2025第十届风险管理与金融统计论坛

第十届风险管理与金融统计论坛拟于2025年12月12-14日在山东青岛召开，由广州国际金融研究院和广州大学金融研究院主办，中国石油大学（华东）教育发展中心承办，中国优选法统筹法与经济数学研究会风险管理分会、中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会、广州大学经济与统计学院协办。本届会议的主要目的是为研究人员和从业人员提供一个交流平台，分享风险管理与金融统计领域的最新研究进展，促进对风险管理与金融统计前沿理论和实践问题的深入研究。论坛邀请金融大模型、风险大模型、大数据金融、金融科技、智慧金融、风险管控、金融统计挖掘等领域著名专家围绕学科发展前沿问题做大会主题报告。此外，论坛设有大会报告、杰出学者报告、优秀青年学者报告、分组论文汇报等等，以促进与会嘉宾深入和广泛的交流、讨论和学习。

为构建高水平的学术交流平台，推动金融与统计学科的交叉融合与创新发展，深化风险管理与金融工程领域的理论探索与实证研究，持续提升科研人员、教师及研究生的创新能力和实践能力，自2016年起，由中国科学院、天津大学、中山大学、广州大学、湖南工商大学等多所高校与研究机构的专家学者共同发起“风险管理与金融统计论坛”。该论坛迄今已成功举办九届，已成为我国金融统计与风险管理领域一项具有影响力的年度学术会议。

第一届风险管理与金融统计论坛

广州国际金融研究院

2016年8月19-21日

第二届风险管理与金融统计论坛

广州大学金融研究院

2017年5月5-6日

第三届风险管理与金融统计论坛

广州国际金融研究院

2018年7月20-22日

第四届风险管理与金融统计论坛

湖南工商大学

2019年11月8-10日

第五届风险管理与金融统计论坛

湖南工学院

2020年9月18-20日

第六届风险管理与金融统计论坛

厦门大学

2021年10月16-17日

第七届风险管理与金融统计论坛

广州金羊金融研究院

2022年7月30-31日

第八届风险管理与金融统计论坛

广州国际金融研究院

2023年8月25-26日

第九届风险管理与金融统计论坛

广州大学金融研究院

2024年7月18-19日

会议主题

大模型时代的风险管理与金融统计

会议组织

大会共同主席

李正辉，广州大学

徐小峰，中国石油大学（华东）

余乐安，四川大学

程序委员会共同主席

肖 进，四川大学

方匡南，厦门大学

欧阳资生，湖南师范大学

程序委员会委员

姚 潇，中央财经大学

郭思尼，北京理工大学

陈黎明，湖南大学

程光辉，广州大学

惠勇昌，西安交通大学

吕光明，北京师范大学

王春云，北京工商大学

王亚菲，北京师范大学

张晓明，江西财经大学

田宇航，四川大学

陈全润，对外经贸大学

方国斌，安徽财经大学

刘 志，澳门大学

彭 刚，西南财经大学

王开科，江西财经大学

王 勇，东北财经大学

组织委员会主席

黄哲豪，广州大学

组织委员会委员

杜军红，新疆大学

何佳佳，广州大学

黄子媚，北京师范大学

李洪喜，广州大学

刘思明，对外经贸大学

粟亚亚，湖南工商大学

赵雨涵，北京航空航天大学

周杰明，湖南师范大学

杜子青，广州大学

何锦安，广州大学

贾雪梅，中央民族大学

廖高可，广州大学

莫 斌，广州大学

王 瑞，上海立信会计学院

欧阳中哲，广州大学

左马华青，中国石油大学（华东）

秘书处

唐 莉，中国石油大学（华东）

姚秋红，中国石油大学（华东）

赵 康，中国石油大学（华东）

徐 涛，中国石油大学（华东）

李楠欣，中国石油大学（华东）

以下内容为GPT视角对风险管理与金融统计论坛相关领域的研究解读，仅供参考：

风险管理与金融统计研究现状

一、风险管理研究：智能化、生态化与合规性成为核心驱动力

技术融合推动风险管理模式升级

AI与大数据：风险识别精度与响应效率显著提升。例如，信贷风控领域通过时序图计算优化客户评级模型，反欺诈系统利用企业知识图谱识别关联风险，智能合规工具通过自然语言处理实时解析监管文件。

