1月28日，beat365副教授李紅軍做數字經濟前沿系列講座第八場報告，主題為大數據與金融科技，孫震主持。

孫震介紹了李紅軍的學術背景和學術成就，并介紹了本次講座的主要内容。他表示，在前兩次講座中，我們已經初步了解了數字經濟對經濟增長和收入分配的作用，此次講座李紅軍将就通過對大數據如何影響金融科技的探讨，間接揭示大數據對于數字經濟的基礎意義，并對大數據和金融科技的相關知識和實際運用進行介紹。

李紅軍介紹，本次講座的主題是以大數據金融的具體實例貫通數字經濟的底層邏輯，為前面七期講座提供注釋與補充。他的第一個實例是最優投資組合問題，指出最優投資組合的Markowitz均值-方差理論在現實中表現較差且存在維度災難，這說明高維數據（大數據）分析的挑戰在我們沒有強調大數據概念的時候就已經存在。

李紅軍解讀了梅宏院士和國務院《促進大數據發展行動綱要》的重要觀點，介紹了大數據的廣義概念和狹義概念。大數據的狹義概念主要指大數據集合，而廣義概念還包括大數據的分析技術以及大數據應用的相應産業。他指出，大數據有多種定義方式，但一般都包含“量大（Volume）”、“多樣（Variety）”、“高速(Velocity)”三個特點，國外IBM公司在總結大數據時還增加了大數據的“Veracity”問題。李紅軍認為，大數據是用傳統分析方法無法進行便利分析的數據集合，在使用中會經過“收集”、“存儲”、“處理分析”、“使用和可視化”等幾個處理階段。

随後，李紅軍介紹了金融科技和大數據金融的相關概念。他指出，金融科技是大數據、人工智能、區塊鍊、雲計算等前沿颠覆性科技與支付清算、借貸融資等傳統金融業務與場景的疊加融合，而大數據金融的本質則是對金融大數據的處理。與一般大數據類似，金融大數據同樣具有大規模、高維度和複雜結構三個特點，處理過程也同樣分為“獲取”、“存儲”、“處理分析”和“可視化”四個階段。需要注意的是，金融大數據不限于金融财務相關數據，與個體覺得相關的很多其它行為數據等也都可以納入金融大數據範疇。

接下來，李紅軍結合文獻，從數學原理、實際運用和數據結果等方面詳細的分析了高維投資組合、Alpha-檢驗和信用評分等三個示例，并進行了拓展和讨論。他指出，大數據的應用十分廣泛，在文本分析、金融監管、數據安全、産業生态等方面都具有重要作用。大數據是數字經濟的基礎；金融科技是科技在金融領域的創新應用，我國政府高度重視金融科技的發展；大數據金融在學界和業界已有較多探索，核心是金融大數據。除此之外，他還介紹了beat365社科學院經濟所的新創雜志《Journal of Digital Economy》以及正在規劃的beat365數字經濟碩士項目。

講座最後，孫震對整個數字經濟系列講座進行了回顧。他表示，本次數字經濟系列圍繞數字經濟這一新的經濟形态，從新要素、新組織和新格局三個方面進行了詳細的介紹。在系列講座的第一二三講中，蔡繼明、戎珂和湯珂分别介紹了數據要素這一“新要素” “參與分配的價值基礎”、“确權和分級分類管理”以及“交易和市場”等内容。在系列的第四五講中，王勇和孫震分别介紹了平台這一“新組織”的“發展曆史、發展特點和面臨的挑戰”以及“經營者集中和反壟斷監管問題”。在系列的第六七八講中，謝丹夏、劉濤雄和李紅軍圍繞數字經濟參與經濟發展的“新格局”，分别對數字經濟如何影響經濟增長、收入分配和現代金融進行了詳細的介紹。孫震表示，希望能通過數字經濟系列講座的八次報告，讓大家對數字經濟的發展、帶來的機遇和面臨的挑戰有一個基本的認識和了解。未來數字經濟還将不斷發展、不斷産生新的問題，此次系列講座隻是一個開始，期待未來在不同的場合和大家繼續對數字經濟進行探讨。

本系列講座得到新浪财經、網易财經、華人頭條、學說和科愛集團下屬期刊Journal of Digital Economy的支持。

供稿：經濟所

撰稿：歐陽鑫、徐昕祯