会议简介

2025年中央“十五五”规划建议着重强调“以人工智能引领科研范式变革”，金融与人工智能的深度融合是大势所趋。在2026“十五五”规划开局之年，金融领域将在人工智能的引领下持续深化“五篇金融大文章”。金融作为国民经济的核心命脉与大国竞争的战略性支柱，其全局性、先导性作用愈发凸显。为此，中国优选法统筹法与经济数学研究会量化金融与保险分会围绕“人工智能驱动的数字金融与保险”主题，定于2026年8月21日-23日在宁夏大学举办“第八届（2026）中国优选法统筹法与经济数学研究会量化金融与保险分会学术年会，共同推进我国经济社会高质量发展，欢迎广大学者、业界人士、科技和教育工作者积极投稿并参加会议。

会议主题

人工智能驱动的数字金融与保险

会议议题（包含但不限于）

数智金融、科技金融、绿色金融、数字金融、养老金融、普惠金融、沿边金融、转型金融、家庭金融、能源金融、气候金融、行为金融、大数据金融、宏观金融、金融预测、金融安全、金融科技、保险精算、数字保险、资产定价、金融衍生品、风险管理、系统性风险测度、金融市场微观结构等。

支持期刊（排序不分先后）

管理科学学报

中国管理科学

系统工程理论与实践

系统管理学报

系统科学与数学

经济与政治研究

计量经济学报

Journal of Systems Science and Information

宁夏大学学报（人文社会科学版）

沿边金融研究

Risk Sciences

China Finance Review International

会议内容

会议日程

2026年8月21日

2026年8月22日

2026年8月23日

参会对象

注册征文

参会注意事项

投稿相关

若需投稿，请在 2026 年 7 月 20 日前将稿件发送至会议专用邮箱mailto:sfhyyc2026@163.com。

录用通知将于 2026 年 8 月 1 日发出，请留意查收邮件。

注册相关

注册截止时间为 2026 年 8 月 10 日，务必在此之前完成注册。

会议注册费优惠截止时间为 2026 年 8 月 6 日，在此之前注册可享受优惠价格。

费用缴纳相关

汇款时请备注：QF 注册费、姓名、单位。

银行汇款信息：

账户名称：中国优选法统筹法与经济数学研究会

开户行：中国工商银行海淀西区支行营业室(行号：102100000458)

账号：0200004509089143934

社会信用代码：51100000500012032N

其他

会议酒店信息将在第二轮会议通知中发出，请持续关注后续通知。

准备参会要点信息

语言准备：会议语言为中文、英文，可根据自身情况准备相应的语言交流能力。

注册费准备

学生代表：若在 2026 年 8 月 6 日前注册，注册费为 800 元/人；8 月 6 日后注册，注册费为 1000 元/人。

其他会议代表：若在 2026 年 8 月 6 日前注册，注册费为 1200 元/人；8 月 6 日后注册，注册费为 1400 元/人。

提前准备好注册费用，并按照要求进行汇款。

行程规划：会议时间为 2026 年 8 月 21 日 - 23 日，地点在宁夏银川，可提前规划好前往宁夏银川的行程，包括交通方式和住宿安排（待第二轮通知确定酒店后可进一步完善）。

