诚邀参与！第17届中国大数据技术大会专题论坛「金融大数据风险治理论坛」即将在京启幕

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由中国计算机学会主办的第十七届中国大数据技术大会（简称BDTC 2023）金融大数据风险治理论坛即将于8月26日在京启动。该论坛邀请多位金融大数据领域的专家分享前沿技术与学术成果，诚邀对金融大数据风险治理感兴趣的朋友共同交流探讨。

报名链接：第十七届中国大数据技术大会——金融大数据风险治理论坛参会报名

金融大数据风险治理论坛
2023年8月26日 14:00-18:00
北京中科闻歌科技股份有限公司

论坛简介

金融安全历来是国家安全的重要组成部分，是经济平稳健康发展的重要基础。有效防范化解重大经济金融风险也是2023年中央经济工作会议的重点经济工作任务之一，体现了金融风险治理的高度重要性。近年来，大数据、人工智能等信息技术在金融风险防范应用中已得到广泛实践，隐私计算、量子计算、大模型等前沿技术进展在金融风险治理中也具有积极的应用前景。本次论坛将通过嘉宾报告的形式，介绍利用大数据分析、人工智能技术防范化解金融风险的理论、方法与应用进展，并以圆桌论坛的形式探讨在后大模型时代，结合国家金融机构改革和金融风险治理需求，大数据和人工智能技术将如何作为。

日程安排

主持人：敖翔中国科学院计算技术研究所副研究员
时间	议程
14:00-14:10	专委会领导致辞、中科闻歌公司领导致欢迎辞
14:10-14:40	《复杂金融系统中协同行为建模与预测》郑晓龙中科院自动化所研究员
14:40-15:10	《基于图的复杂交易行为分析》熊赟复旦大学教授
15:10-15:30	茶歇
15:30-15:50	《挖掘数据要素价值赋能普惠金融服务》王治平江苏省联合征信有限公司信息技术部总经理
15:50-16:10	《面向金融网络风险评估的数据挖掘方法》程大伟同济大学副教授
16:10-16:30	《大模型下的金融风险治理应用探讨》李娜中电金信商业分析事业部首席数据咨询顾问
16:30-16:50	《复杂场景下金融风控的模型构建与技术应用》罗引北京中科闻歌科技股份有限公司CEO
16:50-17:30	圆桌论坛：《后大模型时代的金融风险治理之路》全体报告人
17:30-18:00	参会代表参观中科闻歌公司展厅全体论坛嘉宾

论坛主席

敖翔，中国科学院计算技术研究所副研究员

个人简介：博士，硕士生导师，CCF高级会员，CCF大数据专家委员会执委。研究方向为金融数据挖掘和自然语言处理。先后主持国家自然科学基金项目3项，CCF-腾讯犀牛鸟科研基金（获优秀奖）、腾讯广告犀牛鸟专项基金、阿里巴巴AIR计划（获优秀学术合作项目）、蚂蚁金服金融安全专项基金等10余项科研项目，在IEEE TKDE、KDD、WWW、ICDE、SIGIR、ACL、AAAI、IJCAI等国际权威期刊和会议上发表论文70余篇，其中CCF A类论文40余篇。入选北京市科技新星、中科院青促会、微软亚洲研究院“铸星计划”。担任SIGKDD、WWW、SIGIR、ACL、AAAI、IJCAI等学术会议的（高级）程序委员。

论坛嘉宾

郑晓龙，中国科学院自动化研究所研究员

个人简介：博士生导师、中国科学院特聘核心岗位研究员、国家杰出青年科学基金获得者。已主持国家重点研发计划、国家科技重大专项、新一代人工智能重大专项等国家相关项目20余项，发表学术论文150余篇，获省部级科技奖励5项，担任7次领域国际学术会议执行主席以及40余个国际顶级或知名学术会议程序委员会委员，担任中国指挥与控制学会大数据科学与工程专委会副主任委员及总干事、中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任委员、中国人工智能产业发展联盟学术与知识产权组副组长以及多个国家知名学会和智库的专委会委员，担任国家基金委、科技部和国家多个部委的项目评审专家。

报告主题：复杂金融系统中协同行为建模与预测

报告摘要：社会发展正在经历“数字化、网络化和智能化”的大变革。这场变革始于新技术应用，并被快速外溢到社会、经济、生活方方面面。虚拟空间的涌现及与真实世界的平行交互，人、机、物、网之间前所未有的互融互通，使得复杂金融系统呈现崭新的发展形态和新特征。这些新形态带来了很多激动人心的新机遇。同时，由新技术应用引发的新风险与群体社会活动、区域经济发展等诸多因素关联交织在一起，呈现前所未有的耦合性和级联性。新形态下，复杂金融系统的很多基本假设及其内在涌现行为需要重新审视、分析及建模。解决上述挑战的核心是理解、建模和预测复杂金融系统间的协同行为。本报告首先阐述社会新形态背景下的复杂金融系统新特征及其面临的协同行为建模与预测挑战，然后，针对上述挑战和研究问题，阐述报告人近期在复杂金融系统协同行为建模与预测方面的一些研究工作，最后，讨论当前该方面研究存在的机遇以及未来的发展趋势。

