本期记者 |袁婷 策划：新闻信息中心学科与人才办公室
Tze Leung Lai（黎子良）教授，香港大学本科，1972年获美国哥伦比亚大学统计学博士学位，现为美国斯坦福大学统计系终身教授、金融与风险模型研究院主任，斯坦福大学统计系前任系主任，第一位华人COPSS总统奖获得者，美国数理统计学院院士，美国统计学会会士，斯坦福金融与风险建模研究院院长，“中央研究院”院士。黎子良教授的主要研究领域包括序列实验、自适应设计和控制、随机最优化、时间序列和预测、变点检测、隐马尔可夫模型和粒子滤波、经验贝叶斯模型、多元生存分析、概率理论和随机过程、生物统计、计量经济学、定量金融和风险控制等。在Econometrica、PNAS等国际知名杂志发表300多篇论文。
2019年蒋学模系列讲座，bwin必赢有幸邀请到Tze Leung Lai教授给学生们带来题为“Risk Analysis and Management in Finance and Insurance”的课程，之后黎教授接受了必赢唯一官方网站的采访。
对课程学习与实践的看法
黎教授与复旦的渊源可以追溯到1980年改革开放初期。此后，他多次访问复旦数学学院和管理学院。目前，黎教授也是复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院院长。这次他在复旦的课程时间虽然短暂，但给同学们带来了很多启发。课余，黎教授热心解答同学的疑惑。对于同学感兴趣的研究课题，他不仅给出了指导，也将这位同学介绍给之前研究过类似问题的学生。
“虽然我大部分时间在美国，但我的很多学生在上海发展，如果同学对某方面的研究感兴趣，我很愿意为他和我的学生建立联系，请我的学生们进一步补充现在课程的内容。理论学习之外，实践也很重要。上海、深圳和香港保险业发达，有许多实习机会。同学们可以通过实践结合现实，完善和加深对理论的理解。”
金融危机与风险管理在2008年金融危机之后，金融系统的风险管理问题成为社会、政府部门和经济学家关注的重点问题，黎教授和他的学生针对这一主题也进行了丰富的研究，对于金融系统风险管理，黎教授认为，
“风险管理问题是金融系统研究中的重要课题，但遗憾的是现在大家对风险管理的兴趣并不是很高，相反，更愿意利用技术优势追求高风险高回报。有鉴于此，我们在斯坦福的研究中心正在研究如何为监管者提供完善的风险管理技术（technology），我们希望通过提供一个初代版本（first generation），让更多的企业参与进来，进一步改善风险管理工具。”
机器学习/AI在生产中的应用
美国市场中，很多大公司已经开始将机器学习、人工智能技术投入生产运营。新技术对市场将会产生很大冲击，风险管理显得十分重要。针对这个问题，黎教授发表了自己的看法，
“管理新技术对市场冲击的风险，核心问题是如何管理执行人员。不可否认，机器辅助决策提高了企业的效率，但这些决策可以在分秒之间完成，一旦技术使用不当，就会带来较大风险。企业如何使用合适的人才去管理不同部门的新技术运行，将风险控制在可控范围内，是很迫切的问题。”
“大数据不仅对业界产生影响，对学界也影响颇深。从美国学术界经济学、金融学研究趋势来看，数据和技术越来越重要。现在的美国，经济学、金融学研究很大部分是‘数据驱动（data-driven）’的。经济学研究领域中，实验（experimental）、行为（behavioral）方面的研究也是和数据密切相关的。大数据时代，其他学科如市场营销（marketing）等也需要相应的技术。”
研究想法与交叉学科
黎教授研究范围广泛，研究成果发表于各类国际知名杂志。很多人都好奇黎教授是如何拥有源源不断的研究想法（idea）的，采访中，黎教授为我们解密：
“很多时候我都不是走一条直线（straight path），规规矩矩优化一个问题，而是在系统地研究别的问题时找到了这个问题的解法。比如在哥伦比亚期间，我曾经只花了一周时间，解出之前和另一位老师一起讨论过的一个非常复杂的问题。之所以能够快速找到答案，是因为这个问题和我当时正在研究的另一个内容比较相似，稍加推导即可。”
“就交叉学科而言，我认为是优势，因为往往能从交叉学科中获得新的发现。现在的研究常常涉及多个学科，比如健康和金融，如果研究的金融学课题跟医疗相关，那么就需要有一定的医学常识，便于加深认识。其实做学问也是如此，涉猎不同的学科也很有趣。”
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