赋能未来：生成式人工智能引领经济与金融研究新范式

近年来，以大语言模型（LLMs）为代表的生成式人工智能（GAI）技术迅速崛起，典型应用如ChatGPT通过直观交互方式显著提升了人机协作效率。这些技术正深刻改变经济与金融活动，重塑生产方式与行为模式。传统统计模型在处理海量数据、样本稀缺或极端事件时存在局限，亟需构建基于GAI的新型研究范式。本文提出了一种涵盖研究目标、科学数据与模型方法的新范式，并探讨其在投资组合管理、经济预测、极端场景分析、政策评估及金融欺诈检测等领域的应用前景。

GAI对经济金融的深远影响
GAI不仅提升了生产效率，还通过自动化低技能任务解放人力，推动新职业涌现。研究表明，约80%的美国劳动力因LLMs引入，其10%以上的工作内容将改变，19%的劳动者受影响超过50%。同时，高质量数据成为关键生产要素，企业需加强数据管理以支持GAI应用。人机协作模式也从以人为中心转向动态混合模式，强调任务分配合理化与决策互动化。

新研究范式的必要性与核心要素
传统经济金融研究依赖实证数据与统计模型，但面对复杂环境和数据不足时显现短板。GAI生成的虚拟数据可填补空白，模拟极端场景，助力风险评估。基于人类反馈的强化学习（RLHF），大型模型能通过专家反馈优化决策，提升解释力与适应性。新范式强调“真实数据＋生成数据”双重驱动，扩展研究对象至GAI驱动的机器主体，并融合多源数据以增强预测精度。

典型应用场景
1. 投资组合管理：GAI生成市场数据结合专家反馈，可动态优化资产配置。
2. 经济金融预测：大模型通过情感分析与历史数据，实现高精度预测。
3. 极端场景分析：合成模拟场景辅助压力测试，优化应对策略。
4. 政策分析：创建虚拟经济模型，模拟政策效果并优化组合。
5. 金融欺诈检测：自动识别异常模式，缓解样本不平衡问题。

挑战与展望
尽管GAI在数据处理与决策支持方面优势显著，但“黑箱”可解释性、模型偏见及隐私风险仍是挑战。未来需在透明算法、本地化训练及跨领域监管上持续发力，确保GAI应用安全可控，推动经济金融领域的可持续发展。

参考文献：J.Kim and M.Lee，“Portfolio optimization using predictive auxiliary classifier Generative Adversarial Networks with measuring uncertainty，”2023.