聚焦銀行系金融科技公司助力銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

清華大學(xué)學(xué)生“經(jīng)智風(fēng)行”實(shí)踐支隊(duì)課題組

編者按：“十四五”期間，我國(guó)將大力推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，科技成為金融機(jī)構(gòu)提高業(yè)務(wù)能力的主要驅(qū)動(dòng)力之一，金融科技的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。日前，由清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院金融系何平教授指導(dǎo)、清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院九名本科生和北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院一名本科生組成的“經(jīng)智風(fēng)行”實(shí)踐支隊(duì)，圍繞“面向智能化風(fēng)控的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型”主題，對(duì)龍盈智達(dá)（北京）科技有限公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家王彥博博士進(jìn)行了專(zhuān)訪。王彥博是英國(guó)利物浦大學(xué)培養(yǎng)的首批數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)博士，是國(guó)內(nèi)首批數(shù)據(jù)保護(hù)官（EXIN DPO）之一;曾在英國(guó)曼徹斯特大學(xué)、劍橋大學(xué)擔(dān)任博士后副研究員和訪問(wèn)學(xué)者;長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量子科技和金融科技相關(guān)工作;曾領(lǐng)導(dǎo)和參與了多項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目及課題研究，獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)10項(xiàng)、國(guó)家專(zhuān)利1項(xiàng)、軟件著作權(quán)20余項(xiàng)，參與研制金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，發(fā)表著作1部、譯著1部、著作章節(jié)4篇、專(zhuān)業(yè)論文90余篇，參與編寫(xiě)金融專(zhuān)業(yè)書(shū)刊2部、專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)教材3本;曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)多次獲得國(guó)內(nèi)外AI大數(shù)據(jù)重要賽事獎(jiǎng)項(xiàng)，包括IEEE Big Data Cup全球冠軍、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能”大賽全國(guó)冠軍等; 曾獲得國(guó)家優(yōu)秀自費(fèi)留學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金、英國(guó)政府ORS海外研究學(xué)生基金計(jì)劃等重要獎(jiǎng)勵(lì)。

課題組：近年來(lái)國(guó)內(nèi)多家商業(yè)銀行相繼成立金融科技公司。請(qǐng)問(wèn)，推動(dòng)商業(yè)銀行成立金融科技公司的契機(jī)是什么？

王彥博：我國(guó)在金融科技相關(guān)領(lǐng)域正處于百年難逢的“彎道超車(chē)”“換道超車(chē)”歷史機(jī)遇期。商業(yè)銀行作為支撐實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)金融穩(wěn)定、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)內(nèi)外循環(huán)的金融機(jī)構(gòu)，也正在發(fā)生巨大的變革。以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量子科技為代表的新興技術(shù)正在重塑傳統(tǒng)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)流程、發(fā)展模式、客戶(hù)服務(wù)模式和經(jīng)營(yíng)理念，數(shù)字化基因也逐步根植到商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控、監(jiān)管合規(guī)、智慧經(jīng)營(yíng)等方方面面。在此背景下，?國(guó)內(nèi)銀行紛紛布局金融科技，將金融科技與數(shù)字化轉(zhuǎn)型確立為自身發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，銀行系金融科技公司由此應(yīng)運(yùn)而生。

課題組：當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，各行各業(yè)都在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。請(qǐng)問(wèn)，銀行系金融科技公司在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演著什么樣的角色？

王彥博：由于不同商業(yè)銀行在金融科技戰(zhàn)略方面的側(cè)重點(diǎn)有所不同，銀行系金融科技公司承擔(dān)的使命和角色也略有差異。有的金融科技子公司側(cè)重于服務(wù)母行，旨在“加速推進(jìn)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)型”“更好地服務(wù)集團(tuán)”;有的側(cè)重于面向市場(chǎng)，致力于向同業(yè)輸出經(jīng)驗(yàn)和技術(shù);有的則兩者兼具，提出“立足母行、服務(wù)集團(tuán)、面向市場(chǎng)”的目標(biāo)。總體而言，銀行系金融科技公司在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中起到了“助推器”和“加速器”的作用。

