10月17日上午，国际著名金融数学家、荷兰乌特勒支大学Cornelis Oosterlee教授莅临经济学院，在朝晖校区新教楼为金融学专业的本科生带来了一堂题为《Machine Learning/Artificial Intelligence in Finance》的精彩课程。
课堂上，Oosterlee教授围绕机器学习与人工智能在金融领域的应用展开介绍，特别强调了该技术在模型校准、异常检测和最优资产配置等方面的优越性。首先，他介绍了机器学习的基本概念及其在金融领域的重要性，特别是神经网络在金融模型校准中的优势，显著提高了定价的准确性和效率。接着，他讨论了异常检测技术，指出无监督学习能够有效识别市场中的异常行为和潜在风险，从而增强了金融机构的风险管理能力。此外，Oosterlee教授还展示了如何运用机器学习算法优化资产配置，以实现收益最大化和风险控制的平衡。这些创新应用不仅提升了金融决策的科学性，也为未来的研究和实践提供了新的方向。最后，Oosterlee教授指出，未来在机器学习研究中仍有许多机会和发展空间，鼓励年轻学者们积极参与这一领域的探索。
Oosterlee教授对金融科技前沿应用的深刻见解，以及深入浅出的讲解方式，激发了大家的学习兴趣。学生们不仅掌握了相关理论知识，还了解到了最新的研究成果及其现实应用前景。此次授课为学生提供了与国际顶尖学者面对面交流的宝贵机会，拓宽了他们的视野，进一步丰富了我院的学术文化氛围。
个人简介
Cornelis (Kees) Oosterlee教授是乌特勒支大学担任数学学院院长和金融数学系系主任。自2000年以来，他一直致力于金融数学领域的计算问题研究。他是两本英文教科书的合著者：2001年出版的《多重网格》2019年出版的《金融数学模型与计算》，并发表了200余篇学术论文。Oosterlee教授共同开发的金融衍生品定价和风险管理方法包括基于傅里叶余弦展开的COS方法、Shannon Wavelet Inverse Fourier Transform method (香农小波逆傅里叶变换方法)、Stochastic Grid Bundling Method (随机网格捆绑方法)、Stochastic Collocation Monte Carlo Method (随机配置蒙特卡罗方法)和Seven-League格式(7L)。Oosterlee教授曾主持两个与业界合作的欧盟金融和保险风险管理项目以及多个荷兰国家级项目。他曾在英国牛津大学、日本一桥大学、西班牙科鲁尼亚大学等多所大学担任客座教授。