近日，经科教创新研究中心学术委员会评审，中国管理科学研究院教育科学研究所审批，杨超先生主持的《大数据、人工智能等创新技术在金融风险与投资分析中的实际应用》和《关于金融行业中数据与算法的优化研究》两课题荣获科研成果一等奖。这一奖项的权威性与公正性已获得业界公认，是现阶段最具影响力的奖项之一。相比于传统金融模式，大数据时代的金融模式发生了翻天覆地的变化，随之而来的是其具有的风险问题也越来越多，并且相关工作具有的复杂性和困难性也随之提高。如果在企业运行过程中存在风险，相关风险在很大程度上会通过网络大量传播，对企业发展以及社会造成严重影响。在此基础上，加强对大数据这一现代化技术的充分应用，使其具有的作用和价值能够充分发挥到企业对金融风险的管控工作中，从而为我国国内范围内金融风险管理水平进一步提高贡献积极的力量。

经过多名专家和学者仔细评审后，来自天弘基金管理有限公司的金融投资分析专家杨超，他的两个课题《大数据、人工智能等创新技术在金融风险与投资分析中的实际应用》和《关于金融行业中数据与算法的优化研究》均荣获一等奖。评委们纷纷表示，这次参与评选的申报材料都是来自当今行业最前沿，是高端人才知识的结晶，这些行业的佼佼者让他们都钦佩不已。由于本届评选规范提高，难度加大，能入选的申报材料都是精品，获奖更是不易。且在奖项本身的巨大影响力下，参选人数高达1000多人，进一步加大了获奖难度。因此，一等奖获得者杨超的研究成果含金量比往届更高。

课题《大数据、人工智能等创新技术在金融风险与投资分析中的实际应用》指出在面对人工智能程序存在错误风险和信息安全缺乏保障等问题，建议谨慎开展在金融风险控制方面的人工智能研究、制定人工智能信息采集准则、强化人工智能加大金融监管力度、降低人工智能对金融从业工作的负面影响等。课题《关于金融行业的数据与算法的优化研究》指出金融科技的飞速发展正在深刻地改变着现代金融生态，并深层次影响着金融风险的表现形式和传播机理。现代金融的本质是科技金融和大数据金融。作为数据科学与算法相互融合催生的现代金融形态，大数据金融已经成为金融业势不可挡的发展趋势，而算法正是大数据金融得以运行的核心技术。日益普遍和复杂的大数据金融算法在推动智能决策、优化商业模式、驱动精准营销、提高金融效率的同时，也对金融公平、金融消费者权益保护、系统性金融风险治理带来严峻的挑战的问题。课题根据算法对大数据金融决策和交易控制的范围不同，将其分为交易时间算法、交易价格算法和交易成交量算法。根据交易决策模式的不同，大数据金融算法又可以分为主动型算法、被动型算法和综合型算法。被动型算法仅仅利用历史数据对交易模型的参数进行估计，在既定的交易方针下进行交易。主动型算法则更为灵活，能够根据市场的变化调整决策，可以实时地决定成交量和成交价格。综合型算法融合了前两种方法的优点，在设定具体交易目标的同时又能够兼顾市场的实时变化，对交易做出相应调整。获奖者杨超表示，数字化金融将是未来金融发展的核心与方向，企业想在激烈的市场竞争中立于不败之地并持续发展,就需要加快金融创新和科技创新来提高核心竞争力。（文/陈白可）