光华讲坛—博士论坛第 78 期

专题：人工智能+金融前沿研究系列讲座

主讲人：经济信息工程学院 赵宇等

时间：2019年12月17日（星期二）下午14：00

地点：西南财经大学柳林校区颐德楼H206

主办单位：经济信息工程学院 科研处

主题一：基于大数据和人工智能技术的智能金融引擎研发

主讲人：经济信息工程学院 赵宇

主持人：经济信息工程学院 王磊

主讲人简介：

赵宇，工学博士，硕士生导师；中国人工智能学会会员，中国中文信息学会会员，中国计算机学会会员，国际学术组织IEICE会员。赵宇在北京邮电大学获得信息与通信工程博士学位，2015年在法国巴黎六大信息学院做访问学者，2015年至2017年以联合培养博士生身份在美国罗切斯特大学计算机系访学。赵宇主要从事人工智能、自然语言处理、机器学习、推荐系统、金融智能等领域的研究工作和相关的教学工作。在所研究的领域，赵宇与国际相关机构进行了广泛的合作与交流，其中包括巴黎第六大学（Université Pierre et Marie Curie）、美国罗切斯特大学（University of Rochester）等。赵宇作为负责人或研究骨干主持参加了多项国家自然科学基金、教育部、中央高校基本科研等项目。

主要内容：

随着大数据、人工智能等新技术对传统金融领域的大力冲击，传统金融行业面临着“百年未有之大变局”。 传统金融被迫向智能金融转型。在介绍人工智能、大数据、以及机器学习的基础上，此次报告重点分析人工智能在金融领域的典型问题及相关案例，并结合当前金融领域人工智能应用热点方向和前沿研究成果，探讨人工智能在新财经背景下金融科技研究面临的机遇与挑战。

主题二：AI+金融—如何精准决策？

主讲人：经济信息工程学院 杨新

主持人：经济信息工程学院 王磊

主讲人简介：

杨新，工学博士，硕士生导师。本科毕业于西南交通大学数学与应用数学专业，后分别在四川大学和西南交通大学获得硕士学位和博士学位（计算机科学与技术专业），主要研究方向是数据挖掘与知识发现，三支多粒度学习，金融智能和商务智能等。已在INFORM SCIENCES、KNOWL-BASED SYS、INT J APPROX REASON、INFORM FUSION等国际期刊和计算机科学、智能系统学报、南京大学学报（自然科学）等国内期刊或IJCRS、ISKE、CIS等国际会议上发表学术论文40余篇，主研国家自然科学基金项目3项，主持省级科研项目2项和省级教改项目1项，参编学术专著1部，主编教材4部，加拿大Regina大学访问学者，是中国人工智能学会（CAAI）粒计算与知识发现专委会委员，中国计算机学会（CCF）Chengdu Chapter委员，ACM、ACM SIGKDD和IRSS会员，曾担任ISKE2017国际会议分会主席、IJCRS2019国际会议3WD-Workshop程序委员会主席等，受邀为INS、KBS和IJAR等国际SCI期刊和会议匿名审稿，获得过ACM分会优博提名奖、中国粒计算与知识发现学术会议优秀论文奖、四川省第一届高校青年教师教学竞赛三等奖，指导学生获得“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛国家一等奖和美国大学生数学建模竞赛一等奖等各类学科竞赛100余项。

主要内容：

该报告运用三支多粒度学习、联邦学习和迁移学习、深度学习等，从思想、方法和技术三个层面介绍如何运用AI实现金融科技领域的精准决策。

主题三：低秩张量填充问题：从局部先验、非局部先验到深度先验

主讲人：经济信息工程学院 蒋太翔

主持人：经济信息工程学院 王磊

主讲人简介：

蒋太翔，理学博士，毕业于电子科技大学数学科学学院。蒋太翔博士一直致力于数学与人工智能交叉科学研究，共计发表SCI期刊或国际会议论文12篇，其中第一作者或者通讯作者论文6篇。2017年获得国家留学基金委资助，公派前往葡萄牙里斯本大学，在IEEE Fellow Jose M. Bioucas Dias 教授的指导下，联合培养一年。2019年上半年，受SIAM Fellow、冯康奖得主、香港大学Michael Ng教授邀请和资助，前往香港访问三个月。

主要内容：

张量填充问题，也被称为张量完备化问题，需要从不完备的部分观测数据中恢复出整体数据。许多高维图像的实际问题都可以被表述为丢失信息的填充问题，但张量完备化是一个严重病态的反问题，在求解上具有不适定性。本报告将介绍通过正则化方法，利用局部先验、非局部先验到深度先验来精确地刻画和有效地利用已知元素和未知元素之间的关系，从而缩小张量填充问题可行解的范围同时提升求解的稳定性。

主题四：网络数据建模及传播研究

主讲人：经济信息工程学院 陈小龙

主持人：经济信息工程学院 王磊

主讲人简介：

陈小龙，工学博士，毕业于电子科技大学计算机科学与工程学院，导师周涛教授。2017年9月获得国家公派留学资格到美国波士顿大学(Boston University)公派联合培养，师从美国科学院院士、经济物理之父、玻尔兹曼奖获得者Stanley教授。获得过国家奖学金、国家励志奖学金、学业奖学金和企业专项奖学金、电子科大优秀硕士、博士毕业生等荣誉。长期担任Scientific Reports、Physica A、 Physica Letter A、 New Journal of Physics、Chaos、物理学报等国内外期刊审稿人。截至目前共发表学术论文共16篇（一作或通讯作者11篇），其中SCI收录9篇（JCR一区6篇，二区3篇），EI收录2篇（SCI与EI论文不重复计算）。已发表论文获得国内外相关领域专家学者的高度评价，Google Scholar全年引用118次。

主要内容：

网络是描述和刻画真实社会现象的重要工具，这次讲座主要是如何利用网络科学的方法做大数据可视化并构建数据模型，并基于构建的数学模型分析和研究真实社会传播现象，如谣言传播，金融风险传播，以及流行病传播等。为真实社会各类传播的预防和控制提供决策依据。