RCE-新兴技术与创新 (RCE-ETI)

集群简介

新兴技术与创新卓越研究集群（ETI）是一个跨学科研究平台，连接西交利物浦大学的商业、技术和新兴领域。 该集群汇聚了来自会计、经济、金融、管理、营销、运营、信息系统及相关学科的研究者，共同研究新兴技术如何重塑商业、市场、组织和社会。一个关键战略重点是加强西交利物浦大学内部跨院系和跨学科的合作，特别是与人工智能与先进技术学院及其他技术导向学院的合作。 通过将人工智能、数据科学、计算机、工程和新兴技术的专业知识与商业和社会科学研究相结合，该集群旨在开展跨学科研究，同时解决技术机遇和现实世界的商业与经济挑战。

愿景

建立一个领先的商业研究新兴技术与创新平台。通过汇集在研究、教育和产业参与方面的优势，我们旨在促进前沿技术在跨学科领域的创新与应用。

使命

• 促进前沿技术在会计、经济、金融、管理和信息系统等跨学科领域的创新与应用。
• 在技术与创新领域与产业界建立紧密的合作关系。
• 探索在技术与创新领域发展高管和专业教育项目以及本/硕/博学生项目的机会。

目标

• 推动关于新兴技术在商业、经济、金融、管理、会计及相关领域的跨学科研究。
• 加强西浦内部的跨学院合作，特别是在西浦国际商学院与AI与先进技术学院之间。
• 将技术发展与商业应用、组织挑战、金融市场和决策联系起来。
• 与外部学术伙伴建立紧密的研究与知识交流关系。
• 为学生、研究人员和行业从业者创造参与跨学科研究和应用项目的机会。
• 在新兴技术和数字化转型方面支持高管教育、专业培训和面向行业的知识交流。

我们开展跨学科研究，涵盖商业、金融、会计、营销、运营和信息系统，并由人工智能、机器学习、大语言模型和大数据分析提供支持。

1. 人工智能、数据分析与智能决策 我们研究如何开发和应用人工智能、机器学习、大语言模型、数据分析及相关技术来解决商业和经济问题。
2. 金融科技、数字金融与金融创新 人工智能和机器学习被应用于资产定价和波动率预测。我们探索涵盖区块链和代币化资产的金融科技创新，调查金融和会计领域的数字化与数字转型，进行文本分析和大语言模型驱动的研究，并推进大数据分析和信息系统相关研究。
3. 技术创新、战略与创业 我们研究技术发展与商业战略之间的联系。我们调查技术采用、创新管理、风险投资和创业决策。
4. 数字化转型与商业应用 我们研究数字技术如何变革业务流程、组织实践以及与客户和其他利益相关者的互动。
5. 新兴应用与智能系统 该集群还支持对新兴技术应用的跨学科研究，例如智能出行、医疗保健、工业系统和其他技术赋能的服务等领域。

关键方法举例

• 大语言模型：情感分析、语气检测、文本相似度、可读性测量
• 数据挖掘：结构化数据（金融、商业、政府公共数据集）；非结构化数据（新闻、企业公告、政策、社交媒体内容）
• 机器学习/深度学习/迁移学习：解决小样本和数据不平衡挑战
• 建模工作：预测、估值、优化、企业绩效评估、技术采用评估

跨学院研究优先事项

该集群的一个核心优先事项是开发能够将技术能力与商业和社会科学专业知识相结合的跨学院研究项目。 特别是，该集群寻求与AI与先进技术学院建立持续的合作关系，为研究者创造机会，在AI与商业的交叉领域共同开发新方法、应用、数据集和研究项目。 这种跨学院方法使该集群能够连接： AI与计算 → 数据与技术 → 商业与经济应用 → 现实世界影响

研究活动

该集群为研究人员、学生和行业伙伴提供了一个参与跨学科研究和知识交流的平台。

研究机会

跨学院研究该集群正在为西浦的研究人员创造新的机会，共同开展关于新兴技术和商业研究的合作。 特别强调西浦国际商学院与AI与先进技术学院之间的合作，包括：

• 联合研究项目
• 跨学科研究团队
• 联合申请基金
• AI和数据驱动的商业研究
• 联合研讨会与工作坊
• 共享研究数据集与分析资源
• 跨学科学生研究项目

该集群也欢迎与其他学院和学科的研究人员合作，尤其是在新兴技术与商业、经济、管理、工程和社会科学研究的交叉领域。

学生研究与产业项目  该集群为本科生、研究生和研究生产创造通过以下方式获得经验的机会：

• 研究项目
• 与其他学院的跨学科项目
• 公司赞助的项目
• 量化金融与交易项目
• AI与数据分析项目
• 咨询与应用研究
• 行业实习
• 研究助理机会

学生可以与学术人员和行业伙伴一起，解决涉及人工智能、金融科技、数据分析、数字化转型和新兴技术的现实问题。

研究研讨会与工作坊

该集群组织并支持：

• 研究研讨会
• 学术工作坊
• 跨学科研究会议
• 行业研讨会
• 技术与创新论坛
• 会议与特殊研究活动

这些活动汇集了来自不同学科的研究人员，为讨论新技术、研究方法、新兴研究问题和行业发展提供了机会。

行业参与与专业发展

该集群通过以下方式与公司和专业组织合作：

• 联合研究项目
• 行业咨询
• 企业访问
• 高管教育
• 专业培训
• 行业工作坊
• 技术与数字化转型项目

现有活动已包括Python与数据分析、大语言模型、会计分析、金融服务数字化、数字营销和AI时代的量化交易等领域的培训和知识交流

西浦内部跨学院合作

加强西浦内部的跨学院合作是该集群的关键战略优先事项。 该集群旨在成为西浦国际商学院与技术导向学院之间的桥梁，特别是与AI与先进技术学院，汇集在人工智能、计算机、数据科学、金融、经济、管理、会计、营销和运营方面的互补专业知识。 潜在的合作领域包括：

• 人工智能与金融市场
• 大语言模型与商业应用
• 智能决策
• AI赋能的医疗保健
• 数字化转型
• 数据驱动的管理
• 金融科技与数字金融
• 智能系统与出行
• 技术创新与创业

学术合作

该集群已与英国、欧洲、亚洲、澳大利亚和北美的大学及研究机构建立了研究联系。 合作研究的例子包括与以下机构的项目：

• 巴斯大学
• 兰卡斯特大学
• 澳门大学
• 复旦大学
• 中国科学技术大学
• 深圳大学
• 伦敦城市大学 / 贝叶斯商学院
• 莫纳什大学
• 北德克萨斯大学
• 伊利诺伊州立大学
• 纽卡斯尔大学
• 爱丁堡大学
• 艾克斯-马赛大学

该集群寻求通过联合研究、国际项目、研讨会、工作坊和基金申请来扩展这些网络。

产业合作

该集群与金融、金融科技、技术、咨询、零售、医疗保健及其他行业的公司和专业组织合作。 行业参与包括：

• 联合研究与应用项目
• 行业咨询
• 数据分析与AI项目
• 数字化转型项目
• 金融技术与量化金融
• 企业培训与高管教育
• 学生实习与公司项目 该集群已与金融机构、证券公司、金融科技公司、科技公司、专业组织和其他行业伙伴建立了合作。