本网讯 9月28日，大数据统计与人工智能技术创新管理研究研讨会在学校下沙校区举行。本次会议由学校管理学院、人工智能技术与创新管理研究团队主办。会议围绕“大数据统计方法创新”“人工智能技术前沿突破”“数智融合与创新管理”三大核心议题展开深度研讨。

校党委委员、副校长董进才出席开幕式并致辞。他表示，当前浙江省正大力推动人工智能技术创新与产业应用，学校坐落于“数字之都”杭州，对人工智能领域的学术研究、技术突破与人才培养理应提出更高要求。大数据作为驱动产业变革的核心力量，已深刻改变企业的经营决策模式、生产运营流程，同时也对企业的数据治理能力、数字化转型速度提出了全新要求。在技术融合层面，大数据与人工智能技术两者深度融合、落地生根，正为经济高质量发展提供可复制、可推广的实践范式。希望与会各方借助本次会议加强交流学习、深化合作探索，共同为人工智能与大数据领域的发展贡献智慧与力量。

本次研讨会开幕式由学校管理学院院长董直庆教授主持，报告环节由广州商学院副校长钟昌标教授、我校宣传部部长王正新教授、管理学院副院长张雷教授等领衔主持。东北财经大学原副校长王维国教授围绕“数字金融发展的碳减排效应——来自家庭消费侧的微观调查证据”主题，指出数字金融发展有助于降低家庭消费碳排放，而家庭消费结构升级和公众环保意识提升则是重要影响途径。这一效应主要体现在地区数字基础设施更完善、数字设备可及度更高，以及数字技能和偏好更强的家庭。合肥工业大学副校长吴华清教授带来了“Data Envelopment Analysis in Streaming Data Contexts:A Heterogeneity-Oriented Approach”的报告，研究面向时间异质性与空间异质性，提升效率评价结果的真实性与稳健性，并为流数据环境下的实时监测与预警提供更加可靠的决策支持。与传统模型相比，考虑了时间异质性和空间异质性的模型能够更准确地评价决策单元绩效。在保证决策单元绩效评价准确性的同时，实现对新进流数据的快速、近实时计算，充分发挥流数据的实时应用价值。

华东交通大学副校长欧阳志刚教授分享了主题为“金融资源、生产要素配置与全要素生产率”的学术报告。生产要素创新性配置是发展新质生产力、推动经济高质量发展的一个重要渠道，研究构建了一个包括融资部门金融资源配置和生产部门生产要素配置的理论分析框架，并基于中国企业中间投入占比较高的现状，在考虑实物资本和劳动两种生产要素的基础上进一步引入了中间投入，系统地测算并分析了不同类型的金融资源配置对各种生产要素配置及全要素生产率的影响。中国人民大学李勇教授分享了“基于大数据的贝叶斯统计推断研究进展及其应用”。研究针对海量数据下模型设定偏差的模型比较问题，提出两种新的基于惩罚的预测信息准则：先借助变分贝叶斯后验分布，从预测视角推导出变分插入预测分布和变分后验预测分布两类预测分布，接着研究了与这两类分布相关、以数据生成过程和预测分布间KL散度期望定义的风险函数，在特定正则条件下证明所提信息准则是各自风险函数的渐近无偏估计量，最后验证了其在海量数据模型设定偏差场景下模型比较的性能。

华东师范大学统计学院院长周勇教授围绕“金融科技中的数据融合方法与技术及其应用”主题展开分享。他指出，金融科技领域的数据融合技术具有高敏感性、强异构性、高实时性与高准确性四大核心特征；随后，他结合实际应用场景深入讲解，既涵盖了智能风控与反欺诈、精准信用评估（赋能普惠金融）等落地方向，也系统介绍了多源数据在金融科技中的应用技术，以及兼顾隐私保护的金融科技应用技术等关键话题。浙江大学青山讲席教授陈松年教授分享了“Universal Factor Models”。该研究提出一种新的因子模型及两种估计量，可适配经典意义下的“弱因子”：无需知晓因子的弱性程度，且因子只需在因变量（Y）分布的小部分区域具备“强性”，模型还能容纳所有因子均为弱因子的均值因子模型。

华中师范大学经济与管理学院院长涂正革教授分享了“大数据赋能减污降碳协同治理：理论逻辑、实践路径与案例验证”。他指出面对污染源复杂多样、分散难控的挑战，数智化治理上在政策监测排放上已经取得较好成效，未来必须探索更多应用的治理场景，尤其是对数智化绿色生产的赋能，带动源头生产中的减污降碳协同效应。华侨大学胡日东教授围绕“地区上下游人工智能发展对民营企业‘走出去’的影响研究”进行报告。他提出“地区上下游人工智能发展是否影响以及如何影响民营企业‘走出去’？存在怎样的差异化效应和演变规律？”等议题。他的研究发现下游AI发展显著促进民营企业“走出去”，而上游AI发展的影响相对较弱，证实了AI产业发展存在明显的方向性差异，提出适度加大对下游AI应用生态的资源倾斜，设立"数字贸易服务基金"，建设国际化AI应用场景库，同时预留上下游协同创新的发展空间。

本次研讨会不仅交流分享了宝贵经验与实践支持，更为推进人工智能时代下生产生活的变革注入了更坚实的信心与动力。学校人工智能技术与创新管理研究团队将以此次会议凝聚的共识与成果为重要指引，持续探索大数据与人工智能融合的新路径、新范式，为实现向“智能赋能”阶段跨越注入持久动能。

（通讯员：杨静舒、陈蓓蓓 编辑：车鹏）