结业证书

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产业简报

量化金融与保险研究现状

一、量化金融研究现状

市场规模与技术驱动

全球量化金融市场规模已突破数千亿美元，中国市场规模预计在2028年突破1万亿元人民币，年复合增长率超20%。

核心应用领域：高频交易、机器学习策略、统计套利等。高频交易占比最高（45%），机器学习策略占比30%，传统统计套利占比25%。

技术趋势：

智能化：深度学习算法在市场预测和风险管理中的应用成熟，例如高盛利用AI算法实时监测市场风险。

自动化：算法交易普及率提升，金融机构逐步采用完全自动化交易系统。

多元化：策略向事件驱动、因子投资等方向拓展，例如摩根士丹利利用AI分析全球股票市场波动关系。

竞争格局与参与者

头部企业：国内外量化交易平台（如MathWorks、RapidMiner）占据主导地位，通过技术优势和市场份额形成壁垒。

新兴企业：科技公司和初创企业通过创新策略（如量子计算、区块链技术）进入市场，例如IBM的Watson金融分析平台利用AI实现自动化交易决策。

跨界合作：金融机构与科技巨头合作（如某大型保险公司与互联网企业共建智能保险产品），推动线上线下一体化服务。

政策与监管

监管政策逐步完善，例如中国出台政策规范量化交易行为，防范系统性风险。

国际监管合作加强，例如IAIS（国际保险监督官协会）推动全球量化金融标准统一。

二、保险研究现状

市场规模与结构优化

总体规模：中国保险市场总资产突破70万亿元，保费收入规模保持中高速增长，成为全球最具活力市场之一。

细分领域：

健康险：保费收入占比持续提升，成为人身险市场核心增长动力（例如2026年健康险保费收入达1.2万亿元，同比增长15%）。

养老险：通过“保险+养老社区”“保险+健康管理”模式，推动客户生命周期价值提升。

非车险：责任险、农业险等增速显著，例如责任险通过与安全生产、环境污染等场景融合，市场规模持续扩大。

技术创新与应用

人工智能：

智能核保与理赔：AI技术通过大数据分析实现精准风险评估，例如某险企利用区块链技术优化再保险流程，交易透明度提升。

智能客服：RPA技术自动化处理保单保全服务，客户满意度大幅提升（例如某互联网保险平台日均投保咨询量增长，响应时间压缩）。

区块链：构建可信数据共享平台，优化跨境保险结算流程。

物联网：动态监测健康险风险，实现精准定价（例如可穿戴设备实时监测用户健康数据）。

政策与市场趋势

政策驱动：

“十四五”规划推动行业从规模扩张转向价值深耕，例如动态利率调整机制降低险企负债成本。

养老第三支柱建设（如税延养老险、商业保险年金）满足居民养老保障需求。

区域协同：中西部地区通过政策扶持（如农业险普及）挖掘增长潜力，下沉市场普惠型保险需求释放。

全球化布局：中国险企加速海外市场拓展，例如在香港设立子公司实现大湾区保险通兑通赔。

三、量化金融与保险的交叉研究

风险管理与定价

量化模型在保险产品定价中的应用深化，例如UBI车险（基于驾驶行为定价）和智能驾驶责任险。

人工智能通过分析历史理赔数据，开发定制化保险产品（如针对带病体保险、细胞治疗保险）。

投资策略优化

保险资金投资策略调整，另类资产配置比例提升（如绿色能源、新质生产力领域）。

量化投资工具（如AI驱动的智能投顾）实现个性化资产配置，提升投资回报率。

监管科技（RegTech）

监管机构利用大数据、AI构建“穿透式”监管体系，例如通过知识图谱技术识别关联机构隐性风险。

区块链技术实现保单信息全流程上链，提升合规透明度（如某险企利用区块链优化再保险流程）。

四、未来趋势与挑战

趋势：

数字化转型：从工具应用升维至生态重构，例如“保险+科技+生活”生态圈建设。

绿色保险：覆盖气候变化、环境污染等领域，探索碳金融衍生品、ESG投资等新模式。

全球化布局：跨境服务网络完善，中国险企参与全球风险管理体系（如巨灾债券创新）。

挑战：

技术更新迭代快：量化金融与保险需持续投入研发，例如量子计算对传统模型的冲击。

市场竞争激烈：头部企业通过并购重组扩大份额，中小机构需差异化竞争（如深耕县域市场）。

数据安全与隐私：金融科技应用深化背景下，数据泄露风险上升，需加强合规管理。

量化金融与保险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

银行业

信贷风险管理：量化模型分析企业财务报表、行业数据及宏观经济指标，评估违约概率（如LGD、EAD模型），优化信贷审批流程。

反欺诈与合规：机器学习算法实时监测交易行为，识别异常模式（如洗钱、信用卡盗刷），降低合规成本。

资产配置优化：通过量化策略（如Black-Litterman模型）动态调整投资组合，平衡收益与风险。

案例：摩根大通利用AI算法分析全球股票市场波动关系，优化跨境资产配置。

证券与投资

高频交易：量化策略（如统计套利、市场中性策略）在毫秒级时间内捕捉市场微小波动，实现超额收益。

