2023年7月8-9日，大数据环境下微观信用评级的理论及方法学术会议在大玩家彩票成功举行。本次会议由大玩家彩票承办，来自爱丁堡大学、中国科学院大学、上海交通大学、大玩家彩票、西北农林科技大学、东北大学、中央财经大学、大连海事大学、浙江财经大学等30余所国内外高校的近100名专家和学者（线上40余人），通过线上或线下的方式参加了本次会议。
在会议开幕式上，大玩家彩票迟国泰教授作做开幕演讲，强调了大数据环境下微观信用评级的重要性和前沿性，并详细阐述了该领域所面临的挑战和机遇。他指出，随着大数据时代的到来，传统的信用评级模型已经不再适应快速变化和复杂的现实环境。因此，研究微观信用评级在大数据背景下应对这些挑战具有重要意义。最后，他对参加会议的专家与学者表示了衷心的感谢和欢迎，并鼓励与会者积极分享他们在各自领域的经验和观点，进而相互学习和启发。
本次会议特别邀请到李建平教授、陈荣达教授、董轶哲教授和迟健心教授等国内外知名专家作会议报告。
李建平教授主要研究领域为：风险管理、大数据管理决策、金融科技等。在本次会议中，他的报告题目为《多源数据视角下的财务欺诈风险分析方法》。该报告分析了财务欺诈风险分析数据的演变和方法的发展，并讨论了当前面临的主要挑战。报告还介绍了一项新的工作，通过构建复杂的知识图谱，包括企业、审计师和会计事务所之间的关联关系，为财务欺诈识别提供更多有效信息。
陈荣达教授主要研究领域为：金融工程与金融风险管理、数据资产估值与定价、金融科技、能源金融等。在本次会议中，他的报告题目为《数字中国建设背景下数据资产的估值与定价》。该报告对于数字化中国建设背景下数据资产的估值和定价问题提供了有价值的研究和思考。其理论框架为我们更好地理解和应对数据资产管理和交易中的挑战提供了重要的参考。
董轶哲教授主要研究领域为：公司金融、银行经营与风险管理、绿色金融与ESG投融资、人工智能和机器学习在风险预测与金融投资中的应用等。在本次会议中，他的报告题目为《Unleashing the power of text for credit default prediction: Comparing human-generated and AI-generated texts via a deep learning approach》。该报告首先介绍了ChatGPT模型，通过生动的例子向听众展示了其回答逻辑和与搜索引擎的区别，并强调了ChatGPT在提高工作效率和寻找最佳方案方面的应用潜力。同时报告指出ChatGPT生成的文本比人工生成的文本在预测结果上更加准确，为未来的贷款评估信息收集提供了有价值的建议。该报告对于提高信用风险评估的准确性和效率具有重要意义。
迟健心教授主要研究领域为：公司治理、现金管理、市场竞争、公司价值评估、盈余管理及公司并购等。在本次会议中，他的报告题目为《In Your Face We Trust? –Trust and Information Production in Financial Markets》。该报告为我们深入理解金融市场中的信任和信息产生的关系提供了有价值的观点和见解。他的研究为我们在这个信息爆炸的时代中，更好地处理信息并做出明智的投资决策提供了指导和启示。
除以上特邀专家外，本次会议中迟国泰教授、石宝峰教授、李刚教授、李战江教授、闫达文副教授、杨莲副教授、Abedin、柏凤山、李存、孙文科、陆阳、田锦萱等国内外教授及学者也作了专题报告，报告题目依次为《数字金融科学问题的提炼与解决问题的思路》《家庭农场信用评价与贷款定价：基于大科技信贷视角》《消费信贷个人信用评分》《基于权重集结优化模型的家庭农牧场动态信用评价研究》《混频数据环境下的上市企业财务困境预测》《基于泰勒展开的BPNN-TaylorLoss 非均衡样本信用风险评价与实证》《Publication process in top-tier journals》《上市公司违约预测研究：基于新闻标题文本的深度学习》《上市公司违约预测研究：基于训练样本的标签数值变换》《制造业企业信用风险的影响因素研究:基于SVM 最优核函数的预测模型》《基于违约损失逆序最小的非线性信用评价模型》《贷款特征、财务状况与商户信贷违约》。
本次学术会议聚焦于大数据环境下的微观信用评级的理论和方法。来自国内外不同领域的专家学者齐聚一堂，分享了他们在该领域的最新研究成果和经验。在演讲之外，会议还设置了讨论问答环节，以促进与会者之间进一步的交流和合作。参会学者可以就各自研究领域中的难题和挑战向其他专家请教。这种互动不仅帮助解决了一些具体问题，还促进了学术合作和跨领域交流。通过分享实践中遇到的问题，与会者们可以共同探索解决方案，并从中获得宝贵的经验和启示。
总结而言，本次学术会议为研究人员和从业者提供了一个重要的交流平台，对推动参会学者在大数据环境下微观信用评级领域的进一步研究具有重要意义。与会者共同思考和探讨的成果将为该领域的发展提供有益的指导和启示。希望参与本次会议的各位学者从中获得了宝贵的知识和经验，并将这些成果应用于实践中，为推动微观信用评级领域的发展做出贡献。
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