上海財經大學信息管理與工程學院的前身是成立于1982年的經濟信息管理系。學院擁有數據科學與大數據技術、信息管理與信息系統、電子商務、計算機科學與技術等4個本科專業，擁有管理科學與工程一級學科博士點（上海市重點學科）和博士后流動站、軟件工程一級學科碩士點和工程管理專業碩士點。擁有大數據與知識工程、人工智能、量化金融、并行優化、創新創業等科研和教學實驗室多個，教學和科研實驗室總面積1600余平方米，軟硬件設備價值2000余萬元。

學院現有專任教師68人，其中具有博士學位的占91%，從事MEM教學和畢業論文指導的教師100%具有博士學位，畢業于斯坦福大學、康奈爾大學等海外高校的教師占40%。近5年來，學院教師共獲得包括國家原創探索計劃項目在內的國家級課題30余項，在Operations Research、MIS Quarterly、Journal of ACM、NIPS等國際頂級期刊和會議上發表論文數十篇，有多位教師先后獲華人數學家大會銀獎、ACM杰出科學家、中國運籌學會青年科技獎等學術榮譽。據計算機領域學術排名網站CSRankings數據顯示，我院計算經濟學領域在2015-2020年排名世界第11，亞洲第1。

學院注重產學融合，學以致用。2015年以來，學院與招商銀行、國金證券、杉數科技、幟訊信息等機構分別聯合成立大數據實驗室、量化投資研究中心和人工智能實驗室，將學術能力與產業界的實際問題相結合，與招商銀行、平安集團、國泰君安證券、國金證券、上汽通用、順豐集團等行業領軍企業開展數十項合作，內容涵蓋運營優化、金融科技、精準營銷等領域，并將產業實踐中提煉出的問題和思考不斷反哺到教學知識中，實現產教融合。

學院人才培養質量高，深受市場歡迎，校友遍布全國及世界各地的高端金融企業。在學院迄今30多年的辦學歷史中，培養了原央行副行長、現任中信集團董事長朱鶴新，原農行副行長、現吉林省副省長蔡東，涌金集團總裁張崢、《財富》全球50佳對沖基金女性領袖首位中國大陸入選人、金锝資產創始人謝紅等一大批杰出校友。據《2020年上海財經大學畢業生就業報告》顯示，2020年度所有崗位招聘需求中，計算機/互聯網/電商類需求排在第2位。

院長寄語

上海財經大學信息管理與工程學院是將先進的信息技術、管理科學方法與財經管理實踐相結合的特色學院。在長期的發展中我院形成了“信息與管理科學交叉、相互引領”的學科特色，將信息技術、數據分析、運籌優化等量化方法與工具應用于各類經濟管理問題中。學院在運籌優化、大數據分析、商務智能、金融信息工程、電子商務等領域形成了自己的教學和科研特色。多項研究步入國際領先行列。近年來我院全職引進了多位畢業于美國斯坦福大學、明尼蘇達大學、香港科技大學、香港中文大學等世界知名學府的優秀學者，逐步形成了具有世界一流水準的研究團隊，為研究生培養奠定了堅實的基礎。

我院的校級研究機構“交叉科學研究院”和“理論計算機科學研究中心”的研究成果在方法論研究、算法及復雜性、計算經濟學、復雜網絡和機器學習等方面達到國際一流水平。同時學院注重將研究成果應用于經濟建設實踐中，建立了多個實驗室。

學院的工程管理碩士（MEM）項目在全國高校中最早建立了大數據工程與商務智能、金融信息工程等特色方向。在教學中形成了產學研結合的教學模式。MEM項目團隊云集了科研成果豐碩、指導學生成績斐然的學院專職教授，和實踐經驗豐富、業界人脈廣泛的企業兼職導師。

如今，社會已進入大數據時代，經濟管理也正在從定性決策進入到量化決策的階段。在這個階段無論是人才培養還是科研社會服務，信息管理與工程學院正在扮演著越來越重要的角色。我們也將發揮學科優勢，為社會提供更多更好的服務。