边缘计算与5G技术：推动风控决策从“小时级”向“毫秒级”跃迁，满足高频交易场景的实时性需求。

量子计算：虽对传统加密构成挑战，但为复杂风险模型计算提供新可能，部分机构已开展量子加密算法研发以应对潜在威胁。

合规能力成为企业核心竞争力

政策框架完善：《个人信息保护法》《金融科技发展规划》等政策落地，数据隐私保护与算法可解释性成为行业底线。监管机构通过“监管沙盒”机制鼓励创新试点，同时强化跨境数据流动、模型偏差等领域的审查力度。例如，某银行因算法歧视导致信贷资源分配不均，被监管部门处罚并要求整改。

ESG风险量化：碳足迹追踪、绿色金融风险评估纳入金融机构标配，ESG评级与信贷资源分配挂钩，推动行业向可持续发展转型。

风险服务场景多元化延伸

跨境风控：RCEP推进与“一带一路”深化带动需求增长，东南亚、中东市场成为企业出海首选。跨境风控需提升多语言、多法域合规能力，并针对区域特色产业（如海南旅游、新疆农业）开发定制化风控模型。

供应链金融：区块链技术通过分布式账本与智能合约重构信任机制，单笔业务融资成本显著降低，供应链金融透明度与可信度实现质的飞跃。

竞争格局与头部企业策略

技术生态壁垒：蚂蚁集团整合电商、支付、社交等多维度数据，提供一站式风控解决方案；传统金融机构依托建信金科等科技子公司加速自研系统迭代，实现全流程智能风控覆盖。

跨界合作创新：某支付机构与政务平台合作，通过隐私计算技术共享企业税务、司法数据，提升小微企业风控模型准确率；某银行联合高校研发量子加密算法，应对量子计算对传统加密体系的冲击。

二、金融统计研究：大数据驱动框架重构与宏观调控精准化

金融统计框架的范式革命

传统统计扩展：针对影子银行、系统重要性金融机构等数据缺失领域建立统计制度，如资管产品统计、金融控股公司统计。但存在统计框架针对性不强、报表增多导致关联关系反映困难等问题。

大数据技术赋能：

细颗粒化数据：金融工具和交易对手的标准化记录方式提升统计扩展性，颗粒化数据更容易发现异常值，及时修改错误数据，提高统计质量。

业务贴近性：细颗粒化金融统计信息与业务形成更接近，支持宏观总量与微观结构分析，大幅提升结构性政策精准度。

国际经验借鉴：德国央行建立大额信用登记数据库，欧央行构建AnaCredit逐笔信用统计，美联储采集即时交易对手资产负债数据，均通过高频、细颗粒化数据实现风险动态监测。

中国金融统计的探索与实践

理财与资金信托统计：2010年人民银行建立逐笔、逐产品统计制度，2018年扩展至金融机构资管产品全生命周期统计，实现对复杂资管产品的全方位监测。

标准化存贷款统计：2012年起逐笔采集样本单位存贷款信息，建立“总量与结构、数量与价格、存量和流量兼备”的存贷款统计体系，服务利率监测与货币政策决策。

金融业综合统计：在《国务院办公厅关于全面推进金融业综合统计工作的意见》框架下，开展全链条数据治理，用大数据方法分析宏观经济金融形势，初步解决“信息归集使用难”问题。

气候风险统计的兴起

风险分类与计量：气候风险分为物理风险（极端天气导致资产损失）和转型风险（政策转向、技术革新导致损失）。金融机构通过气候风险压力测试、综合评估模型（如REMIND模型与信用减值损失模型耦合）量化风险影响。

