「課程|手記」2025年春季學期《人工智能與金融科技法》課程手記

2024-2025學年春季學期，依托于復旦大學人工智能課程建設經費資助，背靠復旦大學智慧法治實驗室承接的國家重點研發計劃子課題“跨部門金融案件數據共享與知識服務關鍵技術研究”，許多奇教授聯合韓偉力教授、葛江虬副教授、周雅倩副教授、蔡培如青年副研究員，開設了《人工智能與金融科技法》課程。

課程設計旨在深入淺出地介紹人工智能、法律科技與金融科技的交叉與融合。首先，通過導論課程全面梳理了人工智能的定義、發展歷史、核心技術與前沿進展，而后分別在有關數字資產與智能合約、法定數字貨幣與第三方支付的課程中介紹了區塊鏈技術與新型支付體系的基本原理，力圖為學生構建堅實的知識框架。

在應用層面，課程理論與實踐并重，不僅介紹了“智慧法院”等法律科技（LegalTech）在中國的發展與應用，也詳細回顧了全球金融科技（FinTech）從1.0到4.0的演進歷程。通過分析真實案例，生動展示了人工智能在法律和金融行業的具體賦能。此外，課程內容還展開介紹了網絡借貸、股權眾籌，以及由大語言模型等技術驅動的智能投顧與資管產品。

在治理層面，課程通過“閃崩事件”等案例分析了高頻交易與操縱市場，提綱挈領地介紹了金融創新的監管風險。課程還全景展示了金融消費者與適當性義務、金融營銷與廣告宣傳等方面的監管框架，前瞻性地審視了算法偏見、數據隱私、系統性風險等治理挑戰，并邀請奧地利維也納大學Thomas Jaeger教授分享了歐盟《人工智能法案》及平臺經濟的監管框架。

特別的，課程設置了AI-AGENT（智能體）制作環節，通過詳細的流程指導，鼓勵學生自己創建面向法律業務的AI-AGENT。

AI-AGENT制作展示

在制作環節之初，課程助教應岳組織了相關培訓。

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一、扣子平臺智能體

王曉懿同學為大家介紹了其搭建的四項扣子平臺智能體，分別為法律問答機器人、合同批量審核助手、案例/證據整理同步飛書機器人、熱點文章收集整理機器人。

「針對法律實踐中對于法律問題解答的問題，大量合同初步審核耗時時間長、效率低的問題，圖片等多種文件類型的案例/證據信息整理與同步至團隊飛書步驟冗雜問題，以及寫作所需熱點事件或熱點文章收集問題，利用扣子平臺進行多類型工作流搭建，同時結合系統插件或者搭建知識庫/數據庫，利用打造的智能體協助有關實踐問題的解決?！?/p>

「作為沒有任何技術基礎的法學生，通過自己參與到AI-AGENT的實踐中，經歷了“學習-嘗試-挫折-調試-完善”的不斷學習和實踐的路徑，我在搭建AGENT的過程中收獲非常多。從站在法律人的角度尋找目前在法律實踐工作中亟需解決的痛點，到從零開始對于扣子平臺工作流搭建的全面學習和每一個功能、每一個步驟的逐步嘗試，再到逐漸能夠熟練運用平臺并結合AI生成代碼實現多種需求的復雜功能，自己在這一不斷學習嘗試的過程中最終打造出了可能可以應用到法律實踐中的智能體產品，這個經歷讓我更加確信一點：懂法律、懂AI且真正會應用AI，對于我們發展意義重大。也非常感謝老師和同學們的啟發，使我繼續在AI-AGENT領域不斷探索?！?/p>

