（图/文 大数据与人工智能学院 赵飞扬）由武汉纺织大学主办的2025年第二届数字经济与计算机科学国际学术会议并作主题报告（DECS 2025）于2025年10月17-19日在中国武汉市举行，本次会议旨在汇聚来自全球的学者、研究人员和业界专家，共同探讨数字经济与计算机科学领域的最新发展与应用。随着数字化转型的加速，传统行业面临着前所未有的挑战与机遇，如何利用计算机科学的前沿技术推动数字经济的创新与发展，成为学术界和产业界共同关注的焦点。会上各专家学者围绕大数据分析、人工智能、区块链、物联网、云计算等多个方向的前沿成果作了专题报告。
我校大数据与人工智能学院人工智能研究所刘呈云老师受邀参会，同时于10月18日就其团队的研究成果作了题为“金融逾期推理模型：大语言模型在中小企业逾期标签生成中的路径探索”的学术报告，得到了与会专家的高度认可和肯定。
刘呈云老师提到，逾期标签是衡量借款人信用风险的重要指标，直观地反映了借款人的还款能力和还款意愿。对于监督学习算法而言，准确标注的逾期样本为模型提供了明确的学习目标，使得模型能够在识别潜在高风险客户方面表现得更加出色。因此，高质量的逾期标签在金融风控模型中扮演着极为关键的角色。通常，金融机构自身的真实业务运营数据是逾期标签最直接、最准确的数据来源。然而，受限于法律法规要求，特别是涉及个人信息保护的规定，金融机构之间直接共享详细客户数据的做法受到了严格限制。
后续人工智能研究所团队将持续对金融逾期大模型任务进行深入研究，提高模型的泛化能力和鲁棒性，致力为金融风控提供智能化逾期能力抽取与推理方案。