监管与市场实践：国内外监管机构要求金融机构披露气候风险信息，部分机构已开发气候风险估值、指数等产品，但气候风险评级等工具仍需完善。

三、未来趋势：技术、生态与全球化交织

风险管理趋势

增强型AI：推动人机协同决策普及，AI辅助占比将大幅提升。

开放银行模式：通过API接口开放风控能力，构建“银行+科技+场景”跨界生态。

前沿技术布局：量子计算、增强型AI等技术将参与全球风控标准制定，提升国际话语权。

金融统计趋势

实时性与智能化：大数据与AI技术将实现金融统计的实时分析与动态预警。

全球化协同：跨境金融统计合作加强，推动全球数据标准统一与风险联防联控。

挑战与应对

技术风险：模型偏差、算法黑箱等问题需建立人工复核与动态校准机制。

数据风险：完善数据治理体系，避免数据泄露或跨境流动违规。

市场风险：加强经济波动周期中的中小企业违约率、流动性风险监测，灵活调整风控策略。

风险管理与金融统计研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、金融行业核心应用领域

银行业

信贷风险管理：通过客户信用评分模型（如FICO评分）、供应链金融风控（基于区块链的交易真实性验证）降低违约率。例如，某银行利用企业水电费缴纳数据构建小微企业风控模型，将坏账率降低30%。

市场风险对冲：运用VaR（在险价值）、CVaR（条件在险价值）模型量化利率、汇率波动对资产负债表的影响，动态调整衍生品头寸。

操作风险防控：通过RCSA（风险与控制自我评估）框架识别流程漏洞，结合AI异常交易监测系统防范内部欺诈。

证券与期货业

投资组合优化：利用马科维茨均值-方差模型、Black-Litterman模型构建风险收益平衡的资产配置方案。例如，量化对冲基金通过高频数据统计套利，年化收益率超市场基准5%。

衍生品定价：基于随机微分方程（如Black-Scholes模型）与蒙特卡洛模拟，为期权、互换等衍生品提供公允价值评估。

市场流动性风险预警：通过订单簿深度、买卖价差等指标实时监测市场微观结构变化，防范“闪崩”等极端事件。

保险业

精算定价：运用广义线性模型（GLM）、生存分析等方法，结合历史赔付数据与气候、人口统计变量，制定差异化保费策略。例如，车险UBI（基于使用的保险）通过车载设备采集驾驶行为数据，实现“好司机低保费”。

巨灾风险建模：利用CAT（灾难模型）模拟地震、洪水等事件对保险组合的冲击，通过再保险与巨灾债券转移风险。

反欺诈检测：通过社交网络分析识别团伙骗保行为，某保险公司应用图计算技术后，欺诈案件识别率提升40%。

基金与资管业

业绩归因分析：通过Brinson模型、Fama-French三因子模型拆解投资收益来源，优化投资策略。

流动性风险管理：运用LCR（流动性覆盖率）、NSFR（净稳定资金比例）指标监控资金错配风险，避免“赎回潮”下的流动性危机。

ESG投资整合：将环境（E）、社会（S）、治理（G）因子纳入风险评估框架，开发ESG指数基金与绿色债券产品。

二、实体经济产业应用领域

制造业

供应链金融风控：基于核心企业信用穿透，通过物联网（IoT）设备实时监控原材料库存与生产进度，为上下游中小企业提供动态授信。例如，某汽车厂商通过区块链平台实现供应商融资成本降低2个百分点。

