沈建光主讲：大数据、人工智能赋能宏观研究丨北大汇丰金融前沿对话第105期
美国在AI与大数据宏观经济预测领域的实践比较领先，目前美国企业对于经济研究的重视度远高于国内企业。在海外科技公司中，经济学家进行大数据宏观研究的方式和领域非常多样：既有宏观层面的研究，也有对微观定价机制的研究，还有广告有效性研究，职业、职场问题分析研究等。大数据宏观经济研究与传统经济研究方法相比，主要有以下三方面优势：一是样本数据可靠；二是变量更加多样。三是便于进行Nature Experiment。
经济学研究方法可分为两种，一种是经济研究的传统方法，一种是AI的分析方法。对京东而言，数据来源也可分为两种，一种是京东内部的大数据，另一种是京东外部的大数据。两两组合，可以得出四个维度：一是传统经济学方法+京东内部的大数据；二是AI分析方法+京东内部的大数据；三是传统经济学方法+京东外部大数据；四是AI分析方法+京东外部大数据。
京东内部大数据是独特的资源禀赋，基于这样的独特能力，京东开展了八类专题研究：一是消费大数据研究；二是人口迁移研究；三是使用大数据分析消费者信心指数；四是就业和失业研究；五是与京东之外的公司合作研究；六是物价水平研究；七是地方财政研究；八是GDP数据的月度分析研究。京东搭建的人工智能经济监测系统集成了数据库、图像图表、各类分析模型和预测方法，是将欧洲央行、国际货币基金组织的经济学分析方法数字化的成果。人工智能经济监测系统下，许多基本的分析、辅助性工作都可以由系统自动化完成。
疫情后中国经济复工复产的进程比较理想，而欧美市场供不应求，提供了巨大的出口市场空间，中国的出口数据非常强劲。目前中国经济好的一面是中小微企业全面复苏，消费水平、企业状况都在改善，但也有几点风险需要注意：第一是输入性通胀的风险，第二是地方政府、金融和企业等债务违约风险，第三是碳达峰碳中和背景下的能源结构调整和节能减排的压力。
“北大汇丰金融前沿对话”简介