报告摘要：
众所周知，约束求解、可满足性判定算法及工具在程序分析与验证中起到关键作用。而与之相关的计数问题则研究得不太多。报告将简要介绍不同形式的计数问题，在高效计数方法方面的尝试，以及潜在的应用和大数据公司都尝试利用大数据解决征信领域存在的问题。我国征信体系起步比较晚，但是同时也在信息技术的推动下进入了数字经济时代，但是如何利用大数据建立信用风险模型存在理论上和技术上的挑战。本次讲座将重点阐述大数据技术如何推动征信的发展，如何解决中国的征信业的挑战，同时对征信大数据在宏观、中观和微观层面的应用进行举例说明，最后对未来征信与大数据技术的融合进行展望。

报告人简介：
张健，中国科学院软件研究所研究员，华东师范大学兼职教授。主要研究兴趣包括：自动推理、约束求解、软件测试与分析。在逻辑公式的可满足性判定、软件测试数据生成和程序静态分析等方面取得了多项成果。张健研究员目前担任《计算机学报》，JCST, Frontiers of Computer Science,IEEE Transactions on Reliability,《中国科学：信息科学》，《计算机科学与探索》编委。先后获得过中创软件人才奖、国家杰出青年科学基金、国务院政府特殊津贴；还曾担任国家自然科学基金委员会“可信软件基础研究”重大研究计划学术指导专家。