中国气象局近日对外披露，由复旦大学携手国家气象信息中心联合攻关的国内首个金融气象人工智能模型——“熵机”（stock）已正式面世。这一突破性成果标志着我国在气象与金融交叉领域迈出关键一步，为资本市场风险防控与投资策略优化提供了全新技术支撑。
该模型聚焦于气象要素与金融市场的深层关联，通过整合全球气象观测数据与金融资产价格信息，构建起覆盖多维度、多尺度的量化分析框架。研发团队创新性地引入气象波动指数，将温度、降水、气压等气象变量转化为可量化的金融风险因子，有效填补了传统金融模型在环境变量考量方面的空白。
据项目负责人介绍，"熵机"模型采用深度学习算法与高精度气象预报技术，能够实时捕捉极端天气事件对能源、农业、保险等行业的价格传导机制。在实证测试中，该模型对大宗商品价格波动的预测准确率较传统方法提升约18%，特别是在台风、寒潮等灾害性天气预警与金融市场响应关联分析方面表现出色。
国家气象信息中心表示，此次产学研协同创新打破了气象服务与金融应用的行业壁垒，未来将持续优化模型算法，拓展在绿色金融、气候衍生品开发等领域的应用场景。随着全球气候变化加剧，该成果有望为金融机构应对气候风险提供科学决策依据，助力构建更具韧性的现代金融体系。
