金融监管科技

课程编码：18087B025100M3029Z 英文名称：Financial Regulatory Technology 课时：32 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：朱晓谦

本课程是金融专硕的选修课，共32个学时。
金融科技的飞速发展颠覆了传统的金融业务模式，给金融发展注入了强大活力，同时也给金融监管带来极大挑战。监管科技应运而生，实现“以技术对技术、以技术管技术”，进行有效的金融监管。本课程系统介绍金融科技及其带来的金融风险，并重点介绍监管科技的研究与应用前沿。在教学过程中，充分引入国内外金融监管的典型案例，用生动形象、易于理解的方式，进行深入浅出的讲解，让学生在掌握理论和方法的同时，培养诚信服务，德法兼修的金融职业素养。

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第一章 金融监管的概念 3.0学时 朱晓谦
第1节 金融监管的含义
第2节 金融监管的要素
第3节 金融监管的原则
第二章 金融监管的体系 3.0学时 朱晓谦
第1节 金融监管体系的类型
第2节 金融监管体系的历史沿革
第三章 金融风险与金融监管 3.0学时 朱晓谦
第1节 银行业风险与监管
第2节 保险业风险与监管
第3节 证券业风险与监管
第四章 金融科技与金融创新 3.0学时 朱晓谦
第1节 金融科技的含义
第2节 金融科技的新兴业态
第3节 金融科技带来的监管挑战
第五章 监管科技与风险应对 3.0学时 朱晓谦
第1节 监管科技的含义
第2节 监管科技的技术分类
第3节 监管科技的趋势和挑战
第六章 金融监管与金融欺诈 3.0学时 朱晓谦
第1节 金融欺诈的定义与分类
第2节 金融欺诈的特征和表现形式
第3节 金融监管中的反欺诈
第七章 金融监管大数据 3.0学时 朱晓谦
第1节 金融监管数据的演化
第2节 金融监管数据的类型
第3节 金融监管大数据的机遇和挑战
第八章 人工智能监管技术 4.0学时 朱晓谦
第1节 机器学习与人工智能
第2节 主要机器学习方法
第3节 基于机器学习的金融监管
第九章 大语言模型监管技术 4.0学时 朱晓谦
第1节 大语言模型介绍
第2节 基于大语言模型的金融监管
第3节 大语言模型的趋势和挑战
第十章 研讨与结课 3.0学时 朱晓谦
第1节 研讨与结课

朱晓谦，中国科学院大学经济与管理学院副教授，博士生导师，研究方向为金融风险管理、大数据管理决策。兼任Journal of International Financial Management and Accounting（SSCI）期刊Co-Editor，Journal of Operational Risk（SSCI）期刊Associate Editor，中国优选法统筹法与经济数学研究会青年工作委员会副秘书长、风险管理分会理事，中国管理现代化研究会青年工作委员会副秘书长。主持国家自然科学基金重点项目子课题、面上项目等10余项课题。在国内外主流期刊上发表论文50余篇，包括Nature子刊、Risk Analysis和《管理科学学报》等，并在Nature上发表短文1篇。申请国家发明专利、软件著作权10余项。获青海省科技进步二等奖、中国科学院优秀博士论文奖、中国科学院院长特别奖等多项奖励。多项研究成果被部委单位和知名企业采用，主笔的10余份政策建议被国家决策部门采用，多份获国家领导人批示。