課題組：銀行是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)構(gòu)，智能風(fēng)控是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要方向。請(qǐng)問(wèn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，銀行智能風(fēng)控方面有什么新的技術(shù)發(fā)展？

王彥博：數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)首次被正式納入生產(chǎn)要素范圍，與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列。在此背景下，銀行智能風(fēng)控基于信貸資產(chǎn)類(lèi)業(yè)務(wù)所服務(wù)客群的不同，呈現(xiàn)出以下三種技術(shù)發(fā)展模式。

一是面向具有大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本的C 端和小B端客群，比如消費(fèi)金融、小微金融、普惠金融等零售板塊業(yè)務(wù)屬于該類(lèi)型。鑒于該類(lèi)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)樣本量充足，用以描述樣本的數(shù)據(jù)標(biāo)簽字段豐富，相關(guān)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化程度高，總體數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，通?？蛇\(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)算法，從數(shù)據(jù)中歸納知識(shí)，構(gòu)建智能風(fēng)控模型，從而以大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)，對(duì)人類(lèi)風(fēng)控專(zhuān)家通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累形成的風(fēng)控模型進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充，以海量數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素為基礎(chǔ)，萃取提煉出風(fēng)控智能。

二是面向數(shù)據(jù)樣本量（及數(shù)據(jù)標(biāo)簽字段豐富度）較為匱乏的大B端客群，比如公司金融、機(jī)構(gòu)金融、投資銀行等對(duì)公板塊業(yè)務(wù)屬于該類(lèi)型。該類(lèi)業(yè)務(wù)是銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，在授信風(fēng)控方面往往呈現(xiàn)出“依托專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)”“依賴(lài)抵質(zhì)押品”“一戶(hù)一議一策”等特點(diǎn)。為推進(jìn)從“一戶(hù)一議”走向集約化管理，業(yè)內(nèi)通常會(huì)基于多方專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)形成風(fēng)控規(guī)則模型。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，在專(zhuān)家規(guī)則模型的基礎(chǔ)上，業(yè)內(nèi)開(kāi)始采用NLP技術(shù)和圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)專(zhuān)家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)加工、知識(shí)更新等處理，從而形成風(fēng)控知識(shí)圖譜模型，更加有效地表達(dá)展現(xiàn)、推演完善和智能應(yīng)用相關(guān)模型。

三是介于前二者之間的面向中B端客群，比如中小企業(yè)金融，或是以服務(wù)中小企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)為理念，打通大、中、小B端客群，輻射C端客群的產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融。該類(lèi)業(yè)務(wù)的數(shù)字化授信和智能風(fēng)控技術(shù)可謂業(yè)界未解之難題。從數(shù)據(jù)要素視角來(lái)看，當(dāng)該類(lèi)業(yè)務(wù)按行業(yè)、區(qū)域等維度進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分后，無(wú)論是總體數(shù)據(jù)樣本量、“壞”樣本數(shù)量，還是數(shù)據(jù)標(biāo)簽字段豐富度，均不足以支持經(jīng)典的有監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)算法建模;此外，該類(lèi)業(yè)務(wù)的客戶(hù)數(shù)量明顯比傳統(tǒng)對(duì)公業(yè)務(wù)大客戶(hù)數(shù)量多，采用“一戶(hù)一議一策”的專(zhuān)職審批方式根本不現(xiàn)實(shí)。經(jīng)過(guò)研究分析，人類(lèi)在知識(shí)探索方面主要基于三種邏輯推理范式：一是演繹推理，即由“一般”到“特殊”的推理方式，通常由一個(gè)一般性原理推導(dǎo)出適用于多個(gè)特定事物的結(jié)論，也就是我們常說(shuō)的“Top-down”（舉一反三）;二是歸納推理，即由“個(gè)別”到“一般”的推理方式，通常由多個(gè)特殊個(gè)體事例推導(dǎo)出一個(gè)一般性原理、原則、規(guī)律或模式，也就是我們常說(shuō)的“Bottom-up”（可以理解為“舉十反一”）;三是類(lèi)比推理，即由“個(gè)例”到“個(gè)例”的推理方式，我們常說(shuō)的“像什么就是什么”“近朱者赤、近墨者黑”“物以類(lèi)聚、人以群分”講的就是這個(gè)概念，可以看作是“Case-based”（舉三反一）。我們團(tuán)隊(duì)沿著上述三條路徑，對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)字化授信與智能風(fēng)控技術(shù)進(jìn)行探索，得到了一些初步結(jié)果。

