为适应数智时代高等财经教育变革，推进人工智能技术与专业教育深度融合，新学期伊始，金融学院启动了基于DeepSeek大模型的《企业信用评级实验》课程智能助教建设工作。

随着DeepSeek模型的发布，金融学院组织教师利用寒假期间研学人工智能技术的应用，经过多次研讨交流和精心准备，信用管理系教师程茁伦在《企业信用评级实验》课程教学中，指导学生借助DeepSeek对生物医药行业企业的信用水平指标展开深度分析，并生成专业的信用评级报告。课程聚焦生物医药行业，学生需从宏观环境、行业政策、研发投入、市场竞争力、财务数据、外部支持等维度评估企业信用水平。借助DeepSeek大模型，学生快速整合海量行业及企业数据，通过AI模型识别关键风险因子，完成定性与定量、动态与静态指标相结合的建模与分析。相较于传统手动处理方式，DeepSeek显著提升了数据清洗、模型构建及报告生成的效率，同时其智能算法有助于学生更精准地捕捉行业信用风险特性及其影响。

DeepSeek模型引入课程教学有效提升了学生通过处理实时数据进行风险量化分析的能力，可以借助AI辅助决策培养职业判断力，有助于在复杂行业研究中形成系统性信用评级思维，受到学生的欢迎和好评。后续教师团队将全面重构专业课程设计，将DeepSeek嵌入信用评级领域更多课程，同时结合目前生物医药、新能源等战略性新兴产业案例，培养学生对新兴复杂行业的信用风险分析能力。

未来，金融学院将有组织地举办人工智能技术应用的培训与研学活动，将最新数智理念、数智方法、数智模式融入专业课程，推进教学内容迭代升级，打造“人工智能+”专业课程群。借助AI技术的深度融合，重塑教师数智时代教育理念和教学观念，以数智教学能力培养促进教师数智教学实践，提升人才培养智能化水平。