熊贇，复旦大学计算机科学技术学院教授

个人简介：博士生导师。现任上海市数据科学重点实验室副主任，中国计算机学会大数据专委委员。曾任中国计算机学会青年计算机科技论坛上海主席。研究方向包括大数据、人工智能算法及其应用。研究工作获得了国家、省部级和企业项目资助。研究成果获中国计算机学会科学技术发明、上海市科技进步等奖项，出版专著4本，发表论文80余篇。在国内率先开展数据科学的研究工作，提出了一批新型的大数据挖掘算法，这些算法已经被应用于证券交易所、医联平台、交通信息中心等上海市大数据建设重要领域。

报告主题：基于图的复杂交易行为分析

报告摘要：数据成为新的生产要素，驱动行业创新。行为数据如何有效利用已成为学界与业界都关注的问题，但行为数据的复杂性（例如动态性、异质性、关联性等）也给分析方法研究带来了挑战。本报告介绍基于图的复杂交易行为数据分析方法，及其在金融业务监管场景中的应用。

王治平，江苏省联合征信有限公司信息技术部总经理

个人简介：博士，中国计算机学会高级会员、中国计算机学会大数据专家委员会委员，中国人工智能学会会员。目前担任江苏省联合征信有限公司董事、信息技术部总经理、平台建设部总经理，负责人工智能、大数据技术在金融场景的研究与应用。曾任中兴通讯股份有限公司大数据技术总工、华为技术有限公司电信大数据首席技术规划。作为主要技术负责人承担工信部重大专项3项、科技部8632项、军委科技委项目1项、省科技成果转化项目1项、省核心技术攻关1项，授权发明专利十余项。

报告主题：挖掘数据要素价值赋能普惠金融服务

报告摘要：介绍国内外征信行业发展历史、现状和趋势，以及国内监管部门对征信业务的管理要求。结合征信业务管理办法从征信数据采集、治理、挖掘、应用等维度介绍江苏省联合征信围绕数据要素价值挖掘在金融场景应用中的实践。

程大伟，同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系副教授

个人简介：2018年毕业于上海交通大学计算机科学与工程系仿脑计算与机器智能研究中心，获工学博士学位。同年入上海交通大学人工智能教育部重点实验室从事博士后研究工作。担任网络金融安全国家级（省部共建）协同创新中心主任助理。主要研究领域包括金融大数据、大数据分析与挖掘、图神经网络、深度学习与深度强化学习。在KDD、TKDE、ICDE等学术会议和期刊上累计发表50余篇学术论文。

报告主题：面向金融网络风险评估的数据挖掘方法

报告摘要：金融系统通过有效管理各方主体的关系（例如：担保借贷、在线交易、股权融资等）来优化社会资源配置，促进国家和社会的经济发展。随着数字经济的快速发展，金融系统中的各个实体之间的关系日益加深，正在演化为错综复杂的金融网络。报告从数据驱动的角度介绍金融网络风险防控的相关研究工作，包括欺诈洗钱的关联交易检测、信贷风险传染的概率图学习等。

李娜，中电金信商业分析事业部首席数据咨询顾问

个人简介：毕业于中国人民大学计算机软件与理论专业，目前担任中电金信商业分析事业部副总经理，首席数据咨询顾问。曾供职于阿里巴巴、Teradata、东南融通等多家大型公司，专注于数据资产体系建设、企业级数据模型、数据分析与应用等相关规划咨询、方法论与方案创新等。

报告主题：大模型下的金融风险治理应用探讨

报告摘要：金融风险治理体系经过多年的建设已经非常完善，在后大模型时代，金融风险治理体系如何演变，大模型如何能够协助金融企业进一步完善风控体系是本报告讨论的重点。

罗引，北京中科闻歌科技股份有限公司CEO

个人简介：博士，正高级工程师。北京中科闻歌科技股份有限公司CEO，2015年至2019年任中科院自动化所互联网大数据研究中心副工程师，入选北京市科技新星计划，获王选新闻科学技术人才奖，北京市科学技术进步二等奖。曾担任国家某大数据重大项目首席架构师，参与3个国家自然科学基金、4项科技部重点研发计划，在国际期刊和会议中发表论文8篇，申请专利12项。

报告主题：复杂场景下金融风控的模型构建与技术应用

报告摘要：在金融科技发展、金融政策促进等多重因素驱动下，我国金融行业创新活跃，新技术、新模式、新渠道衍生出金融产品的新形态、新发展，为金融业发展提供了巨大的势能。与此同时，少数不法分子借“金融创新”名义实施非法金融活动，新型不法行为层出不穷。随时互联网条件下衍生出众多新的形态，非法金融活动呈现传播速度更快、涉及面更广、异化能力更强、交织叠加更复杂等新特征，风险识别和防范处置也更加困难，对当前金融风险监测和防控提出了新的巨大挑战。新形势下，面向防范化解重大金融风险及维护社会金融秩序稳定的监管需求，核心是构建以“数据融合、线索发现、关联分析、监测预警、协同联动、处置追踪”六位一体的金融风险发现与防控的闭环技术体系。本报告首先阐述报告人在新形势下防范化解金融风险的业务发展进程，然后针对当前面临的挑战和研究的问题，阐述报告人以“人工智能 + 大数据”技术赋能防范化解金融风险的一些研究工作，最后，介绍在报告人在金融风险监测与防控领域的解决方案和自身优势。