在北京大学，一场教育革命正在悄然展开。金融工程实验室自主研发的基于大语言模型的金融AI助教工具，正走进《机器学习与资产定价》课堂，为金融财经类学科的教学注入了新的活力。
《机器学习与资产定价》是北京大学经济学院与金融工程实验室于2024年推出的一门全新交叉学科课程。该课程不仅涵盖资产定价的金融理论和模型，还深入讲解机器学习的多种方法及其在金融研究中的应用。同时，课程要求学生掌握将机器学习应用于金融分析的程序实现能力。鉴于课程的高度交叉特性及其对理论模型和实践程序的多重要求，北京大学金融工程实验室针对该课程开放了其自主研发的金融AI助教工具，为学生提供支持。通过人工智能技术的辅助，助力学生高效完成课程学习，深入理解课程内容。
AI助教的多重角色
金融AI助教在课堂教学中扮演着多个重要角色。首先，它帮助学生梳理课程的主要线索，确保学生能够抓住核心内容。同时，AI助教还能实现课堂知识的问答互动，及时解答学生的疑问，提升学习效率。
在金融财经数据的查找、获取和分析方面，AI助教同样表现出色。课程经常需要学生处理大量的数据，而AI助教可以快速、准确地从各种金融数据库中提取所需数据，并输入金融模型进行初步分析。这种能力不仅减轻了学生的负担，也为教师节省了宝贵的课堂时间。
程序代码学习的得力助手
在程序代码的学习中，AI助教更是如虎添翼。对于《机器学习与资产定价》课程中的程序实现部分，AI助教能够根据学生提出的金融财经类问题，自动生成相应的数据分析代码。例如，当学生需要根据三因子模型预测股票收益率时，AI助教可以即时生成代码，并进行建模和分析讲解。
更为重要的是，AI助教不仅仅停留在代码生成的层面。它还可以从金融数据库中提取数据，自动运行生成的代码，展示数据分析的全过程。这种从问题提出到数据分析，再到结果展示的全流程服务，使得学生能够更直观地理解复杂的金融模型和算法。
数据分析与结果讨论的重要性
在金融学习中，数据结果的讨论和分析至关重要。AI助教通过自动运行生成的代码，获取并分析数据，最终将结果以互动的方式展示给学生。这种互动展示不仅帮助学生理解数据分析的具体步骤，还能够培养他们的批判性思维能力，引导他们对数据结果进行深入讨论。
教师的观点
金融AI工具的研发者、《机器学习与资产定价》的任课老师黎新平说道：“金融AI助教的使用将极大助力金融经济学的教学和科研。以我自己讲授的相关课程为例，以前我需要花很大的时间精力针对相关金融理论模型去准备代码并在课上讲解代码，而往往代码的讲解又比较枯燥繁琐。现在我基本可以交给AI助教去完成这个工作，并常鼓励学生通过AI工具去进行编程应用的互动学习。而且不可否认的，AI助教写的代码很多时候比我自己写的代码更简洁、易懂，也能通过AI应用实现和学生的个性化互动。”
黎新平老师的感言不仅反映了AI助教在教学中的实际应用效果，也展现了AI技术在教育领域的巨大潜力。AI助教的应用，不仅提高了教学效率，也为教师和学生之间的互动提供了新的方式和可能性。
推动金融教育的创新探索
AI助教的应用，是北京大学经济学院及金融工程实验室在人工智能技术在金融研究及教育应用研究上的一次重要创新探索。这一应用提高了金融财经类学科的教学和研究效率，不仅能激发了学生在金融科技方向的学习研究兴趣，也将帮助学生更有效地掌握知识难点。
通过AI助教的引入，北京大学经济学院在金融教育领域迈出了创新的一步。它为学生提供了一个更为互动和高效的学习平台，也为未来的金融教育模式带来了新的可能性。随着AI技术的不断发展，AI助教在教育领域的应用前景将更加广阔，必将为金融教育的革新带来更多惊喜。
