信息来源：中国人民大学信息学院 发布时间：2025年11月18日

2025年11月16日，由中国人民大学信息学院主办的第十届商业数据分析研讨会成功举办，本次会议邀请国内高等院校相关专家，聚焦商业数据分析学术前沿，重点探讨大模型等人工智能技术在金融、商务、医疗、教育等关键领域中的创新应用、落地挑战与未来前景。会议旨在深化以数据智能为核心的管理科学与工程学科建设，搭建高水平学术交流平台。

研讨会由经济信息管理系余力教授主持。会议伊始，副院长许伟教授为本次研讨会致辞，代表信息学院对与会专家表示欢迎。

本次研讨会共包含六个学术报告。北京航空航天大学经济管理学院副教授刘冠男作题为《TransG: A Graph-Based Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Proactive Lateral Transshipment in Multi-Location Inventory Systems》的报告。该研究针对多地点库存系统中的主动横向转运问题，创新性地提出了一个基于图结构的多智能体强化学习框架。通过在模拟数据集上的实验验证，该框架相较于经典的库存策略及主流多智能体强化学习方法均展现出更优的性能，为利用人工智能技术优化传统运营管理范式、提升库存系统效率提供了新的思路与方法。

香港中文大学（深圳）的助理教授张宏哲作题为《Unleashing the Power of Large Language Models for Consumer Credit Risk Prediction: A Multiview Approach》的报告。该研究探索如何将大语言模型有效应用于消费者信用风险预测，创新性地提出了一种多视图学习方法，通过构建语义扩展、图结构与序列视角，全面捕捉用户交易行为中的深层信息，并利用对比学习技术将多视图表征对齐至大模型语义空间，从而增强模型对复杂金融行为的理解能力。他也指出当前大模型在概率校准与多任务迁移等方面的挑战，并展望了该框架在更广泛金融场景中的应用前景，为基于大模型的智能风控研究提供了重要启发。

香港城市大学的副教授刘峻铭作题为《Event Shocks in Venture Capital Networks: A Context- and Temporal-Aware Neural Point Process Framework for Startup Success Prediction》的报告。该研究聚焦于初创企业成功预测问题，突破传统孤立分析视角，创新性地构建了一个动态风险投资生态网络模型，探讨网络中所发生的融资、IPO、收购等事件如何随时间演化并影响目标初创企业的成功概率。该研究为理解复杂投资生态中的初创企业成长机制提供了全新视角与方法支撑，对创业投资与创新管理研究具有重要推动意义。

俄勒冈州立大学的副教授范绍坤作题为《Bias in AI-Assisted Decision Making: A Theory-based Intervention》的报告。该研究聚焦于人机协同决策中的公平性问题，探索如何通过激励机制有效降低AI辅助决策过程中的偏见。范教授通过一系列行为实验发现，基于降低偏见的激励措施能够有效引导用户减少决策偏差，且并未显著牺牲预测准确性，从而挑战了传统算法设计中“准确性-公平性”不可兼得的固有认知。该研究不仅在理论上拓展了人机协同背景下公平性干预机制的理解，也为企业在实践中设计更具针对性、更有效的人机协作激励机制提供了重要启示。

上海财经大学的副教授贺江宁作题为《负责任的推荐算法研究：多学科融合视角》的报告。该研究聚焦于物理世界中的推荐系统挑战，创新性地识别出“顾客步行移动”是此类场景下曝光偏差的主要来源，并构建了一个融合空间图建模与去偏配对学习的统一框架。该研究为构建更负责任、更具包容性的物理世界推荐系统提供了重要的方法论启示与实践路径。

对外经济贸易大学的副教授陈润宇作题为《Extracting Narratives in Live Streaming E-Commerce: A Compression-Enhanced LLM Approach》的报告。该研究聚焦直播电商场景中主播叙事内容的自动识别与提取问题，创新性地提出一个两阶段大语言模型增强框架。通过双层标注与叙事密度优化机制，有效保留关键叙事片段；在此基础上，结合链式推理与自验证机制，实现对叙事类型与讲述模态的细粒度识别。该研究不仅为直播内容分析与营销策略优化提供了可落地的技术路径，也为大模型在复杂商业场景中的长文本理解与应用拓展了方法论边界。

经济信息管理系全体教师参加此次研讨会，并就数据分析技术赋能商业实践的前沿进展展开研讨。

下午为第一届预警理论、方法与应用研讨会，由中国人民大学智慧治理学院与信息学院联合举办，于苏州校区及中关村校区同步进行。数字苏州建设有限公司董事长徐大用，中国科学院数学与系统科学研究院尚维副研究员，中国人民大学信息学院许伟、余力教授，杜玮副教授，中国人民大学智慧治理学院俞开业、周逸美老师于研讨会上作报告，聚焦智慧治理场景与预测预警技术前沿，探讨人工智能技术在智慧治理、金融分析、城市建设等领域中的创新应用、落地挑战与未来前景，推动以数据智能为核心的智慧治理。