二、勞動法法律法規檢索

閆路暢、王美璇、張淏、蔡靜桐、楊佳寧、謝汶錚同學構建了勞動法法律法規檢索智能體。

「構建勞動法法律法規檢索網頁具有可行性與實用性，相關法律法規數量有限，且在日常生活中高頻實用。具體思路是通過Cursor編程搭建網頁，核心在于解決三方面問題：

1. 拆分文件：將勞動法法律法規轉化為CSV文件，便于網頁外接調用；

2. 相似度匹配：在AI-AGENT中集成匹配邏輯，從而精準定位查詢需求；

3. 調用API：接入硅基流動（SiliconFlow）API，實現檢索結果的智能關聯與高效反饋。」

三、利用DIFY與DOCKER創建合同文本翻譯器

陳怡斐、張甜甜、周谷歌同學利用DIFY與DOCKER創建了合同文本翻譯器。

「我們認為，AI-AGENT可以簡單理解為它就是一個基于前端的框架，這個框架可以調用市面上所有的AI接口以及其他功能，可以把所有接口的能力匯聚到一起，來協作調用它們，最終來制作屬于我們自己的AI應用。目前市面上開源的框架主要有Dify和Flower。我們在此處選擇Dify。

如何快速的使用Dify，總共有三種部署方式，包括官方在線版本、本地部署和服務器云部署。新手可以選擇官方在線版本，打開Dify官網https://dify.ai/zh，點擊“開始使用”，可以正常來到dify的登錄頁面，可以使用任何賬號，或者是郵箱注冊我們自己的賬號來登錄。

現在我們如果想要更加私密地使用的話，可以選擇本地部署Dify。通過將Docker嵌入Dify，根據自己的需要選擇合適的大模型，輸入相應的指令，可以生成相應回復。」

四、文件格式檢查系統

張雨婷、閆亞非同學構建了文件格式檢查系統。

「我們構建的AI-AGENT的主要目的是對法律文書的格式進行高效的標準化審查。通過在Cursor軟件中裝載Python環境，即便在沒有編程基礎的情況下，可以依靠Cursor的代碼寫作能力完成此項工作，只需要將我們的需求告訴Cursor并讓他自主運行給出的代碼，檢查程序運行的時候出現的問題并進行修改，提出可以改進之處，讓Cursor完善代碼。

具體而言，這個AI-AGENT能夠實現以下功能：

1. 文件管理功能：支持批量上傳 Word 文件、刪除選中文件、清空文件列表、顯示已上傳文件數量和名稱。

2. 文件類型選擇：支持自主選擇民事起訴狀、民事答辯狀等文件類型。

3. 格式檢查功能：針對不同文件類型應用特定檢查規則。檢查內容包括標題、當事人信息、訴訟請求、事實和理由、落款等，能夠實現驗證字體、字號、排版、段落間距等格式要求。

4. 結果展示與導出：直觀顯示每個文件的檢查結果（通過 / 未通過），列出所有不符合規范的問題，支持將檢查結果導出為文本報告。

5. 用戶體驗優化：視覺上采取淡藍色主題界面，窗口大小可自由調節；增加了操作日志記錄，便于追蹤和問題排查。」

五、介紹騰訊IMA

劉琴心、張然同學介紹了對騰訊IMA軟件的使用心得。

「在信息爆炸的時代，高效管理海量知識已成為職場人士、學生等人群的核心需求。要同時滿足信息記錄、存儲、檢索、分類、快速調用的軟件很少。

騰訊推出的IMA.Copilot （簡稱為 IMA）是可以系統化地整理、調用知識的軟件，其同時具有創新的功能設計與生態優勢，特別是和DeepSeek-R1與微信生態的深度融合。

作為法學生，我們要面對大量的法律法規更新、政策調整等信息，同時還要在海量案件、法律分析中做出報告，這款軟件能大大提高了我們管理和調用知識的便捷性，從而提升學習、工作效率。

我們通過學習軟件的各項功能，尤其是嵌入式AI在筆記本中的運用，提高了應對日常法律情景的能力。同時，我們在論文識別、案件檢索過程中也發現了其功能的不足。」

六、嘗試利用密鑰（API-KEY）

趙嘯同學介紹了利用密鑰訪問DeepSeek的過程。

七、分享配置AnythingLLM過程

蘇宇航同學介紹了AnythingLLM。

「以IMA和AnythingLLM所提供的服務直接進行個人數據庫的構建。注冊一個硅基流動賬號并獲取密鑰，或者使用DeepSeek自帶密鑰。配置完成后上傳所需法律法規和司法案例，通過一定的問答流程對AI進行個人化推理即可。」

文字| 應岳、選課同學

圖片| 選課同學

編輯、審校| 白禮杰