。
实践创新发展赋能金融科技
多位业界资深经理围绕科技发展下的金融行业格局、产品创新趋势等热点话题进行主题分享和圆桌讨论，共同探讨、建设金融科技的未来格局。各位嘉宾从各个角度探讨分析了金融科技发展给金融行业、金融市场、金融产品和金融从业者带来的深刻影响与变革，同时也指出金融行业和市场正反哺金融科技的高质量发展。
深交所基金管理部产品研究条线负责人王夕子做了《深交所基金市场服务金融科技的实践和创新》主题演讲。
富国基金量化投资部总经理王保合做了以“金融科技高质量发展下的基金行业新格局”为主题的分享，他介绍了当前金融科技的发展情况，并对AI在当前量化交易中的应用进行了深入解析。王保合表示，目前，AI在基金公司已实现较多方面的应用尝试，例如将大模型作为基底辅助投研，以及利用AI实现数据采集，因子挖掘和高频交易等应用。
易方达基金指数研究部总经理庞亚平介绍了《ETF投资策略框架及产品创新趋势》。庞亚平介绍了全球指数产品的发展情况，对美国ETF市场和国内ETF市场的特点进行深入分析。其指出，个人投资者在过去几年大幅度上涨，一方面是个人投资者的加速入场，另外一方面个人投资者的投资金额不断提升。国内的指数化投资处于发展比较早期的阶段，未来ETF大有可为。
华为云中国区金融行业总经理朱兵分享了《AI新动力，盘古大模型》。朱兵表示，经过了四年的迭代，盘古大模型从1.0到了3.0。整个模型分为三层，L0、L2和L3。L0是基础大模型，包括自然语言处理、多模态、视觉、预测和科学计算大模型。应用落地商用后，基础大模型衍生出十多个LI的行业大模型，得到了业内的认可。
在哈尔滨工业大学人工智能与量化金融研究中心主任王闻的主持下，东财基金量化投资部总监吴逸、同济大学经济与管理学院副院长、特聘教授钟宁桦、华安基金指数与量化投资部ETF业务负责人苏卿云、厦门大学经济学院与王亚南经济研究院院长周颖刚和华宝基金金融科技ETF基金经理陈建华就“AI在量化领域的应用，取代还是赋能?”展开了圆桌讨论。嘉宾们认为，AI作为辅助投资决策的工具，如果能够把这些工
