九卦 | AI下的“她”力量，职场DNA如何转变？

摘要：2025年3月8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“AI时代的新机遇与挑战”直播在清华大学举行。清华大学经济管理学院视频号、抖音号，以及新网银行视频号、抖音号和微博号进行了同步直播，本文根据直播内容整理。

作者 | 九卦姐

来源 | 九卦金融圈

2025年3月8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“AI时代的新机遇与挑战”直播在清华大学举行。清华大学经济管理学院视频号、抖音号，以及新网银行视频号、抖音号和微博号进行了同步直播，本文根据直播内容整理。

本期嘉宾：

马昱春：清华大学计算机科学与技术系教授、北京市青年教学名师

锁凌燕：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

王鹏：英特尔中国研究院副院长、医疗健康实验室总监

董琳：高科数聚联合创始人、CEO

本期主持人：

陆瑶教授（清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任、国家级高层次人才计划入选者）

主办方：

清华大学经济管理学院中国金融研究中心、新网银行

AI颠覆式技术发展：如何应对新机遇与挑战？

学科交叉已成必然趋势

陆瑶：

在当前生成式AI大模型技术爆发式演进的背景下，能否介绍一下计算机与金融的结合的学科项目？从课程体系设计到产教融合模式，您认为这一领域将呈现哪些发展趋势？

马昱春：

2020年，我们不仅顺应时代趋势，更基于业界的强烈需求，决定培养兼具计算机与经济管理能力的人才。然而，选拔既成绩优异又兴趣广泛的学生并非易事，我们很快意识到，简单地将两者相加并不能培养出理想的复合型人才。

因此，我们精心设计了两套独立的培养体系，由两个院系共同承担教学任务，并特别设置了融合课程，以促进学科间的交叉融合。初期，学生们常感困惑与矛盾，但随着融合课程的深入，他们逐渐找到了平衡点。至2024年，学生们在毕业设计中展现出了惊人的能力，特别是在大模型兴起的背景下，他们成功地将模型与计算相结合，展现了学科交叉的巨大潜力。

学科交叉已成为未来人才培养的必然趋势。我们坚信，通过不断探索与实践，学科交叉培养模式将成为一种范式，为培养更多复合型人才提供有力支持，为社会培养更多具备跨学科能力的优秀人才。

陆瑶：

大模型可以帮助解决精算与风险预测方面的难点吗？这会对目前中国金融及保险市场带来怎样的冲击以及发展新趋势？

锁凌燕：

在探讨AI技术对保险业的影响时，可以从两个维度进行深入分析。

首先，基于保险业真实数据和数字化转型深度的研究，我们发现以数据处理技术为代表的新兴技术，如人工智能等，能显著提升行业的全要素生产率，即提高行业效率。这些技术能在各个环节为行业发展赋能，但赋能效果因企业而异，取决于企业战略坚定性、人才储备程度以及管理模式能否及时根据技术实施进行调整。

其次，随着人口结构老龄化，保险业在功能上也在不断迭代。传统上，保险业主要基于风险定价，为客户提供保单以抵御风险。但在长寿时代，客户除了需要抵御风险外，还面临财富管理问题，特别是在养老领域。因此，保险业在提供稳健产品保障风险的同时，也开始融合医疗、养老等服务，为客户提供更全面的养老服务。

在这个背景下，AI技术在推动保险业发展中发挥了重要作用。在资产管理方面，AI技术能显著提升资产管理效率，捕捉数据能力更强，为决策提供更好支持。在保险承保方面，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技术还能赋能销售团队理解复杂产品，以及通过更有效率的服务供给帮助人们活得更健康，实现风险减量。

AI技术在提升保险业效率、丰富保险业功能以及满足客户需求方面发挥了重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI技术将进一步提升人的福祉，使保险业朝着更智能、更全面的方向发展。同时，整个生态伙伴也将享受到AI赋能的好处，进而为消费者提供更好的福利。

AI赋能医疗与汽车

陆瑶：

在AI大模型赋能下，医疗行业特别是像类脑计算和多模态大模型这种强强联合的新业态下，能否会实现突破式变革与发展？

王鹏：

在探讨类脑计算和多模态大模型时，我们可以从两个维度深入理解这两个概念。

类脑计算是一种全新的计算模式，旨在模拟人脑的工作机制。与现有的冯诺依曼体系不同，类脑计算实现了存算一体，从而解决了现有计算体系中数据搬运带来的慢、费电以及对算法要求高等问题。这种芯片具有低功耗的特点，能耗比现有技术低几个数量级。同时，它还能进行异步计算，支持多线程和多种输入输出，使计算机能够更高效地处理任务。

而多模态大模型是多媒体应用的第四个阶段。在Transformer架构下，实现跨模态的文生图、文生视频或音频交流等功能，使计算机能够更好地理解和交流人类知识。

然而，要实现类脑计算和多模态大模型的广泛应用，还需要解决算力、算法和数据等问题。其中，算力方面需要更高效的芯片技术；算法方面需要不断优化和完善多模态大模型；而数据方面则需要收集更多的现实物理世界数据和生物智能数据。在AI大模型赋能下，这些问题的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。

