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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
2024年12月关于投资决策对可持续性因素的主要不利影响的声明
根据“ SFDR授权法规的问和答案（Q＆A）（委员会授权法规（EU）2022/1288）”，日期为2022年11月17日，考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”，欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会，授权的第25、26和27点。 （PAI 1除外），所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。
金融和投资决策中的人工智能
和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授 控制和金融。 他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。 作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。 特别感谢Dott.ssa。 Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授控制和金融。他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。特别感谢Dott.ssa。Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。
投资决策中的行为偏见
摘要本研究提供了对投资者行为及其与尼泊尔金融市场投资决策背景下的各种行为偏见的关键见解。使用结构化问卷从260个单独的投资者收集数据，并应用了层次回归分析来检验假设。该研究确定了影响投资决策的重大偏见，包括锚定偏见，过度自信和放牧。此外，还研究了金融素养作为调节因素的作用，揭示了其对减少这些偏见影响的重要影响。调查结果强调了尼泊尔新兴市场中独特的投资模式，与发达金融市场的既定规范形成鲜明对比。这些结果对于政策制定者，监管机构和股票市场当局来说是有价值的，可以解决投资者行为，增强金融教育并促进知情决策。关键字：投资者行为，行为偏见，金融素养，尼泊尔。
GSBE 2022关于可持续性因素投资决策的声明更新版本1.2（2025年1月24日）
该声明进一步包括对公共市场投资和私人财富管理中制定的政策的描述，以确定和优先考虑主要不利影响可持续性因素的不利影响，标题为“识别和优先考虑对可持续性因素的主要不利影响的政策描述”。对参与方法的引用在整个声明中都进行了描述，并在标题为“参与政策”的部分中进行了详细讨论。最后，下面的“提及国际标准”部分描述了诸如联合国全球契约等国际标准的企业方法以及经济合作与发展组织（“ OECD”组织（“ OECD”）开发的跨国企业指南（OECD）和联合国商业和人权的指导原则。
人工智能中的用户体验：对基于算法的投资决策的信任
建议引用：Szeli, Leon (2020)：人工智能中的用户体验：基于算法的投资决策中的信任，初级管理科学 (JUMS)，ISSN 2942-1861，初级管理科学等，Planegg，第 5 卷，Iss。1，第 1-18 页，https://doi.org/10.5282/jums/v5i1pp1-18
人工智能中的用户体验：对基于算法的投资决策的信任
本论文研究了投资者对人类顾问管理的投资组合与不同人性化程度的算法管理的投资组合的损失容忍度。主要目标是探索这些群体（人性化算法、非人性化算法、人性化人类和非人性化人类）之间的差异以及人性化可能产生的不同影响。该论文基于先前的研究（Hodge 等人，2018 年），但纳入了新的方面，例如附加变量（人口统计、先前经验）以及自动化投资产品的用户和非用户的比较。这项研究的核心是一项实验，该实验模拟了四个不同投资组合经理随时间变化的投资组合。受试者被要求在五个时间点决定是否持有或出售下跌的投资组合，以衡量他们的损失容忍度。Cox 回归模型显示，人性化人类管理的投资组合具有最高的损失容忍度。人性化导致人类顾问的损失容忍度更高，但非用户组中的算法顾问的损失容忍度更低。
人工智能在投资决策中的作用
在当今迅速发展的金融环境中，人工智能（AI）在投资决策中的重要性越来越多地得到认可。AI使金融机构能够以前所未有的速度分析大量数据集，发现人类分析师可能会忽略的见解。这种能力至关重要，因为在市场波动和技术进步的推动下，财务数据的数量和复杂性继续增长（Lópezde Prado，2018年）。此外，AI增强了预测分析，使机构可以更准确地预测市场趋势和资产绩效。机器学习算法可以识别历史数据中的模式，实时适应新信息并提高决策准确性（Feng等，2021）。这种适应性在以快速变化和不确定性为特征的市场中至关重要。