讲座伊始，蒋崇辉副院长对其研究领域及学术成果进行介绍，姜富伟教授表示，希望能与参会的同学进行深入交流学习。

姜富伟教授提到，在金融领域，如何有效预测市场风险并管理投资组合一直是投资者和学者关注的焦点，通过借鉴席勒的叙事经济学，结合人工智能技术，对新闻和社交媒体中的经济变量进行定量化分析，以预测股票市场的风险和回报是目前学术研究中的前沿话题。讲座中，姜富伟教授介绍了一种创新的研究方法，即利用非结构化数据挖掘技术，如文本和图像识别，来分析投资者群体的行为和情绪。这种方法的核心在于，它能够捕捉到宏观经济金融数据无法提供的细节，从而为投资决策提供更为深入的洞察。姜富伟教授指出，尽管目前机器学习和AI在金融学术研究中的应用还处于早期阶段，但其前景广阔，特别是在监管、模式识别和业内实践方面。姜富伟教授还展示了如何应用LDA主题建模技术，通过分析华尔街日报的金融新闻数据，构建了180个主题模型。通过对接近900,000条新闻数据的词频矩阵进行定量化处理，运用线性回归、主成分分析、数据降维和随机森林等五种统计分析方法，平均多个模型的统计结果，发现美国股票市场的风险与地缘政治事件显著相关。

实证研究结果显示，基于叙事文本的数据分析成功预测了股市的下行趋势，由此可以提出在不同市场情况下投资组合管理的多空策略。这些策略与传统的、依赖于结构化宏观经济数据的方法相比，展现出显著的差异，为投资组合管理带来了巨大的潜在改进。姜富伟教授说，随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，将叙事经济学与AI技术相结合的研究方法，将为金融风险预警和投资组合管理提供更加精准和有效的工具。这场学术讲座不仅为我们展示了AI在金融领域的应用潜力，也启发了我们对未来金融研究和实践的新思考。

最后，主讲人与在场师生进行了交流讨论，与会师生和主讲人就模型参数设定，是否能用于投资组合管理实践进行了积极讨论。至此，此次学术讲座圆满结束讲座过程中讨论氛围极为浓厚，促进了师生之间的学术交流。