今天，我们为大家解析的是卡迪夫大学的博士研究项目。
“PhD studentship in AI and Collective Intelligence: theory and applications in financial payment and lending cases”
学校及院系介绍
学校概况: 卡迪夫大学(Cardiff University)是一所位于英国威尔士首府卡迪夫市的世界顶尖公立研究型大学,也是罗素大学集团成员之一。学校成立于1883年,已有近140年的历史,在2022年QS世界大学排名中位列第151位。卡迪夫大学拥有3个学院,包括人文与社会科学学院、生物医学与生命科学学院、物理科学与工程学院。全校共有约33,000名学生,其中包括约9,000名国际学生,来自130多个国家。
院系介绍: 本项目隶属于卡迪夫大学数学学院。该学院拥有一支优秀的教授团队,其中包括多位在金融数学、人工智能等领域享有盛誉的专家。学院还拥有先进的研究设施,包括:
- Abacws新建的专门研究设施(由研究生社区共同设计)
- 丰富的研究活动和学术讲座
- 可访问全国数学、统计和运筹学课程中心
- 卡迪夫博士学院提供的全面专业技能培训
学院的金融数学研究小组对基于金融理论和金融科技、机器学习、AI和风险建模最新发展的数据驱动应用特别感兴趣。他们还与其他学科领域的学者和众多行业合作伙伴开展跨学科合作研究。
专业介绍
本次招生的专业全称为"AI和集体智能:金融支付和贷款案例中的理论与应用"(AI and Collective Intelligence: theory and applications in financial payment and lending cases)。这是一个跨学科的博士项目,结合了人工智能、数学和金融领域的知识。
培养目标:该项目旨在培养能够运用先进AI技术解决金融领域实际问题的高层次人才。学生将学习如何开发个性化、自适应的AI系统,帮助个人和企业在个人理财方面做出更明智的决策。
就业前景:随着金融科技的快速发展,具备AI和金融双重背景的人才非常稀缺。毕业生可以在金融机构、科技公司、咨询公司等多个领域找到高薪工作,也可以选择继续从事学术研究。
申请条件
- 英国一等或二等上荣誉学士学位(或同等学历)和/或数学或相关适当学科的硕士学位
- 非英语母语申请人需提供雅思成绩,总分至少6.5分,单项不低于5.5分
- 掌握通用大数据研究方法,特别是信用评分和相关应用
- 了解深度学习算法
- 具备机器学习方法的一般知识或经验
- 精通以下编程语言之一:R、Python、Java或C++
项目亮点
1.跨学科研究
该项目结合了AI、数学和金融三个领域的知识,为学生提供了独特的跨学科研究机会。你将学习如何将最先进的AI技术应用于解决金融领域的实际问题,这种跨学科背景将使你在未来的职业发展中具有很强的竞争力。
2.前沿研究方向
项目鼓励学生探索多个前沿研究方向,如:
- 数据驱动的心理测量信用评级工具
- 信用风险建模
- 金融诈骗检测
- 支付和贷款方法中的破坏性模式
- 基于群体和行为智能的贷款和支付方法
这些研究方向都是当前金融科技领域最热门的话题,能够让你站在行业发展的最前沿。
3.AI4CI中心支持
成功的申请者将成为AI4CI中心(AI for Collective Intelligence)的"金融稳定性"主题研究成员。AI4CI是由英国研究与创新署(UKRI)和工程与物理科学研究委员会(EPSRC)资助的研究中心,汇集了英国多所顶尖大学的AI专家。
作为AI4CI中心的一员,你将有机会:
- 直接与行业利益相关者接触和合作
- 参与解决可能提高金融素养和包容性的基础设计问题
- 接触丰富的非传统金融数据
- 开发新的AI工具,以降低金融科技革命引发的"金融民主化"的风险
- 为政策制定提供直接和间接的影响
有话说
项目理解
这个项目体现了金融、人工智能和心理学的深度交叉融合,旨在开发新一代智能金融决策系统。
其核心目标是利用AI技术提升金融决策的个性化程度和适应性,特别是在个人理财、投资策略和风险管理等方面。项目主要采用深度学习、自然语言处理、强化学习等先进AI技术,结合大数据分析和行为金融学理论。
在理论贡献方面,项目有望拓展传统金融学的边界,构建融合心理因素的新型信用评估模型,以及发展考虑个体差异的金融决策理论。其应用价值突出表现在个人智能理财顾问、动态风险管理系统、高效金融诈骗检测等领域,有潜力显著提高金融服务的效率和普及性。
创新思考
从创新角度看,该项目可以进一步探索几个前沿方向:首先,将区块链技术与AI结合,开发更安全、透明的智能合约和去中心化金融(DeFi)应用;其次,利用量子计算提高金融模型的计算效率,特别是在复杂衍生品定价和风险模拟方面。
在理论框架方面,可以构建一个综合考虑心理、社会和经济因素的多维度金融决策模型。应用范围可以拓展到企业财务决策、宏观经济预测等更广泛的金融场景。为提升实践意义,项目可以更多地关注金融普惠,开发适合低收入群体的AI驱动的金融产品。从国际视角看,可以建立跨文化的金融AI系统,适应不同国家的金融环境和文化特点。
在学科交叉方面,可以进一步融合神经科学,研究金融决策的神经机制,或者结合社会网络分析,探讨社交因素对金融行为的影响。其他创新点可能包括开发可解释的AI模型以增加金融决策的透明度,以及探索情感计算在金融市场情绪分析中的应用。
博士背景
Jack，985硕士，香港Top高校计算机博士生在读，研究领域包括量子计算、金融衍生品定价和风险管理。在国际顶尖学术期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上发表多篇论文，曾获得国际学术会议最佳论文奖。擅长计算机和金融相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD申请流程及技巧。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
