2025年3月20日下午2点，杜伦大学商学院金融学教授、会计和金融学系主任 Julian Williams 应邀出席我院举办的商泰普惠金融论坛，为学院老师们作了一场题为“Calibration of local AI models for Finance”的专题讲座。此次讲座由泰隆金融学院副院长倪禾教授主持，泰隆金融学院的老师及学生参加了讲座。

Julian Williams 教授首先自己与大语言模型结缘的经历。作为一名计量经济学出身的学者，Julian Williams教授长期专注于金融衍生品的研究。随着技术的不断进步，他敏锐地察觉到大语言模型在金融领域所蕴含的巨大潜力，于是毅然投身于这一新兴领域的探索。本次讲座中，Julian Williams 教授深入探讨了大语言模型在金融领域的应用前景。他指出，当前金融市场中存在着海量的数据，其中不仅包括传统的量化数据，如股票价格、利率等大量的非结构化数据，这些非结构化数据往往蕴含着丰富的信息，但传统的方法难以对其进行有效的分析和利用。而大语言模型凭借其强大的文本生成和理解能力，能够有效地填补这一空白。他以美国联邦公开市场委员会（FOMC）的会议纪要为例，详细阐述了如何通过大语言模型生成合成的会议纪要，从而为预测利率波动等金融活动提供有力支持。这一创新性的应用不仅能够帮助金融机构更好地把握市场动态，还能为投资者提供更为精准的决策依据。

之后，Julian Williams 教授还分享了他在实际研究中所遇到的挑战与解决方案。他提到，尽管大语言模型具有强大的功能，但在将其应用于金融领域时，仍需克服诸多困难。例如，如何确保模型生成的文本内容既符合金融领域的专业要求，又能准确反映市场的真实情况；如何在海量的数据中筛选出对模型训练真正有价值的信息等。为了解决这些问题，他带领团队进行了大量的实验和探索。他们采用了先进的技术手段，如量化技术中的 LoRA（低秩适应）和 QLoRA（量化 LoRA）等方法，以降低模型训练的计算成本，提高模型的训练效率。此外，他们还通过精心设计的提示工程，引导模型生成符合特定格式和内容要求的文本，从而更好地满足金融领域的实际需求。

 汇报结束后，倪禾、张秦等老师分别就自己关心的问题向他提问，如大语言模型在金融领域的应用是否会取代传统金融从业者的工作、如何评估模型生成文本的质量和可靠性等。Julian Williams 教授耐心地解答了每一个问题，并分享了自己对于这些问题的独到见解。此次讲座的成功举办，不仅为师生们提供了一个与国际顶尖学者交流学习的宝贵机会，也为推动人工智能与金融领域的交叉研究与应用发展搭建了一个良好的平台。

Julian Wiliams，杜伦大学商学院金融学教授、会计和金融学系主任，欧盟委员会项目科学主任，他的研究专长涵盖市场微观结构、流动性、交易行为、算法交易等多个前沿领域，同时致力于为金融公司和政府机构提供信息安全与运营安全方面的专业支持。Julian Williams 教授在金融科技领域有着丰富的实践经验，曾参与技术战略委员会资助的云管理经济项目，担任国际货币风险和衍生品定价两个领域的金融科技项目首席研究员。曾在国际知名期刊 Journal of Econometrics, Journal of Economic Behavior and Organization, Journal of Futures Markets, Pacific-Basin Finance Journal 等发表多篇论文。