2023年7月3日至7月7日，“浙江大学管理学院2023数智决策与管理国际暑期学校-暨浙江大学研究生国际暑期学校”在线上和线下同时成功举办。
此次暑期学校由浙江大学管理学院、浙江大学数据分析和管理国际研究中心、浙江省教育国际交流协会和长三角高校管理科学与工程学科发展协作网（暨协同创新与管理分会）联合举办。
本活动邀请到来自多伦多大学（University of Toronto）的教授胡明、浙江大学（Zhejiang University）的教授孙文光、佛罗里达大学（University of Florida）的助理教授何舒、浙江大学（Zhejiang University）的百人计划研究员曹仔科、亚利桑那州立大学（Arizona State University）的助理教授陆天等国际知名院校的专家学者共同开展合作，对领域内最新研究动向进行交流和分享，参加的同学和老师们收益颇丰。
2023年7月3日上午，浙江大学管理学院数智决策与管理国际暑期学校正式开幕。开幕式由浙江大学管理学院金庆伟副教授主持，浙江大学管理学院副院长窦军生教授和浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任周伟华教授致开幕辞。
窦军生副院长代表管理学院对来自世界各地的暑校参与者表示了欢迎。窦院长说到数字时代已经到来，它深刻改变着人们的思考方式和行为方式。我们生活的方方面面也都与数字密不可分。数据已日渐成为数智决策过程中的重要的部分。通过本次暑期学校，窦院长希望参与师生可以学习到最前沿的理论以及数据分析的技术；更重要的是，本次暑校可以对所有师生有所启发。
周伟华教授首先向暑期学校的各位授课老师和各筹办单位表达了诚挚的感谢。周伟华教授强调，大数据和商务分析是一个快速发展的领域，它们在各个行业中的应用越来越广泛，特别是在数字化转型的背景下，其重要性不言而喻。他鼓励学生们珍惜这次宝贵的机会，积极参与讨论和交流，分享想法和经验。接着，金庆伟副教授介绍了本次暑期学校的课程安排和师资力量。
开幕式结束后，主办方还提供了校园参观活动。线下参与的同学们在带队老师的带领下乘坐校园摆渡车参观了浙江大学紫金港校区。
接下来，让我们回顾下暑期学校中各位嘉宾的精彩分享。
1、胡明教授：Topics in Revenue Management
来自多伦多大学的胡明教授对收益管理和定价领域的研究进行了一个的全面介绍。胡明教授讲解了价格策略对收益、消费者剩余和社会福利的影响。他从一个简单的定价模型开始，然后探讨了包括从固定到随机、从静态到动态、从垄断到竞争的更全面的场景下的定价问题。此外，他还讨论了在这些设置下需求和客户行为的不同构建方式，包括随机需求、客户选择模型、排队系统和策略型消费者等。同时，他也介绍了产品组合和捆绑定价、双边平台定价等研究话题，并给出了亚马逊等实际案例来帮助听众理解。除了讲座外，胡明教授还解答了线上和线下学生的问题，提供了有关实施定价策略的挑战和伦理考虑的额外见解。他的讲座和问答环节内容丰富，引人入胜，提供了有关收益管理和定价这个复杂领域的宝贵见解。
2、孙文光教授：Large-Scale Global and Simultaneous Inference: Estimation and Testing in Very High Dimensions
在当前的商业和经济社会中，政府、组织、小型企业和大型企业累积了具有数千甚至数百万变量的海量复杂数据集，这些数据集通常变量高维且结构稀疏，如何从这类广泛的数据中提取有用信息则是一种新的挑战，需要新的原则、理论和方法，开发新的技术来同时对许多模型参数进行大规模的统计推断，从而提供决策支持、实现风险管理等效用。在本次国际暑期学校的课程中，孙老师介绍了学界近些年来前沿的大规模统计推断方法和结果，包括信号探测、稀疏性估计、多重检验以及选择后推断，从整体的全局推断和个体的同步推断区分了两类问题。
课程由综述、科学问题与解决方案、相关研究、新问题与新方向四个模块开展。在综述中，孙老师首先介绍了信号探测、稀疏性估计、多重检验以及选择后推断在工业界中的实际应用场景。在概述方法的同时结合生动的实际举例，让同学们了解到大规模统计推断方法与日常生活密切相联，并对课程内容以及大规模数据的稀疏性、多重性、选择偏差有了整体上的认知。从而引出大规模统计推断的科学问题，即全局推断与同步推断，并分3个模块分别介绍了全局推断方法、复合决策理论、多重检验等具体内容。同时在讲解中向大家分享了自己的近期研究与科研经验，介绍了该领域的新问题与研究⽅向，比如利用整合分析框架解决传统方法在高维分析的数据归约过程中有重大信息损失的问题等。
