金融学院学业导师左喜梅老师在七号公寓一站式学生社区开展“DeepSeek平台助力金融毕业论文实战”讲座，针对选题、数据处理、创新点挖掘等痛点，结合工具演示与案例分析，为学生提供全流程学术支持。

讲座聚焦三大核心问题。选题环节，左老师通过梳理《中国工业经济》等顶刊近三年关键词，如“生成式AI”“全球价值链”等，锁定研究热点，并现场演示DeepSeek提示词模板。输入“金融专业+人工智能”关键词，平台秒级生成“联邦学习反洗钱系统”等创新选题，解析研究意义时强调“追问研究空白”功能，通过关联顶刊文献帮助学生识别选题价值。

数据实战部分，左老师分享三大获取渠道：学校图书馆数据库（CNKI、Wind）、科研服务类公众号（草莓科研服务网）、二手平台（经管之家），并演示DeepSeek清洗三步法。针对学生展示的财务数据缺失问题，平台提供“筛选-填充行业均值-缩尾处理”步骤，提升数据处理效率。她特别指出，非结构化文本数据可通过平台生成Python代码转化为结构化评分，降低技术门槛。

创新突破方面，左老师结合《中国工业经济》案例，对比传统计量模型与机器学习方法，建议学生从方法论（引入Transformer模型）、理论框架（构建新分类）、成果表达（突出文献差异）三方面创新。针对“编程基础薄弱”的普遍问题，她强调利用平台生成代码模板，聚焦模型逻辑而非技术细节，例如联邦学习研究中明确核心机制即可借助工具实现。

DeepSeek平台的多元应用是讲座重点。左老师演示输入“生成式AI金融资源错配”后，平台秒级生成含政策前沿（欧盟《AI法案》）的结构化大纲，自动匹配近三年顶刊文献搭建综述框架，并现场改写学术段落降低重复率，展示工具在大纲生成、文献综述、润色查重中的高效辅助作用。

此次学业导师进社区活动，不仅为金融类毕业论文写作提供了“工具箱”，更点燃了学生对学术研究的热情。在DeepSeek平台助力下，科研不再是“闭门造车”，而是“数据驱动+智能辅助”的高效实践。期待更多学生将所学转化为成果，在金融学术领域探索创新！