11月17日晚上，应学院邀请，西南财经大学杨亮副教授通过腾讯会议作学术报告，报告题目为“基于深度学习算法的车辆网大数据风险特征编码、识别及建模问题研究”。报告会由副院长陈锋主持，数学学科部分教师和研究生参加了报告会。

在报告中，杨亮介绍了如何通过对车联网大数据中风险特征进行 Embedding 编码，利用机器学习算法进行风险特征学习，实现对风险特征的识别，借助 T-SNE 技术进行可视化处理，进而构建出合理的精算模型。实证结果表明，该方法能揭示风险特征内在结构，实现对风险特征的深度挖掘。

本次报告会是对应用统计研究生的培养具有一定的帮助，为研究生提供了知识交流的平台，有助于进一步推动学科交叉融合，激发科研探究的新思路和新领域。

杨亮，西南财经大学金融学院副教授。国家级《车联网大数据车险定价与风险评估虚拟仿真实验》实验室负责人。研究方向: 非寿险精算费率厘定、准备金评估、风险管理与评估、机器学习算法在车辆网大数据上的应用等。已在《统计研究》《数量经济技术经济研究》《中国软科学》《经济学家》《系统工程理论与实践》《Insurance: Mathematics and Economics》等国核心期刊发表论文 10 多篇，主持或参与国家级及省部级项目多项。