运营风险预测：利用设备传感器数据与机器学习模型预测生产线故障概率，提前安排维护以减少停机损失。

贸易融资合规：通过RCEP原产地规则统计与跨境资金流监测，防范虚假贸易背景下的融资套利。

能源与公用事业

电力市场风险管理：运用随机规划模型优化发电计划，应对可再生能源出力波动与电价不确定性。例如，某风电场通过气象数据统计与电价预测模型，年收益提升15%。

碳交易风险对冲：开发碳期货、碳期权等衍生品，帮助企业锁定减排成本，规避碳价波动风险。

基础设施投资评估：通过蒙特卡洛模拟分析PPP项目现金流稳定性，为政府与社会资本合作提供决策依据。

农业与食品业

农产品价格保险：基于历史价格波动统计与气象模型，设计天气指数保险产品，保障农民收益。例如，某保险公司推出的“生猪价格保险”覆盖全国20%养殖户。

食品安全追溯：利用区块链技术记录农产品种植、加工、运输全流程数据，通过统计抽样检验降低召回风险。

跨境贸易融资：结合海关数据与物流信息，为农产品出口企业提供信用证融资，缓解资金周转压力。

医疗健康业

医疗保险定价：通过疾病发病率统计、医疗费用通胀模型制定差异化保费，开发带病体保险等创新产品。

药品研发风险评估：运用生存分析模型预测临床试验成功率，优化研发管线资源分配。例如，某药企通过风险统计模型将III期临床试验失败率降低10%。

医疗数据隐私保护：采用联邦学习技术实现跨机构数据共享，在保障患者隐私前提下提升疾病预测模型精度。

科技与互联网业

数据安全风控：通过用户行为统计建模识别异常登录、数据泄露风险，某电商平台应用AI反欺诈系统后，账户盗用率下降60%。

云计算资源调度：运用排队论模型优化服务器负载，降低IT基础设施运营成本。

算法交易监管：基于高频交易数据统计监测市场操纵行为，维护金融稳定。

三、新兴领域交叉应用

绿色金融：通过碳足迹统计与ESG风险评估模型，引导资本流向低碳产业，某银行绿色信贷余额占比已超20%。

金融科技：区块链技术重构信任机制，智能合约自动执行风控规则，降低跨境支付与贸易融资成本。

监管科技（RegTech）：运用自然语言处理（NLP）解析监管文件，通过监管沙盒机制测试创新产品合规性，提升监管效率。

风险管理与金融统计领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构

中山大学金融工程与风险管理研究中心

成立时间：2003年

定位：广东省人文社会科学重点研究基地，直属于中山大学并挂靠岭南学院。

研究领域：聚焦资源配置、资产定价、金融市场、风险管理、公司金融等方向，综合运用金融学、经济学、管理学、数学等多学科方法。

团队实力：拥有3名国家杰出青年科学基金获得者、1名国家优秀青年科学基金获得者及3名广东省珠江学者特聘教授，承担国家社科基金重大项目、国家自然科学基金重点项目等科研任务。

成果与影响：成果发表于国内外顶级期刊，多份政策报告被中宣部编入《成果要报》，上报中央领导及有关机构参阅，多项研究成果获省部级科研或教学奖励。

同济大学风险管理研究所

成立时间：2006年

定位：同济大学开展金融工程与风险管理研究的核心机构。

研究领域：聚焦金融衍生品定价理论、风险计量方法论、系统性风险管理三大方向，开发基于数理统计的风险价值（VaR）测算体系，探索跨市场风险传导机制与防控策略。

学术活动：主办“金融工程和金融创新国际会议”等高水平学术会议，邀请约翰·赫尔等国际知名学者作主题报告，建立广泛的学术合作网络。

济南大学金融数学与风险管理研究所

定位：聚焦数学、统计学与经济金融学的交叉学科研究。

研究领域：涵盖金融数学、金融计量学、金融工程及风险量化管理，在统计理论、非线性控制与倒向随机微分方程领域形成特色。

团队与成果：现有研究人员9人（含教授1人、副教授2人、博士5人），累计发表论文80余篇，其中30余篇被SCI、EI等核心期刊收录，承担国家级及省部级项目10余项。

