本次论坛以“金融科技与风险管理”为主题，吸引了两岸几十位专家学者报名参会。出席论坛的嘉宾有：中国人民大学苏州校区管委会副主任兼国际学院院长、中法学院院长、苏州校区党委副书记、丝路学院副院长黎玖高，苏州校区党委书记方蔚玮，台湾政治大学商学院金融系教授、金融系系主任林士贵，台湾政治大学商学院金融系教授、财务工程中心主任廖四郎，台湾政治大学商学院杨晓文教授、林建秀副教授、李文杰副教授和蔡明洁老师，台湾中信金融管理学院校长施光训教授，国民党大陆事务委员会主任委员、台湾中信金融管理学院周继祥教授，台湾中信金融管理学院蔡政文教授、许振明教授、郑钦哲副教授、徐珮菱助理教授和陈昆皇助理教授，苏州大学东吴商学院副院长徐涛教授，西南财经大学发展研究院余津娴副教授，西南财经大学经济学院赵劲松副教授，兆丰银行行长杨敬夫，兆丰银行副行长邱仲庆，兆丰银行副行长洪丽敏等，广发银行总行法律合规部经理、广发银行苏州分行法律合规部总经理曹利松，中国贸促会苏州分会以及来自苏州商会金融专委的江泰保险经纪、平安银行、东亚银行、民生银行、简文律所、南通三建商务金融版块等业界专家。此外，中国人民大学国际学院副院长张晨副教授，苏州高金筹备领导小组副组长、国际学院金融与商务管理系主任胡德宝副教授，中国人民大学苏州校区教授、金融大数据实验室主任王鹤菲，中国人民大学苏州校区教授孟庆轩，中国人民大学副教授、中法学院金融系系主任徐星美，中国人民大学苏州校区助理教授江风等出席了本次论坛，中国人民大学国际学院金融硕士和中法学院金融专业本科生参加了本次论坛。论坛由中国人民大学副教授、中法学院经济系系主任林承铎主持。

在开幕式致辞中，黎玖高首先代表中国人民大学苏州校区对各位与会嘉宾表示热烈欢迎。他简要介绍了苏州校区的基本情况和国际学院金融风险管理学科的特色优势、培养模式、办学成果等。黎玖高指出，金融风险管理学科建设是中国人民大学顺应时代发展趋势，贯彻落实党的教育方针的重要举措。他表示，本次论坛以庆祝中华人民共和国成立70周年和《告台湾同胞书》发表40周年为契机，秉持“两岸一家亲”理念，促进两岸同胞心灵契合，推动两岸关系和平发展，致力于中华民族伟大复兴。在江苏省台办、苏州市台办及学校港澳台事务办公室支持下，中国人民大学苏州校区很荣幸邀请到了来自宝岛台湾的专家学者们来共同参与本次学术会议，他希望通过学术会议的交流，沟通起两岸的教育合作，促进教育交流。最后，他对关心、支持中国人民大学金融风险管理学科建设的各位领导、专家和全体师生表示衷心的感谢，并预祝论坛圆满成功，为大家带来一场高质量的金融科技与风险管理学术盛宴。

施光训在致辞中表示，非常荣幸受邀参加金融科技与风险管理论坛，并简要介绍了台湾中信金融管理学院的情况。他表示，两岸商业和经济发展迅速，金融与科技的结合对经济发展具有重要意义，中国人民大学在学术领域取得了很多重大成果，希望能够加强两校合作，促进两岸学术交流。

在主题发言环节，四位资深专家学者分别作了主题演讲。

徐涛作了“金融科技服务实体经济”主题发言。他认为，金融作为经济体系组成部分，不能被孤立看待。金融产生于实体经济，目的也是推动经济发展，离开实体经济金融就是在空转，并表示金融科技离开实体经济会造成风险爆发。金融科技的优势在于直接来源于实体运用，与实际交易相结合，支付和借贷是金融科技公司最集中的领域。

王鹤菲作了“金融机器学习及其在A股的初步探索”主题分享，她表示很高兴看到人工智能正在走入主流经济学家的视野。机器学习为实证金融研究提供了很多工具，近些年来数据量在加倍扩大，在大数量集下我们要对数据做降维处理她在资产定价理论中增加了对投资者情绪方面的探索，进行了投资者情绪分析预测股票价格的研究，结果表明加入投资者情绪变量的股票预测模型优于基础股票预测模型。

论坛一的主题为“金融科技与银行企业风险管理”，由许振明主持。

徐珮菱从机器学习应用于企业预测性分析的角度，探讨了市场守门员角色。机器学习的架构为“输入数据—筛选关键变量—建立预测模型—依据结果进行交易”，以机器学习预测企业财务危机与传统预测方法有本质区别。

赵劲松运用中国商业银行的证据，表明金融科技发展抑制商业银行的成本效率（MCE）但提升了银行的技术缺口比（TGR），且对技术的提升作用比对效率的抑制作用更明显。她强调，不同金融科技种类对效率的影响有差异。

徐星美首先从定义、种类、主要应用范围和优缺点详细地介绍了金融科技。随后以区块链技术为切入点转入对金融监管的讨论，他认为在金融科技背景下金融监管的改革方向有以下三方面：适应性监管、试验性监管和以数据驱动的监管科技。

陈昆皇认为上市柜公司失败会造成投资人、银行及对市场产生重大冲击，因此预测公司是否下市柜一直是财务危机预警课题中重要的研究课题。财务危机的原因错综复杂，财务状况与财务变量间可能存在非线性关系，因此难以利用传统的统计方式来建立预警模式。他提出新颖的人工智能技术，称为PSODT，其预测准确度为97.01%，Kappa为78.88%，均优于LR与SVM方法。

林建秀提出了一个基于风险的资产定价框架，包括套利、动量、价值以及货币市场风险四个因素。他的研究结果表明，套利因子与股票波动性和流动性风险的创新有关，而动量因子与股票波动性、融资流动性风险和滞后短期利率的创新有关，价值因子与股票波动性、滞 后违约价差和滞后期息差的创新有关。虽然投资者需要补偿在全球市场状况恶化时表现不佳的套利策略，但他们将为在全球市场状况恶化时表现良好的动量策略买单。此外，股市波动的积极创新，以及流动性风险的增加和滞后的短期利率都是这一时期的好代理人。

李文杰探讨了家族企业接班与首次公开发行的关系。他认为创业者愿意推动IPO来补偿非家族管理的退出，以促进继承者顺利的所有权转变。股权继承问题是IPO意向的一个非常有力的预测因素。“雄心勃勃的孩子”和“不情愿的父母”同时预测了家族企业的IPO试验。管理团队的现金考虑将是家族企业追求IPO和所有权公布的一个关键问题。

 主题论坛现场学术氛围浓厚，专家学者进行了深入而热烈的交流，为与会的专家学者和同学带来了一场精彩的学术盛宴。

（来源：中国人民大学中法学院官微）