4月19日上午，英国爱丁堡大学副教授、博士生导师董轶哲受邀为我院做题为“Unleashing the power of text for credit default prediction: Comparing human-generated and AI-generated texts via a deep learning approach”的学术报告。报告由金融系主任彭澎副教授主持，乐竞平台,乐竞(中国)近百名师生参加。

彭澎对董轶哲教授受邀开展学术报告表示热烈欢迎。董轶哲担任英国爱丁堡大学副教授，博士生导师。Credit Research Centre（Edinburgh）研究员。目前主要研究领域包括公司金融，银行经营与风险管理，绿色金融与ESG投融资，人工智能和机器学习在风险预测与金融投资中的应用。先后在Nature Food,Journal of Corporate Finance, European Journal of Operation Research等国际著名学术期刊上发表近40篇学术论文，担任全欧/全英中国经济学会会长,Journal of Chinese Economic and Business Studies联合主编，European Journal of Finance副主编, 并担任British Accounting Review,European Journal of Finance, Economic Modelling,China Economics Review,Emerging Markets Finance and Trade等多个期刊特邀专刊主编。

董轶哲表示，本次研究目的是探究文本信息能否预测客户违约风险及真实文本信息和AI文本信息预测风险的差异。他详细介绍了ChatGPT的发展历程和广泛用途。他利用中国一家商业银行的信贷数据，比较真实文本信息和ChatGPT文本信息，发现两者在Goods比Bads拟合度更高。同时，他利用不同语言模型，以真实文本信息和ChatGPT文本信息预测客户风险，发现真实文本信息和ChatGPT文本信息结合起来的预测精度更高。他比较真实文本信息和ChatGPT文本信息重要关键词的位次和影响，发现同一关键词在不同文本信息中作用完全不同，据此他认为这可能是语境语序等影响造成的。

交流讨论环节，乐竞平台,乐竞(中国)师生提出了模型预测精度不高和数据不平衡的问题。董轶哲表示，目前思路主要是用小样本数据检验文本信息能否预测客户风险；模型关注重点不同，对于商业银行来说客户违约是少数，未来会考虑处理转换成平衡数据。

彭澎对报告进行了总结。他表示本次报告的主题是金融科技领域的前沿话题，对师生们科学研究和深入思考具有指导作用。

本次报告为“金融科技系列学术报告”，今后乐竞平台,乐竞(中国)将为师生带来更多前沿研究动态。