英國卡迪夫大學全獎博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是卡迪夫大學的博士研究項目。

“PhD studentship in AI and Collective Intelligence: theory and applications in financial payment and lending cases”

學校及院係介紹

學校概況: 卡迪夫大學(Cardiff University)是一所位於(yu) 英國威爾士首府卡迪夫市的世界頂尖公立研究型大學,也是羅素大學集團成員之一。學校成立於(yu) 1883年,已有近140年的曆史,在2022年QS世界大學排名中位列第151位。卡迪夫大學擁有3個(ge) 學院,包括人文與(yu) 社會(hui) 科學學院、生物醫學與(yu) 生命科學學院、物理科學與(yu) 工程學院。全校共有約33,000名學生,其中包括約9,000名國際學生,來自130多個(ge) 國家。

院係介紹: 本項目隸屬於(yu) 卡迪夫大學數學學院。該學院擁有一支優(you) 秀的教授團隊,其中包括多位在金融數學、人工智能等領域享有盛譽的專(zhuan) 家。學院還擁有先進的研究設施,包括:

• Abacws新建的專門研究設施(由研究生社區共同設計)
• 豐富的研究活動和學術講座
• 可訪問全國數學、統計和運籌學課程中心
• 卡迪夫博士學院提供的全麵專業技能培訓

學院的金融數學研究小組對基於(yu) 金融理論和金融科技、機器學習(xi) 、AI和風險建模最新發展的數據驅動應用特別感興(xing) 趣。他們(men) 還與(yu) 其他學科領域的學者和眾(zhong) 多行業(ye) 合作夥(huo) 伴開展跨學科合作研究。

專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次招生的專(zhuan) 業(ye) 全稱為(wei) "AI和集體(ti) 智能:金融支付和貸款案例中的理論與(yu) 應用"(AI and Collective Intelligence: theory and applications in financial payment and lending cases)。這是一個(ge) 跨學科的博士項目,結合了人工智能、數學和金融領域的知識。

培養(yang) 目標:該項目旨在培養(yang) 能夠運用先進AI技術解決(jue) 金融領域實際問題的高層次人才。學生將學習(xi) 如何開發個(ge) 性化、自適應的AI係統,幫助個(ge) 人和企業(ye) 在個(ge) 人理財方麵做出更明智的決(jue) 策。

就業(ye) 前景:隨著金融科技的快速發展,具備AI和金融雙重背景的人才非常稀缺。畢業(ye) 生可以在金融機構、科技公司、谘詢公司等多個(ge) 領域找到高薪工作,也可以選擇繼續從(cong) 事學術研究。

申請條件

• 英國一等或二等上榮譽學士學位(或同等學曆)和/或數學或相關適當學科的碩士學位
• 非英語母語申請人需提供雅思成績,總分至少6.5分,單項不低於5.5分
• 掌握通用大數據研究方法,特別是信用評分和相關應用
• 了解深度學習算法
• 具備機器學習方法的一般知識或經驗
• 精通以下編程語言之一:R、Python、Java或C++

項目亮點

1.跨學科研究

該項目結合了AI、數學和金融三個(ge) 領域的知識,為(wei) 學生提供了獨特的跨學科研究機會(hui) 。你將學習(xi) 如何將最先進的AI技術應用於(yu) 解決(jue) 金融領域的實際問題,這種跨學科背景將使你在未來的職業(ye) 發展中具有很強的競爭(zheng) 力。

2.前沿研究方向

項目鼓勵學生探索多個(ge) 前沿研究方向,如:

• 數據驅動的心理測量信用評級工具
• 信用風險建模
• 金融詐騙檢測
• 支付和貸款方法中的破壞性模式
• 基於群體和行為智能的貸款和支付方法

這些研究方向都是當前金融科技領域最熱門的話題,能夠讓你站在行業(ye) 發展的最前沿。

3.AI4CI中心支持

成功的申請者將成為(wei) AI4CI中心(AI for Collective Intelligence)的"金融穩定性"主題研究成員。AI4CI是由英國研究與(yu) 創新署(UKRI)和工程與(yu) 物理科學研究委員會(hui) (EPSRC)資助的研究中心,匯集了英國多所頂尖大學的AI專(zhuan) 家。

作為(wei) AI4CI中心的一員,你將有機會(hui) :

• 直接與行業利益相關者接觸和合作
• 參與解決可能提高金融素養和包容性的基礎設計問題
• 接觸豐富的非傳統金融數據
• 開發新的AI工具,以降低金融科技革命引發的"金融民主化"的風險
• 為政策製定提供直接和間接的影響

有話說

項目理解

這個(ge) 項目體(ti) 現了金融、人工智能和心理學的深度交叉融合,旨在開發新一代智能金融決(jue) 策係統。

其核心目標是利用AI技術提升金融決(jue) 策的個(ge) 性化程度和適應性,特別是在個(ge) 人理財、投資策略和風險管理等方麵。項目主要采用深度學習(xi) 、自然語言處理、強化學習(xi) 等先進AI技術,結合大數據分析和行為(wei) 金融學理論。

在理論貢獻方麵,項目有望拓展傳(chuan) 統金融學的邊界,構建融合心理因素的新型信用評估模型,以及發展考慮個(ge) 體(ti) 差異的金融決(jue) 策理論。其應用價(jia) 值突出表現在個(ge) 人智能理財顧問、動態風險管理係統、高效金融詐騙檢測等領域,有潛力顯著提高金融服務的效率和普及性。

創新思考

從(cong) 創新角度看,該項目可以進一步探索幾個(ge) 前沿方向:首先,將區塊鏈技術與(yu) AI結合,開發更安全、透明的智能合約和去中心化金融(DeFi)應用;其次,利用量子計算提高金融模型的計算效率,特別是在複雜衍生品定價(jia) 和風險模擬方麵。

在理論框架方麵,可以構建一個(ge) 綜合考慮心理、社會(hui) 和經濟因素的多維度金融決(jue) 策模型。應用範圍可以拓展到企業(ye) 財務決(jue) 策、宏觀經濟預測等更廣泛的金融場景。為(wei) 提升實踐意義(yi) ,項目可以更多地關(guan) 注金融普惠,開發適合低收入群體(ti) 的AI驅動的金融產(chan) 品。從(cong) 國際視角看,可以建立跨文化的金融AI係統,適應不同國家的金融環境和文化特點。

在學科交叉方麵,可以進一步融合神經科學,研究金融決(jue) 策的神經機製,或者結合社會(hui) 網絡分析,探討社交因素對金融行為(wei) 的影響。其他創新點可能包括開發可解釋的AI模型以增加金融決(jue) 策的透明度,以及探索情感計算在金融市場情緒分析中的應用。

博士背景

Jack，985碩士，香港Top高校計算機博士生在讀，研究領域包括量子計算、金融衍生品定價(jia) 和風險管理。在國際頂尖學術期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上發表多篇論文，曾獲得國際學術會(hui) 議最佳論文獎。擅長計算機和金融相關(guan) 領域的文書(shu) 寫(xie) 作輔導，熟悉相關(guan) 領域的PhD申請流程及技巧。