随着知识经济的到来，人们对各种问题的决策需求越发精准，数学方法以其精确和严密性在金融学中被广泛应用。

数理工具的有效应用使得金融学更具科学性和可计算性。在当前监管新规下，为实现对金融风险的有效管理，本课程在总结经典风险管理建模方法的基础上，从大数据、人工智能和区块链出发，系统给出金融市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险的先进风险管理方法及其工具。

课程内容包括但不限于金融监管新规与金融风险概论，金融监管大数据及其挖掘技术，金融市场风险理论及其测度方法，金融信用风险测度方法与技术，基于人工智能技术的智能风控，异常交易的监控技术与市场化管理工具，以及风险管理策略及其模型优化。为加深理解，课程将增设国内外经典案例讲授与软件编程实现。

课程适用于有一定数理基础的高年级本科生、硕士和博士研究生。

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刘庆富，北京雁栖湖应用数学研究院兼职教授，复旦大学经济学院金融学教授、博士生导师，上海浦江学者。现任复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院执行院长，复旦-中植大数据金融与投资研究院学术副院长，上海市金融大数据联合创新实验室副主任。主要研究兴趣为大数据金融、衍生金融工具、量化投资、科技监管、绿色金融及不良资产处置等。曾在Journal of Econometrics、Journal of International Money and Finance、Quantitative Finance、Journal of Futures Markets等国内外重要期刊发表论文70余篇；出版专著两部；主持国家级和省部级课题等20余项。刘教授还开设了《金融风险管理》、《金融大数据挖掘》、《量化交易》、《随机过程与随机分析》、《金融时间序列分析与软件应用》和《高级计量经济学》等课程。