系统性金融危机是全球经济治理中的重大课题。
中国工程院院士蒋昌俊指出，这类危机平均每隔十年便会全球性爆发，对经济社会造成严重冲击。
然而，传统金融风险防控体系主要依靠计算机系统和人力管理，在面对复杂经济活动中的隐性风险时，往往难以及时发现和预判。
这一现状成为全球金融监管部门亟待解决的难题。
同济大学金融安全团队研发的这一装置正是为破解这一难题而生。
装置采用"人机共融"模式，将复杂的金融危机演变过程以可视化方式清晰呈现，为金融风险防控提供了创新的方法论。
在现场演示中，该装置成功重现了2023年硅谷银行破产事件的完整推演过程。
从美联储启动加息政策开始，装置逐步模拟了银行间拆借、债券抛售、科技公司集中提取存款、社交网络恐慌情绪蔓延等一系列连锁反应，最终推演出银行挤兑的结果。
整个过程在不到一分钟内完成，充分展现了装置对政策传导机制的精准把握能力。
装置的核心定位为政策模拟推演平台。
其创新之处在于将真实世界数据与虚拟预测数据相融合，通过"智能体"决策驱动大规模模拟。
相比传统政策试点周期长、场景有限的局限性，这一平台使政策制定者能够在虚拟环境中定义政策边界、要素、变量和规则，通过反复模拟运行来优化政策方案，确保政策投入真实市场后能够达到预期目标。
装置的技术体系围绕"半实体"方针构建。
系统中每个金融机构均被设定为"智能体"，部分由真实数据驱动，部分为虚拟生成。
为赋予智能体真实的决策能力，团队研发了"书生济世"金融大模型，并结合专业小型模型为智能体提供体系化的金融知识。
同时，团队在交易风控领域积累的毫秒级响应高并发计算技术、"方舱计算"架构，以及同济大学四大校区的算力中心，共同为大规模模拟提供了坚实的计算支撑。
从应用前景看，该装置具有广泛的服务潜力。
在政府层面，可服务于央行、财政部等部门的政策制定和风险防控；在产业层面，可为各大商业银行提供风险管理工具；在市场层面，可支撑市场机构和第三方支付机构的风险识别。
通过这一装置，可以实现各层次行为与政策、市场的有效互动，形成纵横交错的风险防控网络。
这一突破性成果是蒋昌俊及其团队三十年技术积累的结晶。
早在三十年前，蒋昌俊的博士论文就聚焦并发系统理论。
2005年起，团队率先使用核磁共振成像仪研究认知科学，形成了"内部认知智能"与"外部行为智能"结合的独特技术路线。
过去十年间，团队专注于市场风控系统研发，为支付宝风控系统建设奠定了理论基础，并于2020年成功拦截了一起重大金融诈骗案。
如今，装置实现了从市场层面到产业链层面、政府决策层面的跨越，体现了更强的系统性和全面性。
蒋昌俊表示，该装置目前尚处于初期阶段，需要逐步完善和定型。
团队争取在三年内实现系统稳定可行，五年内达到成熟状态。
未来还将考虑分层次、分级别进行开源，借助全球同行的力量对系统进行测试和优化。
在全球金融治理体系深度变革的当下，这项具有自主知识产权的重大创新，不仅标志着我国在金融科技领域实现从跟跑到领跑的跨越，更将为构建更具韧性的国际金融体系提供中国方案。
正如研发团队所言，防范系统性金融风险是一场与时间的赛跑，这项"国之重器"的诞生，恰逢其时地为我们赢得了战略主动权。
未来随着技术持续迭代，其价值必将从风险预警向智能决策延伸，最终成为维护经济安全的重要基石。