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耶鲁管理学院官网消息，连续第九年举办了行为金融暑期班，还首次把AI加入到课程中。
这场专为金融、经济学博士生打造的高阶课程，吸引了近50名学员参与。
分别来自25所海内外高校，覆盖欧美、亚洲多个地区，是全球金融学术圈含金量极高的两年一届进修项目。
这个课程仅为期一周但知识密度极高，授课团队均为耶鲁深耕行为金融领域的资深教授。
课程创始人尼古拉斯巴伯里斯表示，传统金融研究默认投资者完全理性，而行为金融最大的优势，就是正视人性的心理偏差。
用真实的人类决策逻辑，解读复杂的市场波动与投资行为，也是当下解析金融市场现象的核心研究视角。
本届夏校最大的亮点，就是全面新增AI教研内容，也是耶鲁对金融研究未来趋势的重点布局。
授课教授团队一致认为，AI已经成为行为金融研究的全新核心工具，彻底拓宽了传统金融的科研边界。
课堂上分享了两类极具落地性的前沿研究。其一，依托AI图像识别技术，分析人的性格特征与长期职业发展的内在关联；
其二，利用AI批量解析海量新闻文本，将文字信息转化为量化数据，精准测算市场舆论对企业的整体评价，为金融实证研究提供了全新方法。
巴伯里斯表示，AI早晚得渗透进行为金融研究的每个角落，现在让学生们接触接触，就是给他们开开脑洞，看看未来能做哪些有意思的研究。
以前搞行为金融学研究，最头疼的就是怎么量化人的情绪。你说大家今天恐慌了或者贪婪了，具体怎么用数据证明呢？
今年耶鲁的教授们给出了很硬核的解法。比如凯利·舒教授分享的思路是用AI去分析照片，通过看人脸的照片特征去推断人格特质，再看看这些特质跟后来的职业成就有什么关系。
这让我想起以前我们调参跑模型，其实也是希望机器能捕捉到那些不可名状的人性细节。
另一位来自芝加哥大学的教授更直接，把满网的新闻文章直接喂给AI，让机器把文字转换成数学向量。
以前我们要分析市场对某家公司的看法，只能靠人工去读报，现在有了自然语言处理这种大杀器，机器直接把文字里的情绪倾向变成了数字。
这就好比给原本只能看财报的金融模型装上了眼睛和耳朵，让AI能听见市场上的闲言碎语了。
总得来说耶鲁这几年的步子迈得挺对。从早年罗伯特·席勒教授开创这个领域，到现在引入人工智能的玩法，行为金融学早就不是那种只存在于象牙塔里的纯理论了。
以后这种交叉学科的研究肯定会越来越多，毕竟市场的数据量太大，不用点AI手段真的扒不出那些隐藏的情绪密码。
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