聚力统计与 AI 交叉创新，赋能财经学科高质量发展 —— 上海财经大学举办统计与人工智能前沿交叉创新研讨会

会议由上海财经大学AI财经开发与服务中心主任、上海金融智能工程技术研究中心主任、统计与数据科学学院张立文教授担任主持。

上午场以 “人工智能赋能教学科研创新” 为主题，由上海财经大学统计与数据科学学院院长冯兴东教授、北京大学统计科学中心主任姚方讲席教授、复旦大学朱仲义教授依次主持。厦门大学刘婧媛教授作《LLM-Powered Deep Panel Modeling》主题报告，聚焦大语言模型赋能面板数据建模，为复杂经济金融时序数据研究提供了全新范式；中国科学技术大学王学钦讲席教授以《Outlier Detection with Oracle Refits Hard Trimming via Splicing》为题，系统梳理了高维稳健统计理论的前沿进展；上海财经大学张立文教授以《Large Language Model in Finance Domain》为题，深度阐释了大语言模型在金融场景下的建模方法、落地痛点与解决方案。在随后的研讨环节，师生与专家围绕大模型统计理论、稳健建模、金融落地实践等议题展开热烈互动。

会后，参会人员集体参观了上海财经大学AI学习中心，实地观摩学校在大模型应用、智能教学科研平台建设等方面的特色成果，来访学者对上海财经大学在AI与财经教育融合领域的探索给予高度评价。

下午场以“统计与人工智能前沿交叉创新”为主题，由复旦大学黎德元教授、上海财经大学柏杨教授、张立文教授、贺莘副教授、李婷副教授依次主持。华东师范大学於州教授以《扩散生成的若干理论与应用》为题，系统讲解扩散生成模型的统计理论基础及多场景应用；华东师范大学统计学院统计学系主任唐炎林教授作《Distribution-Free Prediction Sets for Regression under Target Shift》报告，介绍了目标偏移场景下无分布共形预测集的构建方法，为异构数据预测提供了新思路；南方科技大学李挺副教授以《DeepSuM: A Deep Sufficient and Efficient Modality Learning Framework》为题，分享了面向多模态复杂数据挖掘的深度充分模态学习框架；上海财经大学李婷副教授以《Causal Inference in Biomedical Imaging via Functional Linear Structural Equation Models》为题，阐释了功能线性结构方程模型在生物医学影像因果推断中的应用；南洋理工大学甘广燕博士以《Joint Transfer Learning with an Application to Asset Pricing》为题，介绍了联合迁移学习框架及其在资产定价领域的实践成果。在交流研讨环节，与会师生与专家就统计与人工智能交叉领域的当前挑战与未来方向进行了深度交流。

本次研讨会展示了上海财经大学在统计与AI交叉领域的前沿布局和建设成效，进一步深化了与海内外顶尖高校的学术合作网络，为后续联合研究和人才培养奠定了坚实基础。