NUS商业分析硕士联合学术主任庞严揭秘MSBA专业优势与核心能力

新加坡国立大学商业分析硕士（MSBA）联合学术主任庞严组织的行业研讨会颇受同学们的欢迎, 因为研讨会主题总是围绕业界最前沿的热点。这意味着他自己也必须紧密追踪行业趋势，不断学习并更新知识系统。而这也契合他观察到的杰出商业领袖们共同的核心素质——“超强的学习能力”。

本期我们邀请到庞严主任与我们交流商业分析硕士项目(Master of Science in Business Analytics, 简称MSBA)的特点、优势、课程、申请相关问题，并分享他在业界获得杰出成就的宝贵经验。如何立于前沿？答案就是：保持学习。

本期嘉宾

庞严 副教授

新加坡国立大学商学院

商业分析与运营管理系

商业大数据分析中心(BAC)联席主任

商业分析理学硕士(MSBA)联合学术主任

新加坡国立大学-麻省理工学院(NUS-MIT)

制造系统与技术博士

本文转自NUS Master Programmes

以下是庞严主任访谈内容

“

问1：商业分析硕士（MSBA）是一个怎样的项目，与数据科学、金融科技、计算机、工商管理等项目相比，优势是什么？

我认为商业分析硕士（MSBA），相比其他项目，最大优势有两个：一是和工业界的紧密联系，二是商学院、计算机学院两大学院的超强跨学科合作。

2013年，新国大希望建立商业大数据分析中心（以下简称“中心”），为业界培养AI、机器学习、商业分析方面的人才。建立中心的初衷是要跟业界有非常紧密的合作，当时我是IBM亚太区数据分析首席架构师，我和另一位IBM同事，以及NUS教职员一起建立了中心。

在这边工作的几年，我很享受与学生们的交流互动，而学生们也很欣赏我分享的在业界工作的经历和经验，所以在2017年的时候我成为了新国大的全职教员。

先说第一个优势，和业界的密切合作。我们的业界合作伙伴已经超过100个，包括企业和机构，如甲骨文(Oracle), 埃森哲(Accenture), 摩根史坦利(Morgan Stanley)等等。我们跟业界伙伴建立了长期、互信的合作关系，而这需要积累，不是一朝一夕就能做到的事。比如DBS，我们从2013年开始合作，当时他们刚起步，现在，跟我们合作的伙伴已经成为首席分析官，而我们的课程也仍在源源不断向他们的部门输送人才。比如强生(Johnson&Johnson)集团财务分析卓越中心(Center of Excellence)，每年都有我们学生去实习并在实习结束后留任。新加坡很多企业的商业分析部门都有我们校友的身影。

业界专家与MSBA同学交流

第二个优势是商学院、计算机学院的强强联合。MSBA是两个学院从2013年起，投入很大精力合作建立的项目，是新国大最成功的跨学科合作项目之一。

经过跨学科的紧密合作训练，学生的硬实力和软实力得到显著提高，在各类全球和国内的比赛都取得了好成绩。在比赛中要有硬实力，包括技术层面和商业层面，才能建立起好的解决方案；而优秀的软实力让学生们在陈述方案时更有说服力。

每年举办的成都八零全球金融科技产品设计与研发大赛，吸引全球八到十个顶尖大学参赛，包括加州伯克利、清华北大、多伦多大学等等。“成都八零”一共举办四届，我们的综合成绩是最好的，取得过两次第一、一次第二、一次第四，这得益于我们的跨学科训练。

除此之外，我们学生在信息与知识管理会议分析挑战杯(CIKM AnalytiCup)，微软云虚拟黑客马拉松(Microsoft Azure Virtual Hackathon)，新国大金融科技黑客马拉松 (NUS FinTech Society Hackathon)等比赛中也都拿到了好名次。

关于商业大数据分析中心研讨会

Business Analytics Centre Symposium

今年的商业大数据分析中心研讨会（BACS）于9月25日圆满落幕，有100多个学生的项目做了展示陈述，共700多人参加，包括很多业界合作伙伴。BACS受到了业界伙伴的高度赞扬。

今年BACS颁发了五个杰出毕业设计奖(Outstanding Capstone Project Award），从中可以看出业界的几个重要方向。首先有很多自然语言处理的项目，业界对非结构化的数据越来越重视。其次是可解释AI，以前的AI像一个黑盒，输出结果的准确度不稳定，现在业界希望有可解释的AI，去控制输出结果的稳定性。还有不少项目强调数字隐私，近年来数据隐私愈发重要，中国今年8月通过了个人数据隐私保护的法律法规，关于怎样在保护数据隐私的前提下来做人工智能模型的训练，同学们提供了一些创新的解决方案。

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