投资决策支持系统运行风险识别与控制——以基金行业为例的任务书任务书题目：投资决策支持系统运行风险识别与控制——以基金行业为例背景：随着经济全球化的加速和高速发展，投资市场风险变得更加复杂和不可预测。在此背景下，金融行业中出现了许多专业化的机构，其中基金行业被认为是最成熟的领域之一。对于基金公司来说，投资决策的准确性和及时性非常重要，直接关系到公司的盈利和市场地位。而投资决策支持系统（InvestmentDecisionSupportSystem,IDSS）则是基金公司进行投资决策的重要工具之一。任务目的：本次论文旨在通过对基金行业的实证研究，探讨如何提高IDSS系统的智能化指数和准确性，最大限度地降低IDSS运行风险，为基金公司决策提供科学和有效的支持。任务要求：1.分析IDSS系统的基本原理和组成结构，了解其在基金行业中的应用情况。2.研究IDSS系统运作中常见的风险，探究其产生的根本原因以及如何识别和控制。3.深入研究现有智能化技术，在此基础上，提出一种改进IDSS系统的方案，并对其进行实证研究。4.提出运用机器学习算法和深度神经网络技术改进IDSS系统的具体思路，并分析实际效果。5.对所提方案的有效性进行实证研究，从数据层面证明其有效性和可行性，并提出未来进一步研究的方向和展望。任务重点：1.分析IDSS系统的应用原理和组成结构。2.探究IDSS系统运作中的风险，提出防范和控制的有效措施。3.分析现有智能化技术，提出改进IDSS系统的方案并进行实证研究。4.运用机器学习算法和深度神经网络技术改进IDSS系统，并对其效果进行分析验证。5.强调实证研究的重要性，并提出未来研究的方向和展望。计划进度：第一周：搜集相关文献，深入了解IDSS系统的基本原理和实际应用情况，并制定论文计划。第二周：对IDSS系统运作中的风险，产生原因和控制措施进行研究，并撰写文献综述部分。第三周：深入研究智能化技术，提出改进IDSS系统的思路，并综合分析现有研究成果。第四周：实践研究，撰写实证研究部分，分析实验结果并提出结论和干货。第五周：总结全文，检查论文格式和内容，并对未来的研究工作进行展望。参考文献：MohammedM.Alghamdi,Ya-HuiHuang,Yen-HsuChiu.(2018).IntelligentDecisionSupportSysteminFinance:ALiteratureReview.AppliedSciences,8(12),2462.T.Koe,R.R.Goodwin,R.Gupta.(2017).Decisionsupportforinvestmentportfoliooptimizationusingintelligenttechniques.IntelligentSystemsinAccounting,FinanceandManagement,24(2),55-70.XiaomingWang,DongpingFang,LeiLi.(2020).TheUseofArtificialIntelligenceinInvestmentDecision-Making:AReview.JournalofSystemsScienceandInformation,8(1),71-90.