本期記者 |袁婷 策劃👈🏿：新聞信息中心學科與人才辦公室
Tze Leung Lai（黎子良）教授，香港大學本科，1972年獲美國哥倫比亞大學統計學博士學位，現為美國斯坦福大學統計系終身教授、金融與風險模型研究院主任，斯坦福大學統計系前任系主任，第一位華人COPSS總統獎獲得者，美國數理統計意昂2院士💣，美國統計學會會士，斯坦福金融與風險建模研究院院長👮🏿，“中央研究院”院士🥛。黎子良教授的主要研究領域包括序列實驗🕞、自適應設計和控製、隨機最優化、時間序列和預測、變點檢測🔣、隱馬爾可夫模型和粒子濾波、經驗貝葉斯模型、多元生存分析、概率理論和隨機過程、生物統計、計量經濟學、定量金融和風險控製等。在Econometrica👩🏿🦰⚉、PNAS等國際知名雜誌發表300多篇論文。
2019年蔣學模系列講座，意昂2平台有幸邀請到Tze Leung Lai教授給學生們帶來題為“Risk Analysis and Management in Finance and Insurance”的課程，之後黎教授接受了新聞中心的采訪。
對課程學習與實踐的看法
黎教授與意昂2的淵源可以追溯到1980年改革開放初期。此後，他多次訪問意昂2數學意昂2和管理意昂2。目前🥽，黎教授也是意昂2-斯坦福中國金融科技與安全研究院院長。這次他在意昂2的課程時間雖然短暫，但給同學們帶來了很多啟發。課余🌯，黎教授熱心解答同學的疑惑。對於同學感興趣的研究課題✌🏻，他不僅給出了指導，也將這位同學介紹給之前研究過類似問題的學生。
“雖然我大部分時間在美國，但我的很多學生在上海發展🦵🏻，如果同學對某方面的研究感興趣，我很願意為他和我的學生建立聯系🧑🏽🚀🤰🏿，請我的學生們進一步補充現在課程的內容🥳。理論學習之外，實踐也很重要。上海、深圳和香港保險業發達，有許多實習機會🙋🏿♀️。同學們可以通過實踐結合現實，完善和加深對理論的理解🈵。”
金融危機與風險管理在2008年金融危機之後🎗🧖，金融系統的風險管理問題成為社會♛、政府部門和經濟學家關註的重點問題🧑⚖️，黎教授和他的學生針對這一主題也進行了豐富的研究，對於金融系統風險管理，黎教授認為，
“風險管理問題是金融系統研究中的重要課題，但遺憾的是現在大家對風險管理的興趣並不是很高，相反，更願意利用技術優勢追求高風險高回報🥟。有鑒於此➰，我們在斯坦福的研究中心正在研究如何為監管者提供完善的風險管理技術（technology），我們希望通過提供一個初代版本（first generation），讓更多的企業參與進來，進一步改善風險管理工具。”
機器學習/AI在生產中的應用
美國市場中📗，很多大公司已經開始將機器學習⚒、人工智能技術投入生產運營。新技術對市場將會產生很大沖擊，風險管理顯得十分重要👩⚖️。針對這個問題，黎教授發表了自己的看法，
“管理新技術對市場沖擊的風險，核心問題是如何管理執行人員🧑🏽🍳。不可否認🧍🏻♂️，機器輔助決策提高了企業的效率💩，但這些決策可以在分秒之間完成，一旦技術使用不當，就會帶來較大風險📹。企業如何使用合適的人才去管理不同部門的新技術運行，將風險控製在可控範圍內〽️，是很迫切的問題🤸🏿♂️。”
“大數據不僅對業界產生影響，對學界也影響頗深👩🏽🔧。從美國學術界經濟學、金融學研究趨勢來看🫛，數據和技術越來越重要。現在的美國，經濟學、金融學研究很大部分是‘數據驅動（data-driven）’的。經濟學研究領域中，實驗（experimental）、行為（behavioral）方面的研究也是和數據密切相關的。大數據時代★，其他學科如市場營銷（marketing）等也需要相應的技術👈。”
研究想法與交叉學科
黎教授研究範圍廣泛，研究成果發表於各類國際知名雜誌👩👩👧👧。很多人都好奇黎教授是如何擁有源源不斷的研究想法（idea）的，采訪中💇🏼♀️，黎教授為我們解密：
“很多時候我都不是走一條直線（straight path），規規矩矩優化一個問題，而是在系統地研究別的問題時找到了這個問題的解法👨🏿🎨👨👩👧。比如在哥倫比亞期間⛹🏽，我曾經只花了一周時間，解出之前和另一位老師一起討論過的一個非常復雜的問題。之所以能夠快速找到答案，是因為這個問題和我當時正在研究的另一個內容比較相似🤦🏻♀️🪜，稍加推導即可☞🉐。”
“就交叉學科而言👳🏼♂️，我認為是優勢，因為往往能從交叉學科中獲得新的發現。現在的研究常常涉及多個學科⛹🏽，比如健康和金融，如果研究的金融學課題跟醫療相關🙎🏿♀️，那麽就需要有一定的醫學常識🍄🟫，便於加深認識🫶🏽。其實做學問也是如此，涉獵不同的學科也很有趣。”
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