报告题目：内控缺陷认定标准：乱象与治理
报告人： 段然 博士生（暨南大学）
时间：2021年3月10日 13:00-13:45
地点：管理学院A南405
报告内容摘要：
内控缺陷认定标准是内部控制评价和审计的核心依据。无论是内部控制评价，还是内部控制审计，最终的结果就是企业是否存在内控缺陷，以及哪些属于重大缺陷、重要缺陷和一般缺陷。在这个过程中若没有一个科学合理的内控缺陷认定标准，内控缺陷认定结果的质量可靠性就无法得到有效保证。内控缺陷认定标准如此重要，但是其理论基础以及制定和披露规则却是模糊的。内控缺陷认定标准应符合哪些基本原则与要求，如何对内控缺陷认定标准质量进行评价，以及内控缺陷认定标准具有哪些经济后果等问题都是制约内部控制领域发展的核心问题。本报告围绕“理论构建—量化评价—经济后果检验”的基本逻辑对内控缺陷认定标准的理论基础及其在内部控制建设过程中的作用机理进行讨论。
欢迎有兴趣的教师，全体博士生、硕士生参加。
【段然个人简介】
段然，暨南大学管理学院会计系财务管理专业博士生，研究领域为内部控制与管理会计。其中内部控制领域侧重于内控缺陷认定标准研究，管理会计领域侧重于成本粘性研究。在《会计研究》等期刊上发表多篇论文。
报告题目：大数据智能分析与挖掘及在医疗健康领域的应用研究
报告人： 吴利娟 博士（暨南大学）
时间：2021年 03月10日 13:45-14:30
地点：管理学院A南405
报告内容摘要：
近年大数据医疗研究和应用受到我国政府高度重视，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》、《“健康中国2030”规划纲要》和《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展》等规划文件提出：加强“健康医疗大数据智能应用”，实现“大数据疾病管理”，“形成从大数据到知识、从知识到决策的能力”。从海量电子病历数据中进行可解释性时序信息挖掘研究是将数据转化为知识的关键步骤，也为进一步的患者个性化智能管理提供重要依据。但不同于传统时间序列分析模型，由于每个患者轨迹的唯一性，高维稀疏的电子病历时序数据呈现出“无序”的复杂特点。报告将针对这些问题，以电子病历的海量数据为研究对象，重点研究可解释性时序信息挖掘问题，汇报内容包括：如何从高维、稀疏与冗余的电子病历数据中提取并整合有效信息？如何从电子病历大数据中挖掘可解释性知识和时序模式？如何构建个性化疾病风险评估模型并制订临床上实用的智能决策支持与管理工具？该研究有望推进医疗智能健康管理的技术和水平，为进一步的医疗健康智能化知识推理和个性化健康诊疗奠定关键技术基础。
欢迎有兴趣的教师，全体博士生、硕士生参加。
【吴利娟个人简介】
吴利娟博士，暨南大学大数据决策研究所讲师，入选“暨南大学优秀青年教师支持计划”。主要从事人工智能算法、数据挖掘、大数据分析、机器学习和知识发现等方法理论研究，及在经济、管理和医疗等交叉领域的应用基础研究。在Energy、Knowledge-Based Systems、系统工程理论与实践、North American Journal of Economics and Finance等国内外权威学术期刊上发表论文8篇。主持国家自然科学基金青年项目和中央高校科研培育与创新基金研究项目，并作为重要参与人参与国家自然科学基金重大研究计划重点项目。
报告题目：恩威并施、积极执行与工作绩效——探索中国情境下双元领导的有效性
报告人：侯楠 博士（北京大学）
时间：2021年3月10日14:30-15:15
地点：管理学院A南405
报告内容摘要：
当今复杂多变的环境呼吁领导者应采取双元领导策略,以平衡组织内部的相异诉求。恩威并施是我国传统文化塑造的一种具有双元特性的典型领导行为,被大量学者视为提升下属产出的有效方式。 然而,以往研究忽略了“施恩”(仁慈领导行为)和“立威”(威权领导行为)不同组合对下属工作产出的差异化影响及其内部机理。 基于此不足，报告将揭示中国情境下，施恩和立威组合情况是如何塑造下属执行力进而影响工作绩效。
欢迎有兴趣的教师，全体博士生、硕士生参加。
【侯楠个人简介】
侯楠，博士，北京大学博雅博士后，密歇根大学安娜堡分校Ross商学院联合培养博士生。研究兴趣包括领导力、绿色行为、员工情绪以及低技能员工职业发展。已在《心理学报》、《南开管理评论》、《管理评论》等国内学术期刊上发表论文20余篇。主持中国博士后科学基金特别资助（站中）项目，参与多项校级与国家级项目。曾荣获北京大学博雅博士后、中国人力资源开发优秀期刊审稿人、硕士研究生国家奖学金等荣誉奖励。
学院高层次人才引进办公室
2021-3-8