首先，雖無(wú)法“舉十反一”，但“舉三反一”的小樣本量還是有的。同時(shí)，類(lèi)比推理天然具備抗衡“數(shù)據(jù)樣本在類(lèi)別間不平衡”“數(shù)據(jù)樣本量過(guò)小”的優(yōu)勢(shì)，因此在AI大數(shù)據(jù)算法層面基于SVM支持向量機(jī)、KNN最近鄰、ARM關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等具有類(lèi)推主義特性的算法深入探索創(chuàng)新，初步結(jié)果表明相關(guān)風(fēng)控算法建模方案可行。此外，將相近業(yè)務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)構(gòu)建的有監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)模型遷移至當(dāng)前領(lǐng)域，以遷移學(xué)習(xí)的方式獲得風(fēng)控智能亦可行，此方案可以看作“Top”層面的類(lèi)比推理。

其次，基于演繹推理“舉一反三”所構(gòu)建的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則模型，可進(jìn)一步運(yùn)用AHP層次分析等方法，向風(fēng)控評(píng)分卡模型方向發(fā)展，并通過(guò)小樣本數(shù)據(jù)積累對(duì)評(píng)分卡模型中的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行測(cè)算和優(yōu)化。相關(guān)的權(quán)重優(yōu)化學(xué)習(xí)技術(shù)亦可用于對(duì)風(fēng)控知識(shí)圖譜模型中節(jié)點(diǎn)間連線上的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算調(diào)優(yōu)。此外，若能對(duì)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算優(yōu)化、仿真擬合，則也可對(duì)專(zhuān)家規(guī)則和知識(shí)圖譜進(jìn)行仿真模擬;同時(shí)亦可對(duì)經(jīng)營(yíng)環(huán)境進(jìn)行模擬仿真、數(shù)字孿生，因此相關(guān)智能風(fēng)控模型還有望從NLP智能、仿真與強(qiáng)化智能等技術(shù)方面進(jìn)行突破。

第三，在歸納推理方面雖然小樣本數(shù)據(jù)無(wú)法直接支持“舉十反一”，但既然專(zhuān)家規(guī)則、知識(shí)圖譜、指標(biāo)權(quán)重、連線權(quán)重、經(jīng)營(yíng)環(huán)境等均可模擬仿真，那么我們亦可對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行仿真模擬。在已有小樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用GAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、SMOTE合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)等方法衍生數(shù)據(jù)樣本，并納入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中重新構(gòu)建模型，初步結(jié)果表明新訓(xùn)練的風(fēng)控算法模型較老模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上能夠使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性得到提升。

課題組：數(shù)據(jù)要素對(duì)于銀行智能風(fēng)控起到了重要作用，而近期我國(guó)相繼出臺(tái)了《數(shù)據(jù)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》。請(qǐng)問(wèn)，在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面有什么新的技術(shù)發(fā)展？

