数据科学与工程学院教工第一党支部、中国建设银行上海大数据智慧中心第九党支部开展“党建引领聚合力,业务交流促发展” 联学联建活动 |
|
2023-11-29 数据科学与工程学院党委 浏览次数: 443
|
11月15日,华东师范大学数据科学与工程学院教工第一党支部和中国建设银行上海大数据智慧中心第九党支部携手举办“党建引领聚合力,业务交流促发展”联学联建活动。建行上海大数据智慧中心第九党支部书记兼计量一处处室负责人石爱华,数据学院党委书记王长波、院长钱卫宁、副院长金澈清、副院长周烜和两个支部党员参加活动,数据学院教工第一党支部书记高明主持。 会前,王长波、高明等与建行上海大数据智慧中心第九党支部一行共同参观了华东师范大学校史馆。 会上,高明、石爱华分别介绍了各自支部的基本情况。
在理论学习环节,王长波以“学习贯彻党的二十大精神,推进科技创新和科技成果转化”为主题进行了领学。 王长波表示,党的二十大报告进一步将高质量发展上升为“全面建设社会主义现代化国家的首要任务”战略高度,这对当前高等教育和科研工作都具有重要的指导意义。实现金融供给侧结构性改革的核心在于利用科技手段推动金融服务的创新和升级。这不仅是金融行业的需求,也是高校和科研机构应当积极参与和努力的方向。他强调了推动“科技—产业—金融”良性循环的重要性,并提出科技创新与产业深度融合的必要性,认为这与学院长期倡导的“应用驱动创新”理念不谋而合。在新时代的背景下,科技自立自强尤为关键。他还重点介绍了数据学院在构建自主可控的国产数据库方面取得的重要进展。 王长波还传达了华东师范大学第十四次党代会的重要精神,即“心怀‘国之大者’、坚定追求卓越,扎实推进高质量发展,加快建设引领育人创新的中国特色世界一流大学”。介绍了学院与金融企业合作的最新进展,包括校企联合实验室和实习实践基地等相关情况,强调了学院与企业之间紧密合作的重要性。他表示,学院与企业不仅是合作伙伴关系,更是构建创新成果转化完整闭环的重要组成部分。他还介绍了学院正在探索的产教融合人才培养新模式,并期待未来双方在人才培养、科学研究和金融产业发展等领域能有更多的合作,共同推动业务和党建的高水平发展。 石爱华重点介绍了支部党建特色做法——“闪闪红星”活动。“闪闪红星”活动的核心内容由闪亮党员身份、闪亮支部宣言、赢取流动红旗和争创星级支部四部分组成。这些举措激发党支部作用发挥、增强国企党建动力,有效提升了党支部的组织力和战斗力,进一步凸显了党支部作为“战斗堡垒”的关键作用。她详细介绍了该活动自开展以来所取得的成果。一是党建活动的规范性得到了显著提升,实现了从被动执行到主动作为的转变、从简单完成任务到追求卓越的转变。二是流动红旗的评选机制纳入业务成效指标,极大地激励了党员干部带头攻坚克难,明确了党支部“抓党建、带队伍、促发展”这一核心任务。三是通过设置党务看板和“党建+”看板,不仅明确了党建的基本要求,而且为日常业务工作指明了方向,实现了党建和业务融合发展。她以流动红旗评选方案和党务看板展示为例,展示了该活动的逻辑和成效,强调在当前国企改革和发展中党建引领业务高质量发展的必要性。 围绕各自专业和业务特点,以及潜在合作领域,双方展开了深入交流。 钱卫宁介绍了华东师范大学数据学院成立背景和发展情况。他回顾了学院的发展历程,表示数据学院是在互联网发展和大数据兴起的背景下成立的,是全国高校中第一个成立的数据学院。自2017年开始招收本科生以来,学院发展迅速,拥有一支优秀的教学科研队伍,取得了丰硕的教学科研成果。在学科和专业建设方面,数据学院通过建立和重构数据专业培养方案和课程体系、搭建“水杉在线”在线实训平台,提高了学生的数字素养和自主学习能力。学院的数据专业是全国首批一流数据本科专业之一,曾获得上海市教学成果一等奖、国家教学成果二等奖。学院的科学研究成果涵盖了数据智能应用、数据智能技术、数据系统与平台等三个主要方向。他还介绍了学院与金融企业合作的最新研究成果,以及学院当前正在开展的一些科研项目。通过对“Data is Power”理念的阐释,他表示,数据能够推动各行各业创新发展,对各行各业数字化转型具有重要作用。 建行上海大数据智慧中心计量一处业务组长钱富介绍了计量一处负责的零售信贷业务,该业务主要围绕中小企业在零售信贷业务方面的需求,开展普惠金融信用风险模型研发及应用。他举例介绍了业务规则和系统应用,包括线上业务风险排查系统、乡企业务风险管理工具、“裕农快贷”申请评分体系、RAD规则体系等,展示了建设银行在普惠金融领域的工作成效。 建行上海大数据智慧中心计量二处业务组长赵德川介绍了计量二处负责的非零售信贷业务,包括风控工具研发、风险计量、压力测试和金融同业客户风险管控等工作。在赋能新金融方面,他介绍了供应链模型、科技型企业科创评价模型、农村集体经济组织评分模型、地方政府评级模型等成功研发经验。 在自由交流环节,双方就数据治理、大语言模型在实际业务中的可行性、用户登录行为异常检测等方面展开了深入的交流与讨论,一致认为双方具有很多潜在的合作方向,期待以此为契机、加强未来的交流与合作、共同促进高质量发展。
|