3、何舒助理教授：The Economics of Platform: Applications in Dark Net Marketplace
来自佛罗里达大学的何舒教授带来基于打击暗网市场交易的自然实验研究的精彩报告。首先，何教授深入浅出地介绍了基于自然实验设计的分析框架DID（Difference-in-difference）模型。随后，何教授从实证的角度围绕暗网交易的打击手段进行了两篇论文的讨论。研究一评估了打击暗网交易平台参与者后暗网交易崩溃的易损性，发现无论罪犯的上游供应商是本国还是异国，执法行动均对后续的暗网交易产生负面影响。研究二从因果关系上研究了引入“搜索-成本-降低”技术对暗网交易的影响，揭开当引入搜索中介时暗网市场结构变化和潜在底层机制。此次课程中，何舒教授将抽象的理论与生动的实证案例完美结合，同学们对自然实验研究设计有了全面深刻的了解。
4、曹仔科研究员：Online User Behavior Research with Big Data
来自浙江大学的曹仔科研究员以“使用大数据研究在线用户行为”为主题，为大家带来了精彩的报告。曹研究员通过讲解自己的研究论文向大家展示了如何使用大数据技术分析一些个体行为和经济现象。曹研究员首先阐述了大数时代的趋势以及利用大数据研究社会现象和人类行为的优势，然后介绍了可以从何种渠道获取数据。紧接着，曹研究员分别介绍了大数据在研究中的特征以及使用的方式。在第二部分的讲座中，介绍了使用大数据的三种研究策略：直接使用大数据回答重要的问题、使用大数据进行预测，以及近似实验，包括自然实验和匹配。基于他自己主要关注的研究，曹研究员为大家生动介绍了潜在结果框架，以及如何使用其解决管理学中的问题，从数据中推断商业和社会现象。在讲座的最后，曹研究员细致地给同学们解答疑惑，深化了大家对于利用大数据技术做研究的理解，为大家拓展了思路，同学们表示受益匪浅。
5、陆天助理教授: Big Data and Machine Learning in FinTech Research
来自亚利桑那州立大学的陆天教授以“金融科技研究中的大数据和机器学习”为主题，为大家带来了精彩的报告。陆教授首先向我们介绍了金融科技（FinTech）的概念和背景，其可以通过优化运营、简化流程和降低成本等方式促进金融行业的变革与发展。值得注意的是，金融科技可以有效的促进普惠金融（financial inclusion）的发展，而普惠金融又是金融行业中一个重要分支。随后，陆老师向大家展示了一套研究范式，思路是如何将大数据、机器学习、深度学习、强化学习等前沿方法和行为理论结合起来，用以提高小额信贷业务中企业的运营效率和盈利能力。此外，陆教授还讨论了一些金融科技领域的前沿课题，如人类偏见和机器偏见，并探讨了如何利用大数据、机器学习和人机协作等方法解决这些问题。最后，陆教授还向大家强调了使用混合方法进行理论驱动的实证研究的意义。此次课程中，同学们收获满满并与老师进行了积极互动。
除了精彩的讲座以外，主办方还为参加线下课程的同学准备校园活动和文化活动。
本次暑期学校面向校内校外、线上线下同步开展报名。为了让远道来杭的线下参与者更好地了解浙江大学，主办方带领线下参加暑期学校的学生乘坐校内摆渡车参观了浙江大学紫金港校区。
在暑校的最后，部分参与者一起参观了良渚博物院，探寻良渚文明波澜壮阔的神采与魅力。
大数据时代，数据驱动是商业转型的本质和灵魂。现今，企业的发展都需要朝着全方面的数字化发展，通过对实时数据的分析决策，结合机器学习的方式，实现企业运营管理的自动化、敏捷化、智能化。因此，数据资源成为企业发展的新型动力源，而智能决策是企业腾飞的动力系统，决定了企业运行的速度与企业管理的高度。数智决策管理作为现今最前沿的研究领域之一，具有巨大的研究与应用潜力。
通过本次暑期学校，我们希望帮助相关专业学生了解数智决策管理领域的发展前沿和动态，增进对数智决策管理的兴趣，以及提升学生的大数据分析知识与技能。于此同时，我们希望在多个尺度和领域进行充分的交流，提出切实可行的方法，加强国际合作，推进管理科学的前沿。本次暑期学校也是浙江大学管理学院与其他院校开展学术交流的好机会。
