4⽉7⽇晚，由上海财经⼤学科研处主办，校团委、校学生会共同承办的上财“学者·学问·学派”论坛（第四十三期）于国定路校区第⼆阶梯教室如期举⾏。本期论坛主讲嘉宾为我校统计与管理学院黄勉教授，⻩教授以“数据科学视⻆下的建模分析和模式创新漫谈”为题，结合⼤量项⽬实践经验，以丰富的图表和案例详细阐述了数据科学时代下，社会对模型创新以及模式创新的需求情况，从国家、企业、学校、个⼈等⻆度分享了他对⼈才培养、模式创新的思考。现场座⽆虚席，近200名师⽣共同聆听了本期论坛。
⾸先，黄教授详细介绍了数据科学时代背景。他以国家发展规划中⼤数据科技需求、各⾏业中激增的海量数据为例，阐述了数据科学模式创新的必然性。他以⾦融业为⼊点，推荐了⾦融业数据分析的⼊⻔书籍，并运用实际案例进行了详细的介绍，还对⽐了⾦融数据分析的两种常⽤模式——“基于内在逻辑关系和理论形成模型”、“数据挖掘和机器学习直接建模”。
接着，黄教授以在研的ESG（环境、社会责任、公司治理）⽂本挖掘项⽬为例，重点介绍了ESG项⽬的概念、需求、规划、遇到的问题和处理⽅案等，展示了项⽬从开展到落实的全过程，并以生动有趣的方式向大家详细阐述了⾦融⾏业数据挖掘的奥秘。他还分享了学⽣的项⽬经验总结，并对本科⽣人才培养、学院专业课程设置等提出了⾃⼰的思考和建议。
最后，黄教授重点阐述了推演型⼈⼯智能⽅法、⾃动做市商机制、量⼦计算等3大科技创新和模式创新。在推演型/搜索型⼈⼯智能⽅法讲解中，黄教授以学⽣择校为导⼊，介绍了Minimax risk（最大风险最小）决策 、Minimax Regret （最大后悔最小）决策两种模式，并以⾦融理财产品投资组合选择为例讲述了⼈⼯智能⽅法在⾦融投资领域的应⽤和挑战。在对⾃动做市商机制、量⼦计算的讲解中，黄教授提出，随着科技的创新，很多新模式已然超越传统，且正在发展中，如何对层出不穷的新模式进⾏选择与应⽤，将是我们需要思考的。
互动环节，师⽣们就“⼈⼯交易被⾃动量化机制所取代的背景下，⾦融⾏业是否⼈才过剩”，“科技创新是有趣还是不切实际”，“⼤学⾥学过的东西如何与实践相结合”，“如何培养计算机学习兴趣”等问题进行了深入探讨。
上财 “学者·学问·学派”论坛系专为上财本校学者讲授和传播其所做学问的论坛，旨在提升上财学者与师⽣就学科学问进⾏研讨和交流的深度和⼴度，加强认知和思想碰撞，推动在相关学科领域上财学派的形成。本期论坛，黄教授以其丰富的项⽬经验、⼴阔的研究视角，带领大家以数据科学视角在模型应用和模式创新的海洋里遨游，丰富的信息量，深⼊浅出的讲解方式，以案例形式⽣动形象地呈现了时下很多的专业名词。在现场师⽣的阵阵掌声中，本期讲座圆满落下帷幕。