2025年7月2日，应学院邀请，浙江财经大学程舒意老师在合肥中心会议室作了题为“基于大语言模型的精细同业公司识别研究”的学术报告。报告会由学院副院长吴鑫育教授主持，部分教师及研究生聆听了报告。
在报告中，程舒意以上市公司的产品描述文本为基础，运用大语言模型等技术方法，构建了适应中国场景的动态产品场域指标，并从多角度验证了该指标的有效性。她指出，相较于传统的证监会行业分类和基于词模型的分类方法，基于大语言模型和预训练文本嵌入模型构建的产品场域分类方法能够更准确地识别产品业务关联公司，具体表现为：同业公司间基本面关联性显著更高，跨行业公司异质性更为突出；对公司披露的竞争对手及共同机构投资者持股的识别率更高；同业公司股票收益率联动性增强，领先-滞后效应更为显著。
报告结束后，与会师生就大语言模型的应用、指标构建方法等技术细节与程舒意展开了深入交流与探讨。
（撰稿：杨思羽；审核：吴鑫育）