王彥博：當(dāng)前“后大數(shù)據(jù)時(shí)代”，個(gè)人隱私與數(shù)據(jù)安全保護(hù)問(wèn)題已上升至國(guó)家高度?！吨腥A人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》已由第十三屆全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)第二十九次會(huì)議于2021年6月10日審議通過(guò)，自2021年9月1日起正式施行;《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》已由第十三屆全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)第三十次會(huì)議于2021年8月20日審議通過(guò)，自2021年11月1日起正式施行。可以說(shuō)，我國(guó)的隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)立法時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟。

在此背景下，發(fā)展隱私計(jì)算技術(shù)可謂恰逢其時(shí)。隱私計(jì)算廣義上是指面向數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的計(jì)算系統(tǒng)與技術(shù)，涵蓋了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、存儲(chǔ)、計(jì)算、應(yīng)用、共享等信息流程全過(guò)程，是使敏感數(shù)據(jù)、隱私信息不被泄露、不可推導(dǎo)、“數(shù)據(jù)不可見(jiàn)”的現(xiàn)代信息技術(shù)的統(tǒng)稱(chēng)。隱私

計(jì)算范疇中包含多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等多種技術(shù)，其中多方安全計(jì)算又包含同態(tài)加密、秘密共享、混淆電路、不經(jīng)意傳輸、零知識(shí)證明等密碼學(xué)技術(shù)。多方安全計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)在涵蓋多個(gè)主體的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，使各主體間雖需要交互使用數(shù)據(jù)來(lái)協(xié)同完成計(jì)算和建模任務(wù)，但相互之間“數(shù)據(jù)不可見(jiàn)”，即“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”。

課題組：感謝您的詳細(xì)介紹。請(qǐng)問(wèn)，您的團(tuán)隊(duì)還在哪些領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新探索，最近兩年取得了什么成果。

王彥博：我們團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量子科技等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，具體包括十個(gè)方面。

一是在銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控、監(jiān)管合規(guī)和智慧經(jīng)營(yíng)方面，團(tuán)隊(duì)以《基于人工智能的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)項(xiàng)目》助力母行申報(bào)2019年度銀行科技發(fā)展獎(jiǎng)，獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)二等獎(jiǎng)。同時(shí)，在業(yè)界核心期刊發(fā)表《智慧銀行視角下的商業(yè)銀行負(fù)債質(zhì)量管理》《商業(yè)銀行反洗錢(qián)智能識(shí)別模型應(yīng)用探析》《FinTech時(shí)代探索銀行ATM運(yùn)營(yíng)及布局的智能化管理》等專(zhuān)業(yè)文章。

二是在隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)方面，團(tuán)隊(duì)參與發(fā)表譯著《國(guó)際信息科學(xué)考試學(xué)會(huì)（EXIN）數(shù)據(jù)保護(hù)官（DPO）認(rèn)證之隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)基礎(chǔ)（PDPF）認(rèn)證指南》，該譯著是面向歐盟GDPR的DPO數(shù)據(jù)保護(hù)官認(rèn)證考試指定教材。2020年，團(tuán)隊(duì)參加第八屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能”大賽，獲得“面向數(shù)據(jù)安全治理的數(shù)據(jù)內(nèi)容智能發(fā)現(xiàn)與分級(jí)分類(lèi)”全國(guó)二等獎(jiǎng)。同時(shí)，發(fā)表《商業(yè)銀行隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)實(shí)施路徑探析——面向〈個(gè)人信息保護(hù)法（草案）的8“O”解讀視角〉》專(zhuān)業(yè)文章。

三是在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新方面，團(tuán)隊(duì)自主創(chuàng)新了一系列關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分配規(guī)律挖掘及分類(lèi)算法，研發(fā)了《基于SPARK的分配規(guī)律挖掘軟件》《分類(lèi)分配規(guī)律挖掘軟件》《基于MapReduce的多層嵌套分配規(guī)律挖掘軟件》《分類(lèi)序列模式挖掘軟件》《基于SPARK的有監(jiān)督分類(lèi)分配規(guī)律挖掘軟件》《基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)增強(qiáng)邏輯回歸分類(lèi)挖掘軟件》《分類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘軟件》和《基于SPARK的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘軟件》，并已取得軟件著作權(quán)。

