（大公网四川频道讯 苏显中）近年来，“金融科技”的蓬勃发展正为经济注入强劲动力，加速金融与科技深度融合已经成为全球共识。11月5日，在成都举办的“第五届国际金融科技论坛”上，西南财经大学金融科技国际联合实验室（以下简称“实验室”）首次发布了三大开创性的金融科技服务系统和平台——AI工程化KubeAI平台、Quant Plus量化分析平台、企业风险智能识别与预警系统，构建了新的金融科技应用场景，将加速AI场景落地，降低企业风险，有效助力企业数字化转型，推动数字经济发展。

  西南财经大学副校长尹庆双表示，西南财经大学作为西部地区唯一进入国家首批“双一流”建设序列的财经高校，主动适应新形势、建设新文科、引领“新财经”，实验室由西南财经大学和成都市政府共同打造。实验室的老师们服务国家重大战略，深耕数字经济和金融科技领域，既是讲台上的谦谦君子，也是行业里勇敢的开路先锋。本次发布会对于西财金融科技领域研究来说是一次重要的推进，正在将金融科技领域的前沿理论和研究成果带进实体产业、服务于实体产业，引领行业发展。

金融科技AI工程化平台：加速AI场景落地

  当天发布会上，西南财大聚焦金融科技AI工程化的KubeAI平台首次亮相，其创新探索了数据、算法和算力的高效融合模式，为金融科技领域 AI 场景落地与企业数字化转型提供新的解决方案。

  KubeAI平台负责人、西南财经大学副教授郑羽博士将KubeAI 比作金融科技AI应用落地的“光刻机”，以打造中国版期权数据库为切入点，团队需要训练 1.7 亿多个模型，总参数量高达 340 多亿，因此不断探索，将“AI”与“云原生”架构融合，最终突破了 AI 工程化技术的最大瓶颈。郑羽博士介绍到，当前正值第四次工业革命浪潮，科技是第一生产力，未来的产品价值实现更依托高效、稳定的工程化平台，而非简单的资源堆叠。KubeAI 依托产学研创新融合模式，将持续追踪前沿的技术，实现金融科技AI工程化，助力金融科技AI场景落地，深度促进高校金融科技创新研究、金融机构数字化转型和资管行业产品研发。

量化分析平台：推进数据要素市场化建设

  在量化交易领域，当前许多科研工作者面临着因子获取处理难、模型方法创新乏力以及投资策略不易落地等问题，为突破这些行业困境，西南财大科研团队推出了Quant Plus量化分析平台。

  该项目负责人西南财经大学副教授谢志龙博士在发布会上表示，“西南财大一致致力于推动金融行业创新，我们团队经过长期研究，复现了金融学顶级期刊中101个因子，构建和开发了多个深度学习模型，解决了证券市场研究数据获取难、量化交易门槛高和普通用户难以操作等问题，提高量化交易的科研水平、应用范围和普及率。推进数据要素市场化建设，充分发挥数据要素作用，助力数字经济发展。”

  Quant Plus量化分析平台包含股票因子、智能模型、投资策略、模型比赛、市场新闻和SwufeQuant等模块。提供股票因子来源、计算方法、示例代码和样本数据，经典机器学习、深度学习模型基准线；智能算法选股策略、金融科技人才实验场、新闻因子等提升科研效率。探索了数据要素的分配机制，打造了一套完善的用户激励机制。

企业风险预警系统：精准洞察经济发展状况

  西南财经大学科研团队推出企业风险智能识别与预警系统，以海量的企业工商、经营财报、行政处罚、司法涉诉、知识产权、上市公司披露信息、新闻舆情，以及企业特质因子等数据为驱动，利用先进的自然语言处理技术与深度学习模型，聚焦股价波动、经营异常等不同维度的企业风险，构建智能化的识别与预警系统及量化指标。在微观企业风险智能识别与预警的基础上，协同探究各省市、地区的综合风险情况。

  发布会上，项目负责人西南财经大学副教授王俊介绍到，该系统通过大数据、智能化等技术手段加以预警和监测，精准捕捉企业风险，将企业风险隐患化解在萌芽状态，进一步提升企业风险管理的实时性、有效性和标准化水平；并“以小见大”，通过对企业整体的协同分析，洞察国家宏观经济的发展状况，助力中国数字经济、金融科技以及安全领域的产学研发展，切实维护市场稳定和人民群众财产安全。