智能投顾：基于客户风险偏好和财务目标，通过算法生成个性化投资组合（如Betterment、Wealthfront）。

衍生品定价：蒙特卡洛模拟、Black-Scholes模型等量化工具精确计算期权、期货等衍生品价格。

案例：高盛利用深度学习预测市场趋势，高频交易占比超60%。

保险业

精准定价：UBI车险（基于驾驶行为定价）、健康险（通过可穿戴设备监测健康数据）实现差异化费率。

风险评估：大数据分析历史理赔数据，识别高风险客户或区域（如农业险中的气候风险建模）。

智能理赔：AI图像识别技术自动审核车险理赔照片，缩短处理时间至分钟级。

案例：平安保险利用区块链技术优化再保险流程，交易透明度提升30%。

二、跨行业融合应用

医疗健康

健康险创新：量化模型分析用户基因数据、生活习惯，开发带病体保险、细胞治疗保险等定制化产品。

医疗成本控制：通过预测模型识别高费用患者，提前干预降低赔付率（如糖尿病管理计划）。

案例：某险企与医疗机构合作，利用AI分析电子病历，优化健康险产品设计。

农业

农业险定价：卫星遥感、物联网传感器监测作物生长情况，结合气候数据动态调整保费（如干旱指数保险）。

供应链金融：量化模型评估农产品价格波动风险，为农户提供融资担保。

案例：中国平安“农业+保险+科技”模式，通过无人机巡田降低查勘成本。

能源与环保

绿色保险：量化气候风险模型（如极端天气概率预测）为可再生能源项目提供承保支持。

碳金融：开发碳期货、碳期权等衍生品，量化碳排放权交易价格波动。

案例：瑞士再保险推出“气候韧性指数”，量化企业应对气候变化的能力。

制造业

供应链风险管理：量化模型分析供应商财务状况、物流数据，预测断供风险（如芯片短缺预警）。

设备保险定价：通过物联网传感器监测设备运行状态，实现“按使用付费”的保险模式。

案例：西门子与保险公司合作，为工业设备提供动态保费调整服务。

交通运输

车险创新：UBI车险结合GPS数据、驾驶习惯评分，实现“千人千面”定价。

物流风险评估：量化模型分析路线天气、交通拥堵数据，优化货物运输保险费率。

案例：特斯拉推出基于自动驾驶数据的保险产品，保费与事故率挂钩。

房地产

房贷风险评估：量化模型结合房价指数、区域经济数据，预测违约概率（如LTV模型优化）。

巨灾保险：地震、洪水等灾害的量化风险模型为商业地产提供承保支持。

案例：香港保险业利用量化模型评估粤港澳大湾区房产投资风险。

三、新兴领域拓展

科技与互联网

网络安全保险：量化模型评估企业数据泄露风险，结合行业攻击频率数据定价。

数字资产保险：为加密货币交易所、NFT平台提供量化风险评估和承保服务。

案例：Coinbase与保险公司合作，量化区块链交易风险，推出定制化保险产品。

体育与娱乐

赛事取消保险：量化模型分析历史赛事数据、天气条件，为大型活动提供承保支持。

明星健康险：通过可穿戴设备监测运动员训练数据，动态调整保费。

案例：劳合社为奥运会开发量化风险模型，覆盖赛事中断、恐怖袭击等场景。

政府与公共事业

巨灾债券：量化模型评估地震、飓风等灾害损失，发行保险连结证券（ILS）转移风险。

社会福利管理：通过大数据分析贫困人口特征，优化保险补贴分配效率。

案例：世界银行利用量化模型设计发展中国家灾害保险计划。

四、未来趋势与挑战

趋势：

技术深化：量子计算、联邦学习等新技术将提升量化模型精度和隐私保护能力。

生态融合：量化金融与保险将与物联网、区块链等技术深度结合，构建“数据-模型-服务”闭环。

全球化布局：跨境保险、碳金融等需求增长，推动量化模型适应多币种、多法规环境。

挑战：

数据质量：跨行业数据整合难度大，需解决标准不统一、隐私保护等问题。

模型风险：过度依赖历史数据可能导致“黑天鹅”事件预测失效（如新冠疫情对保险业的冲击）。

监管合规：不同行业监管要求差异大，需平衡创新与合规（如医疗数据跨境传输限制）。

量化金融与保险领域有哪些知名研究机构或企业品牌

量化金融领域知名研究机构

量化金融研究中心（QFSC）：

简介：由首都经济贸易大学教师和金融行业从业人员自愿组成的学术团体，依托北京市金融发展促进中心，隶属信息学院。

研究领域：量化金融发展与政策研究、人工智能在量化金融中的应用、大数据背景下的量化金融、量化金融中的资产配置研究、量化投资系统开发及成果转化。

特色：建设国内一流水平的开放式量化金融研究平台，吸引国内外量化金融研究人员，推动面向中国量化金融体系发展的科学研究，并通过建立与国际接轨的人才培养体系，为中国量化金融业提供优秀的研究、教学及其他金融专业人才。

西安交通大学最优化技术与量化金融研究中心：

简介：西安交通大学下属的研究机构，属于国家重点学科计算数学的传统优势方向。

研究领域：聚焦量化金融领域风险度量的量化方法、动态投资组合选择、复杂金融决策制定等核心课题，融合随机优化与强化学习、联邦学习数学优化理论、分布式大数据系统优化等前沿技术，提出系统性解决方案。