選擇上財MEM的N個理由

○金融中心 科創中心

辦學點位于楊浦五角場高校核心區，地理位置優越，交通便利，金融、科創、文化氛圍濃厚。

○百年名校 師資雄厚

上海財經大學是國內歷史最悠久的“雙一流”財經類高校，在各項排名中長期保持領先。授課教師中100%具有博士學位，導師中40%為畢業于斯坦福大學等海內外名校的博士。企業導師中包括許多金融行業高管和科技企業創始人，理論和實踐緊密結合。

○財經特色 科技交融

擁有上海市重點學科管理科學與工程一級學科博士點，下設“金融信息工程”、“信息管理與商務智能”等二級學科博士點，是全國首個開設金融信息工程、大數據方向的MEM項目。

○產學聯動 校友卓越

學院與東方財富、達觀數據等金融和人工智能企業合作建立了實踐基地。校友廣泛分布于金融、證券、投資、保險等財經領域和科技行業，已成為管理精英和技術骨干，為未來職業發展提供人脈資源。

○在職學習 雙證無憂

非全日制碩士項目，周末上課，畢業授予工程管理碩士專業學位證和畢業證。

項目特色

我校結合自身的專業優勢，將工程管理專業碩士的培養方向定位于：具有財經行業特色的、既懂技術又懂管理的高級專門人才，既能從事經濟管理領域中的工程技術工作，又能從事工程技術領域中的經濟管理工作的復合型人才。包括以下四個特色方向：大數據工程與商務智能、金融信息工程、企業工程管理決策和房地產工程管理。

方向一：大數據工程與商務智能

大數據時代的企業決策更依賴于對數據的洞察、組織、分析和實施。本方向結合產業界對數據分析的需求，培養具有對數據的洞察和組織能力、大數據開發能力、應用能力和商務智能分析能力，同時具備經濟學和管理學的理論基礎，將數據驅動決策的技術應用到各行業的復合型高級人才。授課教師除完成多項國家和省部級課題外，還完成了多項電子商務、電信、制造業、服務業領域的大數據應用項目，在大數據和商業智能分析方面有著很強的實踐經驗和科研實力。本方向主要的專業必修課程包括《數據挖掘》、《文本挖掘》、《大數據處理平臺與技術》、《數據分析方法與實踐》、《商務智能》等。

方向二：金融信息工程

本方向是金融和信息技術的交叉學科。根據金融領域的信息化建設和產業發展需要，培養既有扎實的信息技術和數據分析基礎，又掌握金融與金融工程知識，具備金融信息化建設能力或金融量化決策能力的高端復合型人才。授課教師除了本校信息專業和金融專業的優秀師資外，還包括在海外頂級金融機構有2-5年豐富工作經驗的多位海外名校博士，他們在金融信息化和金融量化決策方面具有很強的科研與教學實力。本方向主要的專業必修課程包括《金融工程》、《金融計量》、《金融風險管理》、《金融市場與投資策略》等。

方向三：企業工程管理決策

本方向培養掌握系統的管理理論、現代管理方法，具有用科學方法開展計劃、組織、協調和決策的企業管理高級專業人才。授課教師中，來自本校的師資90%以上具有博士學位，還有畢業于斯坦福大學、沃頓商學院、明尼蘇達大學的多位海歸博士，他們在企業管理、項目管理、運營優化等領域具有很強的科研與教學實力。本方向主要的專業必修課程包括《物流與供應鏈管理》、《企業資源計劃原理及實踐》、《電子商務專題研究》等。

方向四：房地產工程管理

面向房地產和路橋港口等工程建設領域，培養具有扎實的房地產理論功底、熟悉國內與國際房地產與工程方面的法規制度、房地產開發與經營管理、房地產金融、房地產投資、房地產策劃及房地產評估等知識的高級專門人才。

