2020年6月27日下午，金融学院通过腾讯网络召开了主题为“数据分析：金融与科创”学科建设研讨会。学院部分领导和老师参加了研讨会，会议由金融学院副院长（主持行政工作）张云教授主持。

张云首先对参会老师表示欢迎和感谢，介绍了数据分析及数据金融的相关背景，数据作为一种新型生产要素，在经济发展、新基建建设方面发挥重要作用。在此背景下，分析了金融领域的数据分析与实验应用对我校金融学科专业建设的重要性和必要性，如何结合学科已有基础和自身优势，开展交叉学科方向学术研究，具有重要意义，希望大家借此次机会加强沟通，建言献策。

会上，各位老师先后发言，他们围绕数据金融的热点问题交流了自己的看法，并展开了热烈的讨论。侯文轩教授认为在研究大数据的时候首先应当拓展思路和来源，不能局限于传统的大数据金融，如此次疫情期间，就使用了大数据、云计算、人工智能等新技术，精准高效地开展疫情的监测分析、病毒溯源、患者追踪、社区管理等工作；其次可以加强与企业合作，获取更多数据来源。韩云老师结合自身近期的研究，提出了几个可以进一步研究的问题和方向。一是如何利用大数据进行数据的实时可持续监测？二是如何将行业的宏观数据和企业的微观数据进行关联？三是如何拓宽数据来源，如何进行数据共享？吴洁老师和王东明老师分享了关于决策咨询、专报撰写的经验：一是选题要着眼实际，来自经验或实践；二是提出的建议要具有很强的可操作性；三是内容要简洁易懂，不要长篇大论；四是时效性、针对性要强。周叶菁老师分享了在新闻媒体平台上投稿的经验，要选择自己熟悉的领域，充分了解该领域的政策导向，并在此方向上提供政策建议。李经纬老师提出由于金融服务科创最终都要落实到政府、企业和个人上，需要增加与政府、企业等的交流合作，了解他们的具体需求。刘晓明老师认为如何将数据与传统经济学理论结合，发现新的规律，找到特征变量，为金融研究服务；如何在短时间内将传统专业优势和政府热点相结合是当前进行学术研究的难点。孙雨晴老师提出大数据及人工智能应用在金融领域是大势所趋，它之所在金融领域有广阔前景，在于它涵盖的数据种类和类型是广阔的，不局限于基本的企业数据等，且其具有的数据清洗和分析能力，可以对多种数据同步处理分析，且不以固有知识为前提，准确性可能更高，是金融相关从业人员未来可能需要掌握的技术手段。李威老师提出当前很多行业都需要具有编程能力的学生，我们培养的方向可以向这方面靠拢，可以增加数据处理理论、系统论、控制论、软件编程等课程，提高学生的竞争力。张红老师指出信用管理系目前主要在信用信息管理、大数据风控等方面对培养方案、课程设置做一些调整，同时在学术研究方面正在向大数据方向转型。孙洁老师表示在自己以往研究和工作中，金融数据分析是一种十分重要的能力，也是金融学专业学生所需要的，学院是否能够建设一门关于金融数据分析与建模的基础课程，并新增加一些关于大数据领域新兴技术的选修课程，进一步提高学生的数据分析能力。

最后张云老师进行了总结，感谢大家分享真知灼见，本次研讨会围绕数据金融这个关键词展开讨论，拓展到了数据分析技术、金融创新和监管、金融科技等，相关内容包括学科方向、科学研究、人才培养、课程模块建设等，还涵盖数据中心建设、数据持续性监测、专报写作要点、上观等写作经验、开设新专业课程等建议，希望参会老师能有所收获，同时对未来建设提出展望：一是近期学院正进行人才培养改革工作，将结合学校要求和一流专业建设，积极吸收各位老师关于人才培养和专业建设的想法和建议，进一步做好人才培养方案修改和新课程开发工作；二是希望各位老师结合自身的研究专长，进一步重视和加强学术研究，在学科新增长点，特别是数据金融等领域开展交叉研究，学院也会给予一定支持，期待在学科专业建设和学位点建设方面形成具有特色和竞争力的成果，包括学术论文、纵向课题、决策咨询专报、主流媒体理论报道、横向课题等多个方面；三是希望各位老师能够继续加强交流研讨与思维碰撞，在科学研究、人才方面方面多思考，逐步形成我们自己的特色，提高我校金融学科专业在上海乃至全国的学科声誉及影响力。