2025年6月29日，中央财经大学管理科学与工程学院邀请西安交通大学管理学院教授、旅游服务智能辅助与质量评价文化和旅游部技术创新中心专家孙少龙教授，作题为《复杂数据建模分析及其应用》的学术讲座。本次讲座聚焦文本、图像、语音、视频等多模态数据的建模方法及其在管理学领域的创新应用，吸引了众多师生参与。

图讲座现场

孙少龙教授从复杂数据的定义与价值出发，指出文本、图像、语音、视频等非结构化数据已成为企业数字化转型的核心资产。他强调，传统统计建模方法在处理高维、非线性数据时的局限性，而机器学习与深度学习技术通过自动化特征提取和模式识别，显著提升了数据分析的准确性和效率。

此外，孙少龙教授还分享了其团队在“认知图像属性建模”、“语音信号与财务风险预测”、“多模态数据知识图谱构建”等领域的研究成果，展示了复杂数据驱动下管理学研究的广阔前景。最后，他展望了大语言模型（LLM）与多模态融合技术在未来数据分析中的应用前沿，并指出实现“可解释性强、实时性高、决策支持力强”的智能分析系统将是研究的关键方向。

在互动环节，现场师生围绕复杂数据建模在金融风险防控领域的应用路径与孙少龙教授展开了深入探讨。孙教授的回应引发了在场师生的热烈反响，进一步拓展了大家对复杂数据建模技术应用场景的认知边界。

撰稿人：宋双琳

审稿人：刘志东、荆中博