課程師資

1．大數據工程與商務智能方向

何斯邁

上海財經大學信息管理與工程學院常任教授、博士生導師。本科畢業于中國科學技術大學數學系，博士畢業于香港中文大學系統工程與工程管理學系。研究方向為運籌與優化、博弈論等。曾獲中國運籌學會青年科技獎、國際數學奧林匹克金牌等榮譽。在Mathematical Programming、Siam Journal on Optimization、Mathematics of Operations Research、Operations Research等國際頂級期刊上發表論文多篇。

葛冬冬

上海財經大學常任教授，交叉科學研究院院長；中國運籌學會常務理事，數學規劃分會青年理事會副主任；上海財經大學學術委員會委員。2009年在斯坦福大學管理科學與工程系獲博士學位，導師葉蔭宇教授。曾任上海交通大學安泰經濟與管理學院副教授，博士生導師。主要研究興趣：1，大規模優化問題的理論與計算。2，人工智能與管理學交叉領域研究。在管理與優化，計算機理論科學，機器學習等多個頂級期刊和會議上，如Operations Research, Mathematics of Operation Research, Mathematical Programming, FOCS, SODA, EC, ICML, NeurIPS 等發表過論文。擔任多個國際與國內期刊的編委。曾參與波音、谷歌、華為、京東等國內外公司的多個優化項目。

黃海量

上海財經大學講席教授、博士生導師，信息管理與工程學院常務副院長，研究領域為大數據和人工智能方法及其在財經領域的應用。主持了國家和省部級項目10余項，承擔了阿里巴巴、中國電信、上汽、寶鋼、招行、國泰君安證券等多家大型企業的委托課題，領域涵蓋金融、營銷、電子商務、移動互聯網和政府治理等領域的人工智能和大數據分析決策支持。近年來在Journal of Management Information Systems, IEEE Trans. on Dependable and Secure Computing, Decision Support Systems, Knowledge-based Systems, Electronic Commerce Research and Applications、《管理科學學報》等國內外一流期刊發表論文50余篇。

王英林

上海財經大學信息管理與工程學院教授，博士生導師，計算機科學與技術系主任。研究領域為：軟件工程、知識管理與數據挖掘，現研究興趣包括：語義信息抽取，大數據處理，金融數據挖掘等。獲上海市科學技術進步二等獎2項。主持完成多項國家863高科技計劃項目、國家自然科學基金項目與上海市科技項目。參與完成國家973項目、國家自然科學基金重點項目以及多項國家863計劃重點項目。在國內外重要期刊和一流國際會議發表多篇論文，累計發表論文100余篇。

楊超林

上海財經大學信息管理與工程學院常任教授，博士生導師，學院黨委委員，數據算法與工程系系主任，國家自然科學基金優秀青年基金獲得者（2021年）。2015年于香港中文大學獲得博士學位。主要研究興趣包括供應鏈管理、庫存管理、基于數據的運營管理。研究成果發表在管理科學領域國際頂尖期刊Management Science、Operations Research、Production and Operations Management等。擔任杉數科技庫存管理顧問專家，為國內多家零售、物流、制造企業（包括京東、順豐科技、華為等）提供庫存管理咨詢服務。

韓瀟

上海財經大學信息管理與工程學院副教授、博士生導師，巴黎第六大學博士。研究領域為數據挖掘、機器學習、數據安全、商務智能、金融科技與社交媒體分析等。主持國家自然科學基金項目1項，教育部語委重點項目1項。近年來在MIS Quarterly, IEEE Trans. on Dependable and Secure Computing, Decision Support Systems，The Web Conf.等國際一流期刊和會議發表論文20余篇。任UIC、AAAI等國際會議程序委員會委員，以及Decision Support Systems，IEEE Trans. on Services Computing等期刊審稿人。

