光華講壇——社會名流與企業(yè)家論壇第6666期

主題：Unleashing the power of text for credit default prediction: Comparing human-generated and AI-generated texts via a deep learning approach釋放文本的力量進行信用違約預(yù)測：通過深度學(xué)習(xí)方法比較人工生成的文本和 AI 生成的文本

主講人：西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院院長 石寶峰教授

主持人：西南財經(jīng)大學(xué)中國金融研究院副院長 董青馬教授

時間：11月15日14:00-17:00

舉辦地點：格致樓618

主辦單位：中國金融研究院

主講人簡介：

石寶峰，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院院長、教授、博士生導(dǎo)師，國家社科基金重大項目首席專家、國家重點研發(fā)課題首席專家，國家青年人才計劃入選者，擔(dān)任西北農(nóng)林科技大學(xué)信用大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究中心主任，兼任中國國外農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究會副會長、中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)會青年工作委員會常務(wù)委員、SSCI期刊Emerging Markets Finance and Trade編委等。

圍繞涉農(nóng)金融風(fēng)險和“三農(nóng)”政策評估，主持國家社會科學(xué)基金重大項目、國家重點研發(fā)計劃課題、國家自然科學(xué)基金等課題30余項；在《經(jīng)濟研究》《管理世界》《Nature Food》《Omega》等國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文80余篇；其中1篇被Nature主刊Research Highlight專題報道，6篇入選ESI前1%高被引，相關(guān)研究得到新華社、人民日報等媒體報道轉(zhuǎn)載。

相關(guān)成果榮獲國家教學(xué)成果二等獎、陜西高校人文社科優(yōu)秀成果一等獎、遼寧省哲學(xué)社會科學(xué)優(yōu)秀成果二等獎、中央農(nóng)辦 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部鄉(xiāng)村振興軟科學(xué)優(yōu)秀成果獎等。在服務(wù)國家戰(zhàn)略方面，撰寫的20余份咨政報告得到省部級以上領(lǐng)導(dǎo)簽批或政府采納，1份得到黨和國家主要領(lǐng)導(dǎo)同志的肯定性批示。

內(nèi)容簡介：

盡管生成性大型語言模型（LLMs）在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益增加，但它們在金融行業(yè)的潛在應(yīng)用仍大部分未被探索。本文探索性地將ChatGPT這一LLM模型整合到貸款決策中，利用文本數(shù)據(jù)進行信用違約預(yù)測。首先，我們利用ChatGPT分析和解釋貸款官員最初生成的文本貸款評估，進而產(chǎn)生類似人類的分析文本。通過將人工智能（AI）生成的文本與人類加工文本進行比較，發(fā)現(xiàn)兩者存在顯著區(qū)別，特別在文本長度、語義相似性和語言表示方面。進而，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究發(fā)現(xiàn)，除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，納入非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，特別是ChatGPT生成的文本，可顯著改善信用違約預(yù)測性能。本研究為生成性AI在金融和商業(yè)服務(wù)中的潛在應(yīng)用提供了一定參考。