8月25日至26日，由合肥工业大学主办、经济学院承办的数据科学与统计决策国际会议在我校翡翠湖校区成功举办。本次会议以“AI时代的数据科学与统计决策”为主题，旨在推动人工智能与经济学研究方法的深度融合，促进理论创新、模型突破与实践转化，助力构建适应人工智能时代需求的研究范式与应用体系。来自40余所高校和科研机构的90余位专家学者参加会议。校党委常委、副校长季益洪代表主办方致辞。
本次会议汇聚了经济学、数据科学与统计学领域的顶尖学者，特邀东北财经大学王维国教授、上海财经大学冯兴东教授、南京审计大学林金官教授、香港理工大学Chee-Wee Tan教授和Catherine Liu副教授、国防科技大学吕欣教授、香港中文大学（深圳）申睿教授、中国科学技术大学郑泽敏教授等作主旨报告，内容涵盖宏观政策评估与因果推断方法、高维统计推断理论创新、视觉人机交互的AI建模、生成式AI剖析企业文化、医疗AI辅助筛查等前沿议题，全面展示了数据科学和统计学在推动多学科融合与实践应用中的最新进展。
在圆桌论坛环节，与会专家围绕“AI如何赋能数据科学与统计决策”这一核心议题，展开跨学科对话。学者们一致认为，人工智能不仅通过强大的预测监测能力深度赋能健康养老、企业运营、军事推演、量化投资等众多场景，更从根本上改变了经济统计、因果推断和政策评估的研究范式。同时，与会专家也提醒应该关注AI的能力边界、决策偏误与伦理风险。面对大数据和高维复杂系统的挑战，亟须构建兼具解释力与预测力的新一代数据科学与统计决策模型，并加强经济学、数据科学和统计学的跨界合作。
为鼓励青年学者与国际前沿接轨，会议设置了五个专题分会场，主题分别为统计理论与机器学习应用、数据科学与人工智能应用、效率分析与绩效评估、数字经济与企业创新、绿色转型与气候政策，25位青年学者报告了最新研究成果。现场讨论热烈，学术氛围浓厚，凸显了年轻一代学者在交叉学科领域的创新活力。
本次会议的成功举办，促进了经济学院与顶尖学者及一流学术机构之间的交流合作，为进一步推动学科交叉融合、培育复合型数据科学人才提供了持续动力。
陈亚 李运达/文 综合/图