2．金融信息工程方向

陸品燕

上海財經大學信息管理與工程學院常任教授，理論計算機科學研究中心主任。2009年1月于清華大學計算機系獲博士學位后加入微軟亞洲研究院，歷任理論組副研究員，研究員，主管研究員。研究方向為理論計算機，并注重與其它學科的交叉，在理論計算機的三大會議STOC/FOCS/SODA共發表論文29篇。榮獲ICALP2007、FAW2010、ISAAC2010 等重要國際會議最佳論文獎。擔任FAW-AAIM 2012、WINE 2017、FAW 2018、ISAAC 2019等國際會議程序委員會聯合主席，以及多次擔任STOC，FOCS，SODA等頂級國際會議的程序委員會委員。曾榮獲ACM杰出科學家獎、第八屆世界華人數學家大會ICCM數學獎（原晨興數學獎）銀獎、中國計算機學會青年科學家、微軟學者、清華大學特等獎學金、上海財經大學信息管理與工程學院研究生教學獎等榮譽。

韓冬梅

上海財經大學信息管理與工程學院教授、博士生導師。研究領域集中在經濟、金融預警、預測研究；金融市場與房地產市場聯動關系研究；智能決策支持系統、數據挖掘、大數據分析研究三個方面。曾主持國家級課題1項，主持省部級項目4項，參與國家級課題6項，主持和參加國家部委橫向課題5項，主持參與各類橫向課題7項。公開發表SCI、EI檢索論文多篇。

袁洪松

上海財經大學信息管理與工程學院常任副教授、博士生導師。本科畢業于北京大學數學科學學院，后獲得斯坦福大學金融數學碩士，運籌學博士。研究方向為高維統計回歸、網絡數據分析、數據驅動的收益管理等。在IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Journal of Machine Learning Research, Production and Operations Management等國際著名期刊上發表論文多篇。斯坦福大學，多倫多大學訪問學者。曾在國際知名對沖基金Capula Investment Management從事量化研究工作。曾獲得信息管理與工程學院2015-2016學年“研究生教學獎”。

高建軍

上海財經大學信息管理與工程學院副教授、博士生導師。本科畢業于中國科學技術大學，后獲得香港中文大學運籌學與金融工程碩士、博士。研究方向為金融優化、隨機控制、整數優化、動態投資組合管理等。在Operations Research, IEEE Trans. Automatic Control, SIAM J. on Control and Optimization, Quantitative Finance等國際著名期刊上發表多篇論文，研究成果曾在2019年獲得中國金融學年會最佳論文一等獎。主持多項國家級科研項目。

史鈔

上海財經大學信息管理與工程學院助理教授。本科畢業于北京大學數學科學學院；博士畢業于香港科技大學IEDA系，師從蔡寧教授。研究方向為金融工程、隨機微分方程、金融數據分析、金融風險管理。曾在Mathematics of Operations Research, Production and Operations Management, Stochastic Systems等國際著名期刊發表論文，多次在本領域國際頂尖學術會議上宣讀論文。國家公派赴紐約大學訪問學者。曾與JP Morgan, BNP Paribas等國際知名金融機構進行合作。多次獲得上海財經大學優秀教學獎，以及“我心目中的好老師”等榮譽。

3．企業工程管理決策方向

劉蘭娟

上海財經大學副校長，信息管理與工程學院教授、博士生導師。教育部高等學校電子商務類專業教學指導委員會副主任委員，上海市高等學校計算機類專業教學指導委員會委員。研究方向：計算機輔助預測與決策，信息資源管理，高校、企業和金融行業的信息化解決方案。

韓景倜

上海財經大學信息管理與工程學院教授，英國雷丁大學亨利商學院特聘教授、國家自然科學基金評審專家。研究方向：基于大數據的企業資源管理、風險管理、應急保障與信息系統工程等方面。

