刘新海博士受聘韩国aSSIST客座教授，开展人工智能教学与研究

近日，刘新海博士受聘韩国首尔科学综合大学院大学（aSSIST University）客座教授，将承担人工智能相关课程教学，并开展相关研究工作。

刘新海博士长期从事人工智能、数据分析与信用科技领域的研究和实践，现任全联并购公会首席信用专家、北京信用学会副会长，并担任《全球AI与信用科技周报》主编。此次受聘，将进一步拓展其在人工智能教育、应用研究与国际学术交流方面的工作。

深耕人工智能研究，兼具算法基础与应用经验

刘新海博士具有系统的工科教育背景，先后获得自动控制专业学士、计算机科学与技术专业硕士及比利时鲁汶大学电子工程博士学位。其博士研究聚焦多视角数据学习、聚类算法与文本挖掘，涉及机器学习、数据融合及复杂数据分析等方向。

在学术研究方面，他以第一作者在《IEEE知识与数据工程汇刊》（IEEE TKDE）、《美国信息科学与技术学会学报》（JASIST）发表论文，并作为共同作者在《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEE TPAMI）发表研究成果，研究涵盖张量方法、多视角聚类和数据融合等领域。

在科研项目方面，他曾主持国家自然科学基金青年项目“基于张量分析的多角度聚类算法关键问题研究及其应用”，参与欧盟可穿戴计算机系统项目中的视觉定位研究。作为主要完成人参与的“智能视觉信息系统的研究与应用”项目，于2005年获得湖北省科技进步二等奖。

除学术研究外，刘新海博士曾在欧洲金融信息咨询和社交网络数据挖掘企业从事数据分析与技术咨询，积累了算法研究与实际业务结合的经验。这些经历构成了他持续开展人工智能应用研究与教学的基础。

将人工智能和数据分析方法应用于金融与信用领域，是刘新海博士长期工作的主线。

他曾任央行博士后、中国人民银行征信中心副研究员、北京大学智能金融研究中心主任助理兼研究员，参与第二代征信系统架构规划、征信标准化等工作，并围绕信用评分、替代数据、企业关联网络和担保链风险开展研究，探索利用数据与算法提升信用风险识别和分析能力。

近年来，随着生成式人工智能的发展，刘新海博士与团队进一步关注大模型、知识库和智能体在信用业务中的应用，推进信用报告智能解读、专业知识问答、信用风险分析与服务流程辅助等方向的研究和研发探索。

相关工作强调从实际业务问题出发，将AI技术与信用领域的专业知识、数据质量要求和服务流程相结合，关注技术应用的准确性、可解释性及实际价值。

在机构端的信用科技研究之外，刘新海博士也持续推动消费者信用教育与专业服务创新。

围绕“公小信”平台，他与团队正在探索专业信用知识与AI工具相结合的服务方式，帮助消费者理解信用报告、认识信用与债务问题，并推动信用教育内容共建、公益咨询和从业人员培训。

这项工作的一个重要方向，是连接金融机构、信用领域专家与消费者：通过专业机构提供知识、内容和服务支持，与金融机构共同开展信用教育，探索AI在知识普及、问题解答和服务衔接中的辅助作用。

团队目前正推进个人信用AI助手的初步探索，以信用报告解读等具体需求为起点，逐步积累知识与案例，研究如何将复杂的专业信息转化为消费者能够理解和使用的建议。

刘新海博士担任《全球AI与信用科技周报（动态）》主编（目前已发布近50期），组织团队持续跟踪全球人工智能、征信与信用服务领域的发展。

周报围绕跨境信用、热点与观点、科技金融、AI与信用科技融合等方向，结合国际动态、研究成果和产业案例，提供专业解读，并关注新技术带来的商业模式变化与合作机会。

通过研究、出版、教学和行业交流相结合的方式，团队致力于促进技术研究者、金融机构与信用服务机构之间的知识交流，推动国际经验与具体业务需求相衔接。

首尔科学综合大学院大学成立于2004年，是韩国一所具有商学与管理教育特色的专业研究生院，注重企业实践、国际交流与跨学科人才培养。

从重视管理教育、产业联系和国际化培养的特色来看，国内读者可以借助长江商学院、中欧国际工商学院等商学院的办学模式理解aSSIST。与此同时，aSSIST也向人工智能等技术与管理交叉领域拓展，开展AI相关硕士、博士教育，并面向中国学生开展相关项目招生。具体专业设置及申请要求以校方公布的信息为准。

此次受聘后，刘新海博士将结合自身在机器学习、数据分析与信用科技领域的研究经验，开展人工智能课程教学与相关研究，注重基础知识、技术发展与产业应用的结合，并探索进一步开展中韩专业交流的机会。