成果：在随机优化领域取得多项学术成果，团队在国际顶级期刊发表论文（含PNAS等顶刊），其研究成果获阿里巴巴青橙奖、华为技术创新奖项等荣誉。

量化金融领域知名企业品牌

桥水（Bridgewater Associates）：

简介：由雷·达里奥于1975年创立，是全球对冲基金行业的佼佼者。

管理规模：截至2025年，公司管理资产超1500亿美元。

投资策略：以“经济机器”投资框架闻名，通过拆解经济周期、政策逻辑与市场行为，构建跨资产、跨周期的投资策略。

业绩：长期保持稳定收益，尤其在2008年金融危机中逆势盈利。

文艺复兴科技（Renaissance Technologies）：

简介：由詹姆斯·西蒙斯于1982年创立，以量化交易立身。

管理规模：公司管理资产超2000亿美元。

投资策略：核心依赖“黑盒模型”捕捉市场微弱信号，交易覆盖全球股票、期货、外汇等资产。

业绩：旗下“大奖章基金”年化回报超30%（扣除管理费后）。

城堡投资（Citadel）：

简介：由肯·格里芬于1990年创立，是多策略对冲基金的代表。

管理规模：截至2025年，管理资产超1000亿美元。

投资策略：业务涵盖全球宏观、股票多空、量化交易、另类投资等。

业绩：在2008年金融危机中凭借“危机对冲”策略实现盈利。

千禧年（Millennium Management）：

简介：由以色列·英格兰德于1989年创立，是多策略对冲基金的典范。

管理规模：截至2025年，管理资产超700亿美元。

投资策略：对投资经理实施严格回撤管理，是业绩稳定的核心逻辑。

业绩：成立34年中33年实现正收益，仅2008年金融危机期间亏损。

AQR资本（AQR Capital Management）：

简介：由克雷格·阿斯尼斯等学者于1998年创立，是学术派量化基金的代表。

管理规模：截至2025年，管理资产超3000亿美元。

投资策略：核心策略为“因子投资”，通过系统化捕捉市场规律获取超额收益。

业绩：长期保持稳定回报。

保险领域知名企业品牌

中国人寿：

简介：中国人寿保险（集团）公司，世界品牌500强，全球500强企业，我国最大的商业保险集团之一。

业务：提供各类人寿保险、健康保险、人身意外伤害保险及养老保险服务。

中国平安：

简介：中国平安保险（集团）股份有限公司，始于1988年，世界500强，上市公司。

业务：集保险、银行、投资三大主营业务为一体，核心金融与互联网金融业务并行发展。

中国人保：

简介：中国人民保险集团股份有限公司，世界500强，国内较大的非寿险公司。

业务：提供财产保险、人身保险、再保险等保险服务。

太平洋保险：

简介：中国太平洋保险（集团）股份有限公司，始于1991年，世界500强企业。

业务：领先的财产保险产品和服务提供商，大型综合性保险集团。

量化金融与保险领域有哪些招聘岗位或就业机会

量化金融领域招聘岗位

量化研究员/分析师：

职责：设计、开发和优化金融量化策略，进行市场分析和数据处理，以支持量化策略的决策过程。

技能要求：具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，熟悉量化交易策略和模型，掌握至少一种编程语言（如Python、C++等）。