張濤

上海財經大學信息管理與工程學院教授、博士生導師。研究方向：金融大數據、新媒體大數據、物流優化、系統建模與優化算法等。

郝曉玲

上海財經大學信息管理與工程學院教授、博士生導師。研究方向：眾包與眾籌、IT治理與風險管理、網絡輿情分析、信息化績效評價、系統審計等。

李欣苗

上海財經大學信息管理與工程學院教授。研究方向：金融大數據分析、網絡文本分析、群體決策支持系統、開放式團隊知識創新等方面。

4．房地產工程管理方向

姚玲珍

上海財經大學副校長，公共經濟與管理學院教授、博士生導師。主要研究方向包括房地產經濟理論與政策、國民經濟理論與政策。主持并參加了7項國家級和省部級科研項目，公開出版了7部學術專著，公開發表多篇學術論文。

培養目標

上海財經大學工程管理碩士專業學位的培養目標是：培養熱愛祖國，擁護中國共產黨的領導，擁護社會主義制度，遵紀守法，品德良好，具有服務國家、服務人民的社會責任感，具備良好的政治思想素質和職業道德素養，掌握系統的管理理論、方法以及相關工程領域的專業知識，能獨立擔負工程管理工作，具有計劃、組織、協調和決策能力的高層次、應用型工程管理專門人才。我校結合自身的專業優勢，將工程管理專業碩士的培養方向定位于：具有財經行業特色的、既懂技術又懂管理的高級專門人才，既能從事經濟管理領域中的工程技術工作，又能從事工程技術領域中的經濟管理工作的復合型人才。

培養方式

本項目為非全日制碩士項目（定向就業），周末上課，學制為2.5年。修滿規定學分并達到要求，通過論文答辯者，授予工程管理碩士專業學位證和畢業證。培養過程包括理論課程教學和實習實踐教學二個環節。其中，理論課程教學時間為1.5年，實習實踐教學（含專業實踐、企業實習和論文工作等）時間為1年。

如在規定時期完成課程學習、但未完成學位論文者，可申請延長學習年限，但累計最長學習年限不得超過4年。

報考指南

1．招生對象

有志于成為具有財經行業特色的、既懂技術又懂管理的高級專門人才，既能從事經濟管理領域中的工程技術工作，又能從事工程技術領域中的經濟管理工作的復合型人才。對報考學生的本科專業不作限制。

2．報名條件

（1）中華人民共和國公民。

（2）擁護中國共產黨的領導，品德良好，遵紀守法。

（3）身體健康狀況符合國家和學校規定的體檢要求。

（4）大學本科畢業后有3年以上工作經驗的人員；或獲得國家承認的高職高專畢業學歷或大學本科結業后，達到大學本科畢業同等學力并有5年以上工作經驗的人員；或獲得碩士學位或博士學位后有2年以上工作經驗的人員。工作年限計算截止期為錄取當年入學之日。不接受推免生和少數民族高層次骨干人才培養計劃考生報考。

3．招生計劃

2022年計劃招生100人，主要由上海財經大學信息管理與工程學院負責招生和管理工作。

4．考試方式

須參加由教育部組織的全國碩士研究生招生考試，考試分為初試與復試。

①初試考試科目為199管理類聯考綜合能力、204英語（二），兩門科目均為全國統考。

②復試一般于2022年3月下旬至4月上旬在我校進行，復試實行差額復試，復試方式一般為面試與筆試相結合，具體復試方案將在上海財經大學研究生院網站公布并在復試通知中注明。

5．報名流程

分網上報名和網上確認（現場確認）兩個階段，具體報名考試時間、準考證打印等相關信息詳見中國研究生招生信息網（https://yz.chsi.com.cn）和上海財經大學研究生院網站（https://gs.shufe.edu.cn）。

錄取方式

根據“全面衡量、擇優錄取、寧缺毋濫、保證質量”的原則，初試合格后，通過復試，綜合考察考生的整體素質進行錄取，錄取名單須經上海財經大學審議，上海市教育考試院審核，國家教育部批準。

對弄虛作假者，不論何時，一經查實，即按有關規定取消報考資格、錄取資格、入學資格或學籍。

上海財經大學研究生招生辦公室

地址：上海市國定路777號研究生院樓105室


http://sime.shufe.edu.cn/