通过体验式学习项目 (ELP) 和由马里兰大学史密斯企业风险联盟支持的毕业综合课程，本科生和研究生正在与全球机构的领导者合作，运用机器学习、人工智能和大规模数据分析等技术，解决当今金融市场面临的实际问题。最终成果充分展现了学生们能够清晰展示自身技能、专业准备以及在金融、数据分析与风险管理领域的职业胜任力。

在为期七周的项目中，学生们从对抵押贷款市场一无所知，到逐步构建了一个基于真实市场数据的复杂分析框架。他们分析了一个包含超过50万笔抵押贷款的数据集，将贷款层级信息与邮编层级的房主保险数据进行整合，并构建和比较包括Logit、Lasso、随机森林、XGBoost以及神经网络在内的多种模型，来分离出与保险相关的风险信号对抵押贷款表现的影响。

他们的研究成果和解读充分体现了对借款人行为、区域风险敞口和投资相关性的深刻理解。

在向T. Rowe Price所做的最终汇报中，他们将高级分析转化为清晰的见解，为信贷和抵押支持证券投资者提供了有价值的信息——展现了在专业金融服务岗位上所应具备的战略思维能力。

依托持续深化的校企合作与前沿技术支持，史密斯商学院将继续助力学生在复杂多变的金融市场中站稳脚跟，为全球金融领域输送兼具学术功底与实战能力的高素质人才。