为推动保险精算、风险管理与数据建模领域学术交流，拓宽师生前沿研究视野，搭建高水平学术对话平台，6月26日，由金融学院、中国金融研究院主办的系列学术讲座在格致楼317如期开讲。本次系列讲座特邀美国威斯康星大学麦迪逊分校史鹏教授、对外经济贸易大学李政宵教授、山东财经大学张鹏成副教授三位国内国际精算领域知名专家，围绕可保风险组合优化、环境风险迁移学习建模、隐私约束下多源保险数据整合建模三大前沿议题开展专题分享，学院（研究院）相关专业教师、硕博士研究生到场参会。

对外经济贸易大学保险学院副院长李政宵分享基于迁移学习的环境风险度量与风险分担。报告立足当前环境污染频发、环境监管趋严的现实背景，指出行业痛点：企业环境治理数据稀缺、行政处罚样本充足，传统精算模型难以落地，保险风险分担机制存在短板。为此，李政宵教授团队构建两阶段混合专家模型，引入迁移学习策略，依托非上市企业行政处罚大样本数据，提升上市公司环境治理成本预测精度，并设计分级环境风险分担创新机制。实证结果证实，“预训练+局部微调”迁移学习方案在小样本场景下预测性能显著优于传统直接建模方法，对绿色保险产品设计、环境风险定价具备重要实践价值。在场师生就绿色保险落地、迁移学习样本匹配方法等展开热烈讨论。本场讲座由金融学院王吟之副教授主持。

威斯康星大学麦迪逊分校风险与保险系、数据科学研究院冠名讲席教授史鹏详解算法化可保风险组合与数据不确定性。报告中，史鹏教授将企业多元化可保风险类比资产投资组合，提出面向风险自留与转移决策的算法化最优风险组合构建框架。针对投资建模普遍存在的数据不确定性痛点，他通过约束优化与随机敏感性分析相结合的方法，量化参数估计偏差对保险决策的影响。理论推导与实证测算结果表明，数据波动对传统投资组合冲击显著，但对常规保险风险组合影响有限。该研究不仅为企业风险管理者提供量化决策工具，也完善了保险组合优化稳定性的理论体系。在互动环节，师生围绕网络新兴风险测算、参数稳健性检验等问题与史鹏教授展开深入探讨，交流极具启发。本场讲座由金融学院杨亮副教授主持。

山东财经大学保险学院院长助理张鹏成剖析隐私约束下多源保险数据Tweedie整合建模。讲座聚焦保险行业数字化转型核心难题：数据分散存储、隐私合规约束、业务单元风险异质性显著，传统中心化建模存在数据流转安全隐患。张鹏成副教授针对广泛用于理赔损失建模的Tweedie复合泊松模型，构建嵌入隐私保护约束的多源整合回归框架。该方法仅依靠局部估计量、海森矩阵即可完成跨机构信息融合，无需传输原始数据；通过差值惩罚挖掘数据潜在分组结构、稀疏惩罚实现变量筛选，并借助ADMM算法高效求解优化模型。基于MEPS医疗数据库的仿真与实证结果显示，该整合模型效果远超局部Lasso模型，性能可媲美中心化建模，为隐私合规下保险费率精准厘定提供全新技术路径。问答环节，师生围绕分布式精算建模、差分隐私实操细节等展开深度交流。本场讲座由金融学院张晓涵讲师主持。

三场系列讲座紧扣数字精算、绿色风险、数据隐私三大行业前沿热点，兼顾理论模型创新与保险行业实务应用，覆盖海外顶尖学者、国内中青年学术骨干多元研究视角，为我院师生带来国际前沿研究思路与本土化创新成果。参会师生纷纷表示，本次系列讲座厘清了精算建模领域前沿发展脉络，为自身科研选题、实证设计提供重要参考。

长期以来，学院（研究院）持续常态化举办光华讲坛学术活动，持续邀请海内外知名专家开展学术分享，着力打造开放、多元、高水平的学术交流平台，助力保险、金融、风险管理学科人才培养与科研创新，持续提升学院（研究院）在精算与风险研究领域的学术影响力。

（初审：杨亮 杨瑶 王宇皓|复审：徐华 董青马 陈卓|终审：兰敏 罗荣华）