7月13日-14日，由中国工业与应用数学学会(CSIAM)主办、CSIAM金融数学与工程和精算保险专业委员会协办、西南财经大学承办的“2024年CSIAM第三届金融数学与工程和精算保险论坛”在西南财经大学成功召开。

大会合影

此次会议聚集了来自全国各高校的顶尖学者、行业专家以及青年才俊，来自北京大学、清华大学、中国科学院、山东大学、中国人民大学、香港中文大学（深圳）、香港科技大学、中国科学技术大学、天津大学、南京大学、中山大学、西安交通大学、厦门大学、上海交通大学、北京航空航天大学、吉林大学、中央财经大学、西南财经大学、同济大学、对外经济贸易大学和苏州大学等50余所高校、科研院所的200多位知名专家学者和研究生参加了论坛，深入探讨了金融数学、金融工程与精算保险领域的最新研究成果与未来趋势。

会议开幕式由西南财经大学数学学院执行院长马敬堂主持。西南财经大学党委常委、副校长马永强教授，中国科学院院士、山东大学彭实戈教授和山东大学中泰证券金融研究院院长、CSIAM金融数学与工程和精算保险专委会主任陈增敬教授分别致开幕辞。

开幕式

马永强致欢迎辞，强调论坛旨在加速金融数学等学科发展，期望通过智慧交流，促进领域创新。彭实戈、陈增敬作为学术委员会代表向研讨会成功举办表示热烈祝贺，简要介绍了近年来金融数学与工程和精算保险论坛的建设成效，指出本次论坛旨在汇集金融数学与工程和精算保险领域的国内外专家学者，围绕当下前沿问题进行探讨交流，分享国内外相关领域最新科研进展和面临的挑战。

马永强教授致辞

彭实戈院士致辞

陈增敬教授致辞

开幕式后，开展了3场院士论坛：

中国科学院院士、山东大学彭实戈教授作了《Nonlinear Expectation Theory and Machine Learning》报告，指出非线性期望理论与机器学习的融合，可以利用后者处理复杂模式的能力，增强前者的不确定性管理效力，尤其在金融风险评估中，能更精准地量化与控制潜在风险，优化决策。

美国艺术与科学院院士、耶鲁大学陈晓红教授作了《STEEL: SingulariTy-awarE rEinforcement Learning》报告，提出了STEEL能够批量强化学习的适用性和鲁棒性。

发展中国家科学院院士、中国科学院洪永淼教授作了《Time-Varying Factor Selection: A Sparse Fused GMM Approach》报告，提出了一种在GMM框架下估计时变系数模型的新方法。

第二天上午，开展了3场大会报告：

山东大学陈增敬教授作了《Nonlinear robust limit theorems》报告，以“双臂老虎机”问题和强化学习为动力，在非线性概率背景下引入了一种类似的二元模型。

波士顿大学Steven Kou教授作了《Anonymized Risk Sharing》报告，提出了匿名风险分担，介绍了其在数字经济中的重要性。

佐治亚州立大学彭亮教授作了《A Revisit of the Optimal Excess-of-Loss Contract》报告，提出了如何解决获得最佳保留率和统计推断的一些问题。

本次论坛还分设四个专题报告会场：金融数学、金融工程、保险精算与金融科技，共进行了26个中会报告以及55个分组报告，聚焦当下前沿问题，分享最新科研报告，共同探讨学科研究领域未来发展方向。

CSIAM金融数学与工程和精算保险专委会秘书长、山东大学嵇少林教授，CSIAM金融数学与工程和精算保险专委会副主任、中山大学袁先智教授分别代表论坛组织委员会和学术委员会在闭幕式上致辞。他们向本次会议的圆满举办表示祝贺，同时向与会专家、组委会和学委会成员及工作人员表示感谢，肯定了专家学者们在系列报告会中所展现出的科研热情，强调了交叉学科发展对于学校和相关领域发展的重要性。希望论坛未来能邀请更多优秀青年学者参加，助力他们的成长，共同推动金融数学、金融工程与精算保险等领域的学术研究迈向新的高峰。

学会金融数学与工程和精算保险专业委员会供稿