近日，由清华大学经济管理学院中国金融研究中心与新网银行联合主办的金融沙龙活动在清华大学成功举办。本次沙龙以“AI下的她力量”为主题，汇聚了来自学界与产业界的杰出女性代表，共同探讨人工智能时代女性职业发展的新机遇、新挑战，以及AI如何推动跨学科人才培养，助力行业革新。

清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任、教授陆瑶担任主持，与清华大学计算机科学与技术系教授、北京市青年教学名师马昱春，北京大学经济学院副院长、风险管理与保险学系教授，北京大学中国保险与社会保障研究中心（CCISSR）秘书长锁凌燕，英特尔中国研究院副院长、医疗健康实验室总监王鹏，高科数聚联合创始人、CEO董琳，一同剖析多模态大模型对交叉学科人才培养的逻辑重塑，分享AI如何影响金融和科技领域的女性职业发展、具体行业应用。

AI如何解构技术、人才与生态的共生方程式？

当前，人工智能技术正以颠覆性创新推动全球产业格局重构。据陆瑶介绍，这场技术革命加速了算力、算法、数据三要素的协同进化，也催生出跨学科融合的复合型人才培养需求。如何构建具有商业价值的新业态体系，已成为产学研各界共同探索的时代命题。

马昱春基于自己在计算机和金融这两门交叉学科培养中的经历进行分享。她认为，在AI大模型兴起的背景下，学校成功地将模型与计算机相结合，实现“双螺旋”学科交叉的培养模式。学科交叉已成为未来人才培养的必然趋势，为培养更多具备跨学科能力的复合型人才提供有力支持。

锁凌燕描绘了保险业的智能进化图景，“随着技术不断进步和应用场景拓展，AI将帮助使保险业朝着更智能、更全面、更生态的方向发展。”在资产管理方面，AI技术捕捉数据能力更强，能显著提升资产管理效率，为决策提供更好支持。同时，基于先进运算模型的大模型比传统计算模型效率更高，能更准确地解释定价风险。此外，AI技术还赋能销售团队理解复杂产品。

王鹏揭示了医疗AI的破壁路径，要实现类脑计算和多模态大模型的广泛应用，需要解决算力、算法和数据等问题。她认为，在AI大模型赋能下，算力能力、算法优化与完善和生物智能数据收集等问题将会逐一被解决，将推动类脑计算和多模态大模型在更多领域的应用和发展。

在董琳看来，AI技术价值的发现与行业理解度成正比，越理解行业，AI技术就能做得越好，对数据的应用也就越聪明。这是从技术崇拜到价值创造的过程，也是业务创新的底层逻辑。科技公司的使命是将技术代码转化为现实世界里的商业增量。

AI时代如何织就“无界思维”与“她力量”的人才新范式？

随着AI大模型推动知识生产，传统单一学科教育模式已难以应对复杂系统的创新需求，跨学科思维与跨域业务能力将成为核心竞争力。

锁凌燕认为，交叉人才的培养过程很难，将不同知识背景的人放在一个团队里工作，双方需要理解彼此的语言和思考范式，这是一个冲突和融合的过程。因此，教育工作者的任务是帮助学生形成对不同学科思考范式的理解，使他们自己内部形成交叉，最终培养出具有交叉学科背景和思考框架的复合型人才，以满足社会和行业的需求。

在计算机领域，女性力量正逐渐崭露头角，展现出独特的优势与魅力，尽管比例相对较低，但她们在该领域的认同感和发展前景却备受关注。

马昱春指出，在大学校园中，计算机专业的女生比例一直较低，有人认为女生可能不适合写代码或从事技术工作。但事实并非如此，性别不应成为限制个人发展的因素，女生同样可以发挥自己的特长优势，以此定义“代码之美”。清华大学通过开展多类特色活动，展现学校对女生群体的重视和支持，鼓励她们尊重自己的特质和职业发展方向。特别在AI时代背景下，她们或许是最适合也最容易能够去定义个人职业的人。

AI遇见“她力量”，碰撞出怎样的火花？

在AI技术重塑产业逻辑的过程中，女性职业发展正突破传统思维，通过“技术平权”与“认知升维”实现价值跃迁。当AI遇见“她力量”，一个更包容、更细腻、更具生命力的独特价值正在加速成型。

王鹏与董琳各自分享了女性在职场的发展机遇与独特价值。王鹏表示，企业更加注重基础学科与应用学科的结合，形成基础人才与产业应用的有机融合，为人才提供更广阔的舞台。对于女性员工，公司提供了多样化的岗位选择，包括研发、市场、销售等，让她们能够发挥自己的优势。从农耕社会到工业社会再到AI时代下的信息科技社会，女性面临的体力劣势逐渐减少，能够利用自身各方面优势发挥更多主动性。

在科技创业赛道上，女性创业者凭借独特的视角与细腻的共情力，为行业发展贡献了不可或缺的力量。董琳分享了她在AI创业过程中的经验与感悟。她认为，女性力量，在于既能定义技术的边界，也能丈量价值的距离。在准确判断业务价值的同时，结合同理心深入分析客户需求，重新调整产品结构，使产品更加贴近客户的实际应用场景。此外，由于女性更注重细节，因此在产品打磨和用户体验优化上往往能做到极致。这种能力使女性创业者在团队管理和客户沟通上更加出色，为企业带来更大价值的同时，也为科技领域注入了更多女性力量。

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