1、 課題簡介：本課題聚焦于中國信托行業在養老金融領域的創新實踐與特色化發展路徑，旨在通過分析信托公司現有養老金融業務模式、政策環境及市場需求，總結信托行業參與養老金融的獨特優勢與可行性路徑，提出可落地的特色化發展建議。

2、 課題背景：在人口老齡化加速、第三支柱養老保險體系亟待完善的背景下，養老金融已成為信托行業轉型的重要方向。信托憑借其靈活的制度、資產管理能力及長期資金運作經驗，在養老財富管理、養老產業投資、養老社區服務等領域具有獨特優勢。然而，當前信托參與養老金融仍處于探索階段，如何通過差異化路徑（如產品設計、客戶群體定位、風險管控等）形成競爭力，亟需系統性研究。

3、 學生所需承擔的工作職責：（1）數據與政策研究：收集并整理養老金融相關政策文件（如《關于推動個人養老金發展的意見》等）、信托公司養老金融業務案例及行業數據（市場規模、產品類型、收益率等）；分析國內外養老信托的實踐模式與成效。（2）案例分析與訪談支持：參與撰寫信托公司養老金融業務案例分析報告（如產品設計邏輯、客戶群體定位、盈利模式等）；協助開展專家訪談或企業調研，整理訪談記錄與行業觀點。（3）數據分析與報告撰寫：使用Excel、Python等工具整理分析數據，提煉養老金融市場需求與痛點；協助完成行業研究報告、政策建議書或學術論文的初稿與圖表制作。（4）文獻與國際經驗研究：查閱國內外養老金融相關文獻，翻譯或整理英文資料。

1、 課題簡介：

本課題圍繞公司品牌宣傳需求，開展平面設計與視頻剪輯實踐項目，包括但不限于海報設計、宣傳物料制作、產品短視頻剪輯等，提升學生創意設計與實操能力。

2、 課題背景：

隨著公司業務拓展，對視覺宣傳素材的需求日益增長，需吸納設計專業學生參與實際項目，實現校企資源互補。

3、 學生所需承擔的工作職責：

l  負責公司產品海報、活動宣傳圖等平面設計；

l  完成產品介紹、活動記錄等視頻的剪輯、配音及特效制；

l  與團隊溝通需求，按標準流程修改完善作品。

1、 課題簡介：地方金融控股公司的多牌照協同機制，能夠為科技企業提供全方位、多層次的金融支持。因此，研究地方金融控股公司如何在多牌照協同機制下，支持科技型企業的全生命周期發展，能夠為地方經濟的轉型升級和科技創新提供有力的金融支撐。

2、 課題背景：科技金融作為金融“五篇大文章”之首，已成為推動經濟高質量發展的關鍵力量。然而，科技型企業在成長過程中面臨不同階段的資金需求，從初創期的種子資本，到發展期的擴張資金，再到成熟期的并購與轉型，每個階段都需要有針對性的金融服務和產品支持。地方金融控股公司作為區域經濟的重要金融力量，擁有多種金融牌照，具備較強的跨牌照金融協同能力。

3、 學生所需承擔的工作職責：（1）剖析金融支持科技型企業現有支持模式；（2）開展地方金融控股公司業務協同與產品創新研究。

1、 課題簡介：地方金融控股公司憑借多牌照協同機制，得以從全方位、多層次為科技企業提供金融支持。在這一過程中，業務協同的優化問題與NP難問題中的 “背包問題”高度相似，需要在收益最大化、風險最小化等多個目標間進行權衡。然而，傳統優化方法難以有效應對其復雜性與動態性。因此，亟需引入科學且精準的定量方法，用以實現金融資源的高效配置，為行業發展注入強勁動力。

2、 課題背景：在金融創新浪潮中，地方金融控股公司成為推動區域經濟發展、助力科技企業成長的關鍵力量。其多牌照協同雖潛力巨大，但業務協同優化面臨復雜難題。過往定性分析不足以精準破局，亟需定量研究，借助數據與模型，量化權衡收益、風險等目標，為提升協同效能提供科學依據。

3、 學生所需承擔的工作職責：（1）根據項目需求，構建多目標優化模型；（2）借助啟發式算法等求解該模型。

1、 課題簡介：（同時簡單描述出課題的實用價值）

本課題旨在借助當前先進的大語言模型（如DeepSeek、GLM等）與自然語言處理（NLP）技術，對金融領域的各類非結構化文本數據（包括年報、公告、研報、監管文件等）進行高效識別與關鍵信息提取，提升信息加工效率與金融風險分析的智能化水平。通過模型訓練與微調，構建適用于地方金控集團業務場景的金融文本處理工具，為風險預警、合規審查、投融資分析等提供技術支持。

2、 課題背景：

隨著金融業務的不斷復雜化，金融控股公司面臨著海量非結構化文本數據的處理需求，傳統手工處理方式效率低下、準確率有限，已難以滿足風控與決策支持的要求。近年來，大語言模型技術的發展為金融文本的智能識別與語義理解提供了新的解決路徑。結合本地語料與業務需求，開展面向實務場景的模型應用研究，具有顯著的現實意義與應用前景。

3、 學生所需承擔的工作職責：

（1）文獻調研與資料整理

（2）數據預處理與建模輔助

（3）人工智能技術分析與選型

（4）報告撰寫與成果展示