第二届人工智能、业务转型和数据科学创新国际学术会议（ICBTDS 2026） (2026 2nd International Conference on AI-Driven Business Transformation and Data Science Innovation (ICBTDS 2026))

会议简介

基本信息 会议简称：ICBTDS 2026 会议时间：2026年10月9-11日 会议地点：中国·南京 · 南京新地酒店（仙林大学城店）玉兰厅（栖霞区仙林大学城学典路6号） 截稿时间：2026年9月25日（终轮截稿，不再延期） 审稿周期：投稿后7个工作日内 出版检索：ACM ICPS 出版，见刊后提交 ACM Digital Library、EI Compendex、Scopus 检索；论文不得少于8页 主办单位：南京财经大学 征稿类型：双通道征稿（会议论文 + 期刊论文） 会议亮点 往届已检索 ：ICBTDS 2025 已被 ACM Digital Library、EI Compendex、Scopus 检索，本届延续 ACM 出版 南京财经大学主办 ，管理科学与工程学院承办，学院官网已上线会议信息 双通道征稿 ：会议论文（ACM ICPS）+ 期刊论文（4本省级中文期刊），投稿时选择意向发表刊物 ICBTDS 2025 检索记录：ACM Digital Library / EI Compendex / Scopus 会议简介 人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑全球商业格局，推动各行业业务模式转型和数据科学创新。为探讨AI技术前沿、分享最佳实践、促进跨界合作，第二届人工智能、业务转型和数据科学创新国际学术会议（ICBTDS 2026）将于2026年10月9-11日在中国南京隆重召开。 本次会议旨在搭建一个高水平的国际学术交流平台，汇聚全球顶尖学者、行业领袖和创新实践者，共同探讨AI驱动下的业务转型和数据科学创新趋势，推动AI技术在各领域的深度应用和融合发展。会议将邀请全球知名专家学者、企业领袖发表主题演讲，分享最新研究成果和实践经验；设置多元化议题，涵盖AI技术前沿、行业应用案例、伦理治理等多个维度；设置专题论坛、圆桌讨论、海报展示等环节，促进参会者之间的深度交流与合作；搭建学术界与产业界沟通桥梁，推动AI技术成果转化和产业化应用。 组织单位 主办单位： 南京财经大学 承办单位： 南京财经大学管理科学与工程学院 特邀主讲嘉宾 许瑞 教授 （河海大学 · 商学院教授、管理科学与信息管理系主任） 中国科学技术大学管理科学与工程博士，国家自然科学基金项目负责人，中国博士后科学基金特别资助获得者。主要从事大模型智能优化与决策、智慧物流与供应链等领域研究，成果发表于 IEEE TEVC、Energy、SWEVO、ASOC、ESWA 等期刊，获授权国家发明专利3项。 周晓剑 教授 （南京邮电大学 · 管理学院教授、副院长） 江苏省「青蓝工程」优秀青年骨干教师、江苏省「333高层次人才培养工程」培养对象、江苏省统计科研优秀成果奖获得者。长期深耕工业工程与管理、统计建模、量子机器学习等领域，主持国家自然科学基金2项、国家统计局重点项目等各级课题10余项。 刘军 教授 （南京财经大学 · 管理科学与工程学院院长） 工学博士，国家自然科学基金面上项目负责人，国家863计划（并行工程）项目参与人。主持完成国家质量监督检验检疫总局公益性行业科研专项、科技部港澳台科技合作专项等，发表学术论文30余篇，出版学术专著2部，获中国发明专利4项、南京市科学技术进步三等奖。 王永刚 教授 （郑州航空工业管理学院 · 管理工程学院，现代物流研究所所长） 高级工程师、硕士生导师，国家一流专业物流管理专业负责人，河南省物流学会副会长。主持中国博士后基金、国务院发展研究中心课题、教育部人文社科等课题20多项，主持和参加完成近百项物流工程设计项目，获国家发改委优秀研究成果二等奖等多项奖励。 大会组委会 大会主席： 刘军 教授 （南京财经大学 · 管理科学与工程学院院长） Bedir Tekinerdogan 教授 （荷兰瓦格宁根大学） Jixin Ma （英国格林威治大学） 技术委员会主席： Maizatul Akmar Ismail 教授 （马来亚大学） Ka-Chun Wong 教授 （香港城市大学） Zaher AL Aghbari （阿联酋沙迦大学） 出版主席： 孟秀丽 教授 （南京财经大学 · 管理科学与工程学院副院长） Michele Melchiori 副教授 （意大利布雷西亚大学） 组织委员会主席： 张正勇 教授 （南京财经大学 · 管理科学与工程学院副院长） 征稿主题 Track 1 · AI驱动与业务应用： 生成式AI、AI战略与治理体系、智能运营、智能审计系统、客户关系管理、供应链管理、深度学习与自主决策、智能技术驱动的组织创新、数据驱动的业务模式重塑、人工智能与企业管理实践、智能自动化与流程优化、数字技术赋能业务转型战略、智能决策与风险管理、人工智能伦理与治理问题、商业模式创新与案例分析等 Track 2 · 计算科学与人工智能： 深度学习与

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