10月30日，第七届商业数据分析研讨会通过线上线下相结合的方式举办。本次会议由中国人民大学信息学院经济信息管理系主办，邀请了海内外专家聚焦数据科学与商业数据分析领域前沿，探讨人工智能前沿技术、区块链技术、大数据分析方法等在金融、商务、社会治理等方面的应用与挑战。信息学院师生以及海内外200多名专家学者线上线下参加会议。研讨会由信息学院信息系主任许伟主持。

中国人民大学校长助理、理工学科建设处处长杜小勇，信息学院院长、教授文继荣，信息学院副院长、教授左美云分别致辞。

上半场由四个报告组成，由许伟和信息学院副教授余力主持。

清华大学经济管理学院教授徐心分享的报告题目是《Understanding Customer Risk Adjustment in Commercial Banks: A Machine Learning Approach》，研究结合大数据和机器学习方法，使用顾客的行为数据开发出一个风险测量指标，并基于该指标对大样本进行规律研究，提出顾客在做风险调整时的两个关键概念：信息消费和认知需求。

北京航空航天大学经济管理学院教授吴俊杰分享的报告题目是《用户细粒度偏好感知的深度推荐系统》，从用户表征出发，通过对用户和产品之间的交互关系来构建可评价的推荐模型，并对推荐系统方向做出展望。

香港城市大学商学院教授马建分享的报告题目是《智慧科研》，以“科学基金网络信息系统”为实例，在智能项目申请、智能项目评审、智能项目结题和大数据科研分析四个部分宏观介绍了从“信息化”到“智能化”的数字化科研管理服务转型工作。

中国人民大学商学院教授王刊良分享的报告题目是《大数据分析在公共服务与商业中的应用》，他从公园游客票务行为分析和12345市民热线政务服务分析两个公共服务问题出发，阐释了大数据分析的应用。

下半场由五个报告组成，由信息学院副教授杜玮、蒋洪迅主持。

北京大学光华管理学院教授王翀分享的报告题目是《Does Training Induce Algorithm Aversion? 》，通过一系列的对比实验研究专业的培训是否会影响人们对于算法的采纳。

南京大学信息管理学院教授颜嘉麒分享的报告题目是《The Darkside of Cryptocurrency Markets: Characterizing and Detecting Abnormal Transactions》，基于比特币交易网络，分析比特币异常交易行为，对虚拟货币监管工作提供了很好的支撑。

北京航空航天大学经济管理学院副教授刘冠男分享的报告题目是《Deterring the Gray Market: Product Diversion Detection via Learning Disentangled Representations of Multi-variate Time Series》，提出了深度表征学习的框架，解决了供应链上长久存在的“水货市场”问题。

合肥工业大学管理学院副教授孙见山分享的报告题目是《面向用户可信任的个性化推荐方法》，介绍了面向文本可解释的标签推荐方法、面向信息茧房的跨领域推荐方法和推荐系统公平性问题研究。

对外经济贸易大学信息学院副教授陈润宇分享的报告题目是《How Do You Say It Matters? A Multimodal Analytics Framework for Product Return Prediction in Live Streaming E-Commerce》，提出了一种应用于直播电商领域的多模态研究方法，该工作可以很好地应用于直播电商管理实践。

经过分析研讨，专家们分别就金融风险、推荐系统、公共服务和电商等领域分享学术报告，并与参会人员就学术相关领域和学科建设问题展开讨论。

最后，许伟对研讨会内容做总结，感谢各位报告专家和参会人员对本次学术研讨会的大力支持。

从2016年至今，信息学院商业数据分析研讨会已经连续举办七次，参会人数超过千人次，已形成具有一定影响力的品牌会议，扩大了学校管理科学与工程学科的影响，有力地支持了学校“双一流”建设。

（责任编辑：董涵琪）