四是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像識(shí)別方面，團(tuán)隊(duì)參加了第七屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能”大賽，獲得“多人種人臉識(shí)別”全國(guó)三等獎(jiǎng)，并自主研發(fā)取得《水果圖片稱(chēng)重軟件》《圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注軟件》等軟件著作權(quán)。

五是在自然語(yǔ)言處理方面，團(tuán)隊(duì)在國(guó)際Kaggle平臺(tái)《CommonLit Readability Prize》NLP競(jìng)賽中獲得金牌;受邀在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NuerIPS 2020）上發(fā)表演講;在業(yè)界核心期刊發(fā)表《NLP在銀行網(wǎng)絡(luò)金融業(yè)務(wù)中的應(yīng)用》《基于NLP技術(shù)探析法定數(shù)字貨幣對(duì)商業(yè)銀行的影響》等專(zhuān)業(yè)文章。

六是在自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別方面，團(tuán)隊(duì)在2020國(guó)際語(yǔ)音通信會(huì)議（INTERSPEECH 2020）國(guó)際競(jìng)賽中獲得全球第三名，并自主研發(fā)取得了《基于AutoSpeech的自動(dòng)音頻分類(lèi)軟件》的軟件著作權(quán)。

七是在強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面，團(tuán)隊(duì)對(duì)AlphaGo Zero底層的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)并運(yùn)用至醫(yī)保領(lǐng)域，在“北京數(shù)智醫(yī)保創(chuàng)新競(jìng)賽”醫(yī)保宏觀決策支持賽題中獲潛力獎(jiǎng);將強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)遷移至銀行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)領(lǐng)域，發(fā)表了《基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的銀行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)策略探析》專(zhuān)業(yè)文章。

八是在RPA機(jī)器人方面，團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)取得了《AutoModeling自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘建模RPA機(jī)器人軟件》的軟件著作權(quán)，發(fā)表《疫情之下的金融科技創(chuàng)新——自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘建模RPA機(jī)器人創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)文章。

九是在區(qū)塊鏈方面，團(tuán)隊(duì)參與研制由中國(guó)人民銀行發(fā)布的《金融分布式賬本技術(shù)安全規(guī)范》（JR/T 0184-2020）和《區(qū)塊鏈技術(shù)金融應(yīng)用 評(píng)估規(guī)則》（JR/T 0193-2020）兩項(xiàng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn);憑借“保護(hù)商業(yè)機(jī)密的普惠金融監(jiān)管算法”在2020年數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽區(qū)塊鏈賽道獲得優(yōu)勝獎(jiǎng);發(fā)表《基于區(qū)塊鏈“7C”視角解讀和洞察〈金融分布式賬本技術(shù)安全規(guī)范〉》《基于區(qū)塊鏈和多方安全計(jì)算技術(shù)的聯(lián)合征信應(yīng)用》等專(zhuān)業(yè)文章。

十是在量子金融科技方面，團(tuán)隊(duì)在“世界人工智能大會(huì)——全球創(chuàng)新項(xiàng)目路演”中，憑借《基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的銀行智能運(yùn)營(yíng)管理應(yīng)用項(xiàng)目》入圍了全球TOP 20創(chuàng)新項(xiàng)目;發(fā)表《FinTech時(shí)代量子科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用展望》《量子科技在商業(yè)銀行的應(yīng)用》《量子信息時(shí)代銀行業(yè)的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與變革》等專(zhuān)業(yè)文章。

（作者單位：清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;課題組成員包括黃子悅、劉楚君、劉欣然、劉逸然、吳佳倪、向軼、楊榮哲、袁媛、張舒文、朱俐，按課題組成員姓氏首字母順序排列）