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說范劍青是“統計學界的傳奇人物”，絲毫不為過。
憑借首創的“非參數建模”理論，他在2000年獲得了COPSS總統獎。哈佛大學教授Marvin Zelen為他頒獎時說：“范劍青對統計有巨大、廣泛的貢獻。”
這個號稱國際統計學界“諾貝爾”的獎項，每年只頒給一位40歲以下的統計學最杰出的學者。
他的履歷上，遠遠不止這一項榮耀：晨興應用數學金獎，被譽為華人應用數學界的最高獎；泛華統計學會的“許寶祿獎”，三年一次授予五十歲以下的概率統計學家；英國皇家統計學會“蓋伊獎章”（Guy Medal）銀獎，從1892年以來這一獎項的獲得者鮮少有華裔……
他是國際數理統計學會（IMS）創辦70年以來，第一位華人主席，也是國際統計學會、國際數理統計學會、美國統計學會、美國科學促進會、計量金融學會這五大頂級學會的Fellow。他是《Annals of Statistics（統計年鑒）》創刊70年，第一位亞裔主編，也是國際頂級學術期刊《Journal of Econometrics（計量經濟雜志）》的聯合主編，也擔任過多個國際一流學術期刊的主編和編委。
普林斯頓大學有一個特殊的金融教授席位，以著名銀行家、普林斯頓大學畢業生Frederick L. Moore的名字命名，Moore的學生捐款500萬美元設立了這個席位。在全校評選之后，范劍青是第一位、也是唯一一位Frederick L. Moore'18金融教授。
學生們把這位學術大牛列入了統計學必讀，說“任何一篇涉及高維降維的論文，都不可能不引用Fan的文章”——從2001年第一次排名以來，范劍青的論文引用次數就一直位列世界數學家排名榜的前十名。
“什么叫fundamental的貢獻？這就是。”一位統計學學生感慨道。
應用，是范劍青的學術生涯離不開的兩個字。
博士畢業時，導師David L. Donoho對他說，“中國人的數學功夫不錯，但做學問沒有自己的特色就永遠沒有出路，我側重理論，而你應該側重應用。”
因此，范劍青這些學術成就的最大特點之一，就是讓理論照進現實。許多原先只能解決飽和、一元、正態、均勻、參數的統計學問題，在他的努力下，被擴展到非飽和、多元、非正態、非均勻、非參數。
他首創的“非參數建模”，基本思想就是讓數據本身透過電腦自動尋找一個統計模型來描述和刻畫，而這一模型能尋找最精確的非線性系統預報未來和描述變量之間的內在關系，從而完全避免傳統參數模型帶來的人為偏差，也節省了許多人力。
這種方法已經廣泛運用在現代信息工程和統計表中的圖像處理，以及股票市場上。學術界認為企業用它能更有效地評估承受金融風險的能力和蒙受損失的上限，作出正確的投資決定。
他還創建了“非凹性懲罰似然法” ，克服了模型選擇的偏差，為機器學習與高維復雜數據分析的理論與方法開拓了新篇章；“非漸近替代方法”用來解決局部建模區域的帶寬問題，可以推廣到許多非參數建模問題中；“獨立篩選法” 大大提高了高維變量選擇的計算速度及統計性質……
國際統計界對他的評價是“在理論和方法論上都開辟了很多新領域，為后續研究奠定了基礎”。北卡羅來納大學統計系教授Marron甚至用“文藝復興”形容非參數建模對統計學的影響。
如果以為范劍青只與統計學有關，那未免有些狹隘。他的一系列非參數建模與高維復雜數據建模等方面的理論，其實已經在資產定價、計量金融、風險管理、機器學習、資訊工程，生物信息、生物統計等領域順利應用。
大數據、人工智能的發展歷程，與數學、統計學息息相關，范劍青也因此將目光更多投向AI金融領域，投向數據智能與金融創新。雷鋒網AI金融評論曾經報道他在2018世界人工智能大會上的主題演講：
在我看來，人工智能是機器學習的平方，讓機器自動學習機器算法是機器學習的理想狀況。
它具體表現是在圖像識別、語音識別、機器學習、專家系統、計算機視覺還有自然語言處理等等。如果我們按圖靈測試來檢驗現在的很多系統，恐怕我們多半系統是機器學習，不是人工智能。
換句話說我們還沒達到平方，只是在往平方的路上。
當時，范劍青談到人工智能的目的就是提高數據挖掘的能力，而挖掘數據的相關性是多種多樣的；機器智能可以降低勞動力成本，減少信息不對稱性，提高預測能力。
在他看來，數據智能在金融領域的應用，將覆蓋商業銀行的消費金融、財務風險、客戶管理、風險判別，到證券市場的量化交易、智能投顧、風險防范和信用評估，還有保險業的信用管理、詐騙分析、獲客分析、保險精算。政府職能里面有風險評判、智能監管、預警分析、政策評估。
那么對于金融科技的新十年，這位統計學界的國際頂尖專家會有怎樣的見解？
在本周日（8月9日）上午舉行的CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會「AI金融論壇」上，范劍青將講述統計學是如何隨著大數據演變，并成為現代機器學習和人工智能的基礎，和交易建模、高維統計與機器學習、深度學習的概述。
同時他還將針對金融數據處理中的大數據魯棒性問題展開論述，并著重介紹三大金融應用：通過增強因子模型穩健預測債券風險溢價、通過幾種統計機器學習方法對高頻金融中動量和持續時間的預測、通過特征篩選利用文本數據進行投資組合選擇。
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本次直播不僅可以觀看范劍青的最新全場演講，以下大咖也將帶來各自的AI金融新洞見：
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