薪资范围：根据经验和能力不同，薪资范围广泛，从初级岗位的10-20K到高级岗位的40-70K甚至更高。

量化开发工程师：

职责：负责量化交易系统的开发和维护，包括策略实现、系统优化、风险控制等。

技能要求：熟悉量化交易系统的架构和开发流程，掌握至少一种编程语言，具备系统设计和开发能力。

薪资范围：与量化研究员/分析师相似，根据经验和能力不同有所差异。

金融数据分析师：

职责：负责金融数据的收集、清洗、分析和可视化，为量化策略提供数据支持。

技能要求：熟悉数据分析流程和方法，掌握数据分析工具（如Excel、SQL、Python等），具备数据可视化能力。

薪资范围：初级岗位薪资可能在10-20K之间，高级岗位薪资更高。

风险监测岗：

职责：负责监测和分析量化交易策略的风险，提出风险控制建议。

技能要求：熟悉风险管理理论和方法，掌握风险监测工具和技术，具备风险评估和应对能力。

薪资范围：薪资水平较高，尤其是具备丰富经验和高级技能的风险监测人员。

保险领域招聘岗位

保险销售岗：

职责：负责保险产品的销售和推广，包括客户开发、需求分析、产品介绍、投保手续办理等。

技能要求：具备良好的沟通能力和销售技巧，熟悉保险产品和市场，能够根据客户需求提供合适的保险方案。

薪资范围：薪资水平因地区、公司规模和产品类型而异，初级销售岗位薪资可能在5-15K之间，高级销售岗位薪资更高。

保险精算师：

职责：负责保险产品的定价、准备金评估、风险管理等精算工作。

技能要求：具备扎实的精算学基础，熟悉保险产品和市场，掌握精算模型和工具，能够进行复杂的精算计算和分析。

薪资范围：精算师是保险行业中的高薪职业之一，薪资水平较高，尤其是具备丰富经验和高级技能的精算师。

保险理赔岗：

职责：负责保险理赔案件的受理、调查、定损、赔付等工作。

技能要求：熟悉保险理赔流程和规定，掌握理赔调查和定损技巧，具备良好的沟通能力和服务意识。

薪资范围：薪资水平因地区、公司规模和岗位级别而异，初级理赔岗位薪资可能在5-10K之间，高级理赔岗位薪资更高。

保险产品经理：

职责：负责保险产品的设计、开发、推广和管理等工作。

技能要求：具备丰富的保险产品知识和市场经验，熟悉保险产品开发流程和管理方法，能够根据市场需求和公司战略设计合适的保险产品。

薪资范围：薪资水平较高，尤其是具备丰富经验和高级技能的保险产品经理。

跨领域招聘岗位

金融科技岗：

职责：结合金融和科技知识，负责金融科技产品的研发、测试、推广和管理等工作。

技能要求：具备扎实的金融和科技基础，熟悉金融科技产品和技术，能够进行金融科技产品的创新和优化。

薪资范围：薪资水平较高，尤其是具备丰富经验和高级技能的金融科技人才。

数据分析与挖掘岗：

职责：负责金融和保险领域的数据分析和挖掘工作，为业务决策提供数据支持。

技能要求：熟悉数据分析和挖掘流程和方法，掌握数据分析工具和技术（如机器学习、深度学习等），能够进行复杂的数据分析和挖掘工作。

薪资范围：薪资水平因地区、公司规模和岗位级别而异，但整体而言，具备高级技能的数据分析与挖掘人才薪资较高。