陆瑶：

您公司高科数聚旗下的汽车行业产品已经接入了DeepSeek大模型系统，这是出于什么考虑？目前效果和体验如何？

董琳：

我们致力于利用深层次的数据分析、多数据源优化、复杂决策模型及大数据和人工智能等技术能力，提供多场景、多维度的创新解决方案、智能产品和服务。大模型的爆发为公司带来了弯道超车的机会。

高科数聚结合DeepSeek的深度语言理解能力，将行业数据进行深度加工处理，打造了一系列开箱即用的数智化产品。这些产品在汽车行业中发挥着巨大作用，解决了知识工程等难题，在效率提升方面至少5倍以上，数据准确率提升至90%以上。

我们认为，AI是原生的底座技术，但其价值的发现与行业理解度成正比。越理解行业，AI的能力会越强，对数据的应用也就越聪明。因此，高科数聚专注于垂直行业的理解，让底层数据与其垂类大模型有更好的应用。高科数聚的使命是用数据智能助力汽车企业实现数字化转型和数智化升级。

AI时代的女性人才培养与学术影响

教育模式创新

陆瑶：

计算机领域的女性比例一直相对较低，目前清华大学在该领域的学科建设以及人才培养上有什么新举措，能够让我们在这个领域培养出更多杰出女性，并且发挥更大力量？

马昱春：

在清华大学，计算机专业的女生比例一直较低，但这并未影响她们在院系中的珍贵地位。男生们往往非常珍惜并乐于帮助女同学，形成了温馨和谐的氛围。然而，对于女生在计算机行业的认同感和发展，我们应有更深入的思考。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。女生在计算机专业同样可以发挥自己的特长和优势，多样化发展。

在女生培养方面，我们应鼓励她们尊重自己的特质和未来发展方向。清华在女生培养上做出了诸多努力，以及组织专门的活动如春智茶趣会，邀请女老师和前辈与女同学交流心得。这些举措体现了清华对女生力量的重视和支持，相信她们能够在计算机领域取得卓越的成就。

陆瑶:

数字经济实际上就是信息科学和经济管理的一个交叉学科。那能不能分享一下未来你们在课程项目发展方面要做哪些举措？

锁凌燕：

第五次学科目录调整将数字经济作为专业硕士项目以来，各高校积极申办，我们学院也成功获得了教育部的备案通过，开始招收数字经济专业硕士。

为满足时代、国家和社会的需求，我们学院已对课程进行了整体升级，融入了数字经济相关的内容。我们的目标是培养学生的思考框架，使他们能了解经济运行的规律，并能与其他领域进行桥接，快速掌握新产业的规律。

在保险科技领域，我们自2015年就开始关注大数据在行业中的应用，从赋能销售团队到提升理赔效率，再到利用图像识别技术实现远程定损等，都已有大量应用。我们也进行了很多技术积累和研究，以提升定价效率、规避信息不对称等。

去年，我们专门开设了一门课程，邀请业界朋友介绍多模态、大模型、人工智能等新技术在行业中的应用，以及商业模式上的突破和创新。通过案例与师生互动，让学生了解技术结合行业后的创新点，为他们未来在业界发展做好准备。

现在特别需要交叉人才，但交叉人才的培养很难。过去我们尝试将不同知识背景的人放在一个团队里工作，但双方需要理解彼此的语言和思考范式，这需要一个冲突和融合的过程。因此，我们这一代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，这可能是我们最核心的任务。

总之，我们将继续致力于培养具有交叉学科背景和思考框架的数字经济人才，以满足社会和行业的需求。

职业生态与创业实践

陆瑶:

英特尔的产学研一体化做得很扎实，在大模型这类AI人才培养方面，有没有培养计划或举措让科技人员能够快速适应新技术并掌握？

王鹏：

公司产业围绕八大行业，提供众多岗位机会，员工可根据兴趣和工作表现进行内部轮岗，实现人才的双向流动。

在产学研方面，我们注重基础学科与应用学科的结合，如类脑科研领域，全球有200多个科研学术机构参与，包括联想、北大、中科院等，形成基础人才与产业应用的流水线。

随着数据成为新的资源，数据治理面临新挑战，我们围绕数据和场景，与地方政府或下游合作厂商建立联合研究院，共同开发验证模型，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、销售和生态等，让她们能够发挥自己的优势。从农耕社会到工业社会再到信息社会，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。

董琳：

创业之路充满挑战，我深刻体会到：“AI创业不是百米冲刺，而是马拉松——既要有仰望技术星辰的魄力，更要有脚踩行业泥土的定力。”

我们公司在创业初期，也曾面临诸多困境，其中之一便是单一的追求创新。作为国际人才汇聚的公司，我们在技术上投入了大量研发费用，建设了一套先进的车企数据平台。然而，当我们将这一产品推向市场时，却忽略了车企客户对“场景化落地”的核心诉求。直到深入调研后发现，客户真正需要的是“开箱即用”的解决方案。