新加坡国立大学重庆研究院金融与金融风险管理中心

定位：构建综合金融和风险管理研究平台，推进数据科学与量化技术为主的金融模型和方法研究。

研究领域：开发金融科技和监管科技方法，推动私人和公共组织的区块链数字化转型，研究智能资产配置与投资组合管理、大型投资组合和跨市场的风险预测等。

合作与实践：与政府、金融机构、金融科技公司合作，展示人工智能解决方案，参与重庆金融科技高地创建，为金融类机构提供创新理论和技术咨询。

二、知名企业品牌

红杉资本（SEQUOIA）

成立时间：1972年（美国）

定位：全球顶级风险投资机构，VC投资领域的领先者。

业务领域：专注于早期至成长期企业的风险投资，覆盖科技、医疗、消费等多个领域。

影响力：成功投资过苹果、谷歌、阿里巴巴等知名企业，被誉为“创业者背后的创业者”。

IDG资本

成立时间：1992年（中国）

定位：最早进入中国的国际投资机构之一，专注于与中国市场有关的VC/PE投资项目。

业务领域：覆盖科技、医疗、消费、工业技术等领域，先后投资过百度、搜狐、腾讯等优秀企业。

影响力：中国风险投资行业领先企业，全球领先的信息技术服务公司。

深创投（深圳市创新投资集团有限公司）

定位：内资创业投资行业领先企业。

业务领域：专注于中小企业、自主创新高新技术制造业和新兴产业企业等投资项目。

影响力：管理基金规模超4000亿元，投资企业数量超1500家，其中260家企业成功上市。

中信银行

定位：中国十大银行之一，全球系统重要性银行。

业务领域：提供全面的商业银行产品与服务，包括公司银行、零售银行、金融市场等业务。

风险管理实践：建立全面的风险管理体系，运用大数据、AI等技术提升风险识别、评估与控制能力。

中国平安保险（集团）股份有限公司

定位：集保险、银行、投资三大主营业务为一体的个人金融生活服务集团。

业务领域：覆盖人寿保险、财产保险、养老保险、健康保险、银行、证券、信托、资产管理等多个领域。

金融统计应用：通过大数据分析客户行为，优化产品设计，提升风险管理水平。

风险管理与金融统计领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、传统金融机构

银行：

岗位：风险管理师、信贷分析师、合规官等。

职责：识别、评估和管理银行面临的各种风险，包括市场风险、信用风险和操作风险；分析信贷数据，制定信贷策略；确保银行业务符合相关法规要求。

证券和投资银行：

岗位：风险控制专家、研究员、分析师等。

职责：评估投资项目的风险，提供投资建议；分析市场趋势，预测风险；管理证券投资组合的风险。

保险业：

岗位：保险精算师、风险评估师等。

职责：利用统计模型预测保险产品的赔付率，制定合理的保费；评估保险业务的风险，提出风险防控建议。

基金管理：

岗位：风险控制专家、投资顾问等。

职责：管理基金投资组合的风险，确保投资收益的稳定性；为客户提供投资建议，帮助客户实现资产增值。

期货业：

岗位：期货风险管理师、期货分析师等。

职责：分析期货市场的风险，制定风险防控策略；提供期货交易建议，帮助客户实现投资目标。

二、金融科技公司

岗位：金融风险管理专家、金融业务风险预警专家等。

职责：利用大数据和人工智能技术，开发风险预警模型，实时监测金融业务的风险；为金融科技公司提供风险防控建议，提升公司的风险管理水平。

三、咨询公司与第三方服务机构

岗位：金融风险管理咨询顾问、金融风险管理咨询经理等。

职责：为客户提供金融风险管理咨询服务，帮助客户识别、评估和管理风险；制定风险防控策略，提升客户的风险管理能力。

四、企业数据分析部门

岗位：数据分析师、业务分析师等。

职责：利用金融统计知识，分析企业业务数据，提供决策支持；构建商业模型，预测市场趋势，帮助企业优化决策。

五、其他领域

政府与监管机构：如中央银行、银保监会等部门，需要金融统计人才进行政策制定与监管。

互联网与大数据公司：如电商平台、云计算企业等，招聘数据分析师处理用户行为数据、构建商业模型。