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CNCC｜后疫情时代，人工智能与数字金融共舞
CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月8日举行的【第二届智慧金融技术论坛】。
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论坛围绕“后疫情时代：复苏、挑战、协作共融”主题，宣介人工智能和新一代信息技术在后疫情时代数字金融应用中的创新经验，探讨如何在金融监管与创新的诸多新要求下，更合理使用数字化、信息化、智能化技术助力数字金融业务健康有序发展。论坛将邀请人工智能和金融领域的知名学者与业界专家，聚焦金融场景下欺诈风险监测、收益预测、因果推断、异常行为检测、隐私计算等主题交流研究与应用进展，并以圆桌论坛形式围绕后疫情时代智慧金融的机遇、挑战、协作共融展开研讨，展现数字经济时代人工智能交叉金融的发展新趋势，并探讨、凝聚下一步方向的共识。
论坛安排
顺序 | 主题 | 主讲嘉宾 | 单位 |
1 | 多源数据驱动的财务欺诈风险分析 | 李建平 | 中国科学院大学 |
2 | 基于机器学习的股票收益实时预测 | 李斌 | 武汉大学 |
3 | 因果推断在金融场景下的应用和探索 | 何秀强 | 腾讯 |
4 | 大规模图数据中的异常检测 | 杨洋 | 浙江大学 |
5 | 联邦学习在证券行业的应用 | 谌明 | 浙江核新同花顺网络信息股份有限公司 |
6 | Panel环节 | 论坛主席、共同主席及所有主讲嘉宾 |
论坛主席
敖翔
中国科学院计算技术研究所 副研究员
CCF高级会员，研究方向为智能金融、数据挖掘与自然语言处理。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）、阿里巴巴AIR计划（获优秀学术合作项目）等10余科研项目，在IEEE TKDE、KDD、WWW、ACL等国际权威期刊及会议上发表论文60余篇，CCF A类论文30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、ACL等会议的高级程序委员或程序委员。
论坛共同主席
喻华丽
深圳证券交易所 总工程师
全面负责深圳证券交易所IT治理、技术发展战略规划、信息化建设及数字化转型工作。于1993年4月进入深圳证券交易所，长期从事证券交易等系统的研发和技术管理。作为负责人和架构师主持了第四代交易系统研发、第五代交易系统规划与研发、深港通技术系统建设。多次获证券期货业科学技术奖、深圳市金融创新奖，并在2020年中国数字化年会获数字化领军人物奖。
报告及讲者介绍
李建平
中国科学院大学经济与管理学院 常务副院长/特聘教授
CCF大数据专家委员会特邀委员，国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者奖励计划特聘教授。兼任国际信息技术与量化管理学会（IAITQM）秘书长；中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长、风险管理分会理事长等。主要研究风险管理、大数据管理决策、金融科技。获“中国青年科技奖”、“全国优秀科技工作者”等奖项。
报告题目：多源数据驱动的财务欺诈风险分析
分析大数据时代对财务欺诈风险分析的管理体制、工具以及决策模式的影响，重点包括多源数据驱动的财务欺诈风险分析的理论、机理、技术和典型案例。报告将综述财务欺诈风险分析数据从结构化、半结构化到非结构化的全景式多源大数据的演变，指出多源数据对财务欺诈风险分析带来的机遇和挑战，分析为了应对更高的数据处理要求而提出的欺诈风险分析方法的演变，并总结目前财务欺诈风险分析中仍然面临的主要挑战。
李斌
武汉大学 教授
担任金融系支部书记和金融研究中心主任，兼任中国金融学年会理事和中国中文信息学会社会媒体处理专委会智能金融工作组组长等。研究方向为金融科技、投资管理和机器学习等。他具备金融+科技的跨学科背景与研究能力，在《Journal of Accounting Research》、《Artificial Intelligence》、《Journal of Machine Learning Research》、《管理科学学报》、《中国工业经济》、ICML、IJCAI等金融会计和人工智能类期刊会议上发表论文。
报告题目：基于机器学习的股票收益实时预测
最近的研究发现基于机器学习的投资策略具有非常好的表现。这些策略使用事后发现的异象因子作为股票收益的预测指标，因而无法实时部署。我们从事前确定的基本面信号集合中构建了机器学习策略，发现它们的样本外绩效比现有研究要弱得多。此外，我们发现从样本内绩效到样本外绩效的显著下降，从而支持 Martin and Nagel (2021) 的预测。总体而言，我们的研究结果对基于机器学习的投资策略提供了更温和的观点。
何秀强
腾讯金融科技数据分析与研究中心 高级总监
香港科技大学博士，加入腾讯之前担任华为诺亚推荐与搜索实验室主任，在国际机器学习顶会上发表论文超过50篇，Google论文引用数超过3600次。
报告题目：基于因果推断的智能营销及用户增长
因果推断与大数据、机器学习相结合也成为学术界及业界的热点技术方向，在互联网用户增长等相关场景下中获得越来越多的应用。因果推断技术在金融场景下有着巨大的应用价值和空间，在智能营销、策略评估、用户增长等方面都有很好的应用。本报告将介绍我们在金融相关的业务场景下应用因果推断技术的案例和技术探索，并对金融场景下因果推断技术发展及应用进行展望。