（通讯员 李梦迪 陈润凡）3月31日，华中师范大学信息管理学院第69期“桂子信管讲坛”在南湖综合楼N10001报告厅圆满举行。本次讲坛特邀四川大学特聘教授、博士生导师、国家高层次人才计划入选者余乐安教授担任主讲，围绕“大模型驱动双层语义增强的企业信用风险预测”这一前沿课题展开深入探讨。讲座由信息管理学院副院长刘百灵主持，学院众多师生到场参与，共同聆听这场聚焦人工智能与风险管理交叉领域的学术盛宴。
余乐安教授首先从宏观背景切入，系统梳理了我国信用体系建设的现状与挑战。他指出，尽管我国征信体系起步较晚，但庞大的服务对象群体孕育着巨大的市场潜力。通过对“金融信用”与“社会信用”两大体系的精准区分，余教授阐明了信用体系对国家经济发展的支撑作用，为在场师生构建起清晰的风险管理宏观视野。在梳理国际主流信用评估方法的演进脉络时，他将模型发展归纳为统计计量、机器学习与深度学习三大阶段，并敏锐指出现有研究普遍受限于结构化数据，难以捕捉数值背后的财务逻辑与商业语义，这一语义理解的缺失成为制约信用风险预测智能化的关键瓶颈。
针对上述局限，余教授重点分享了利用大模型实现语义增强的双层创新路径。他提到，在数据层面，通过大语言模型将数字模态转化为文本模态，挖掘财务指标背后的专家级语义；在模型层面，提出对比多模态、多任务学习模型（CML），借助对比学习技术对齐不同模态的特征，形成从数据分片到特征融合的完整智能评估框架。而在实证研究部分，余教授强调CML模型在真实企业信用数据集上表现优异，与经典模型及多种深度学习变体相比，在样本受限、类别不均衡等复杂场景下均展现出显著优势与稳健性，研究成果兼具学术突破价值与金融实务应用潜力。
在互动环节中，针对师生提出的问卷分析、模型学习等问题，余教授给出了务实而富有前瞻性的建议。他鼓励大家积极拥抱大模型技术，善用互联网资源提升编程能力与模型鉴赏力，并展望了未来融合RAG与Agent等前沿技术的研究方向。刘百灵副院长在总结中表示，此次讲座系统呈现了大数据与人工智能在垂直领域的应用前沿，为学院开展跨学科研究提供了宝贵的经验借鉴。
（审读人：刘百灵）
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