多年经验告诉我，真正的创新，从不在实验室的PPT里，而在客户‘最后一公里’的泥土中——而女性，天生是技术落地的园丁。今天，高科数聚已服务40+汽车品牌，但始终铭记：“行业的高度，取决于对客户需求理解的深度。” 未来，我们将继续用技术解构行业难题，用温度重构用户体验。

AI时代的女性职业跃迁

双学位培养与学科吸引力

陆瑶:

清华推出了计算机与金融双学位本科培养项目，充分实现学科交叉。现在4年过去了，这一批同学的发展情况与培养效果如何？

马昱春：

在人才培养方面，我们注重与企业需求相契合，致力于培养出既懂计算机又懂金融的复合型人才。多家公司的HR对我们的学生给予了高度评价，认为他们正是公司所需要的人才。

学生们在我们的培养方案下，展现出了多样化的出口。他们有的选择出国深造，有的选择留在国内从事计算机或金融领域的工作，还有的甚至偏离了经管领域，去从事纯网络或协议方面的工作。

我们对这批学生寄予厚望，期待他们能够定义新的职业。在AI时代背景下，他们或许是最适合也最容易能够去定义新职业的人

陆瑶：

人工智能 DeepSeek 出来以后，计算机系学科不愁招生，经管类学科报考人数呈现下降现象。那么面对这些冲击，有什么样的新的举措来应对变化，能够这个帮助经济管理类学科更好的吸引人才和培养人才。

锁凌燕：

在当今时代，随着短视频和博主影响力的增大，许多学生对经济学专业的选择产生了疑虑，担心家庭经济条件限制了自己的未来发展。

然而，作为大学教师，我们认为大学教育更重要的是培养学生的思考范式和深厚广博的学科基础，以适应时代的变化并持续引领社会的发展。

对于经济学专业来说，尽管学生在学校学习的纯知识可能在毕业后会折旧很多，但他们在学校中培养的思考能力和学科基础将使他们能够适应时代的变化，并在未来持续生长。

经济学不仅仅是研究资产价格，更涉及到经济制度的设计和治理等方面。随着技术的快速发展，社会治理制度需要不断升级迭代，以适应新技术的发展。因此，我们经济学的研究也需要不断更新，以理解新技术并为社会治理提供有力的支持。

面对经济学专业报考人数的下滑，我们认为这可能是学生选择的一个波动，但大学教师需要纠正学生的错误判断，避免他们为了追逐热点而选择不擅长的学科，导致资源的错配。

我们相信，经济学作为重要的社会科学之一，对于经济社会的发展是不可或缺的。因此，高校也将将不断努力提升经济学的研究成果，向大家展示经济学的价值和重要性，以吸引更多的人加入经济学团队和队伍，培养未来的经济学人才。

高科技赛道，女性有独特优势

陆瑶：

像英特尔这样的全球知名大公司，在公司管理和技术决策中，女性领导力应该如何发挥？是否有独特优势？

王鹏：

在跨国企业中，我们确实面临更多的机遇。形式上，企业注重多元化，要求在面试中必须有少数派参与，这体现了对平等和包容的重视。然而，在实质的职业发展上，能力、综合素质以及个人的野心和决心才是决定性的因素。

性别、种族等外在因素虽然存在影响，但并非决定性的。在现实中，职业发展往往呈现金字塔结构。尽管有些女性能够晋升到高层，但大多数仍处于中下层。这不仅在高科技公司中普遍存在，也在其他社会机构和组织中有所体现。

此外，榜样的力量不容忽视。在计算机学会的年会上，我看到了许多杰出的女性榜样，她们的成就让我相信，只要努力，女性也可以在科技领域取得卓越成就。

因此，我认为，我们需要看到并相信榜样的力量，同时不断提升自己的能力和素质，以在职业发展中取得更好的成就。

陆瑶：

在高科技赛道当中，女性创业有什么样的机会和挑战？

董琳：

在科技领域，女性虽然不多，但作为女性代表，我认为女性有着独特的优势。我的微信签名“宽则得众，体验细腻”便是我所秉持的准则。

“宽则得众”体现在团队管理和客户沟通上。在团队内部，我以更包容、开放的心态去理解团队成员，用同理心凝聚团队力量，共同向目标前进。当团队出现分歧时，我擅长用包容的心态去调和，让团队回归正轨。

在与客户沟通时，我也用同样的心态去理解客户需求，产生强烈共鸣。这种共鸣能力使我能够灵活处理客户问题，与客户达成默契，实现共赢。

“体验细腻”则是女性天生的优势。我们对事物的敏感度远超男性。这种敏感度使我们能够更好地将技术能力落地到实际应用中，提升用户体验。我一直认为，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。

女性在科技领域具有独特的优势，她们以更包容、开放的心态去理解团队和客户，用细腻的体验能力将技术能力落地到实际应用中。这些优势使我们在团队管理和客户沟通上更加出色，同时也为企业带来了更大的价值。因此，我们应该充分发挥女性的优势，为企业带来更大价值的同时，也为科技领域注入更多女性力量。

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