成功经验：优化未来：机器学习研究人员凭藉人工智慧金融预测研究获得 EB-2 NIW 批准

客户感言：

“我对贵团队在我NIW申请过程中所提供的卓越支持深表感激。他们在处理 RFE 时提供了专业的指导，并且在回答我所有问题时始终保持耐心与迅速。我全心全意推荐他们的服务。”

---

2025 年 6 月 2 日，我们收到一位机器学习领域量化研究人员的EB-2 NIW批准通知（批准通知）

---

领域：机器学习

递交申请时的身份：量化研究人员

国籍：中国

申请时居住州：麻萨诸塞州

批准通知书日期：2025 年 6 月 2 日

处理时间：1年2个月又16天（申请加急处理）

---

案例总结：

在人工智慧影响从气候模型到投资组合管理等决策的时代，能够将理论转化为实用、安全且可解释系统的研究人员显得尤为重要。本案的申请人，一位来自中国的机器学习专家，正是这样的研究人才，他最近因其在人工智慧金融预测方面的突破性贡献而获得EB-2 NIW批准。

本案曾于2025年2月收到预期中的补件通知（RFE），我们事先已预做准备，并提交了大量补充资料，有效说明申请人研究的国家重要性及其持续推动该领域发展的能力。

以人工智慧推动预测技术现代化的使命

申请人的研究专注于应用机器学习与优化理论，致力于设计健全、安全且理论效率高的金融预测模型、投资策略及市场风险管理机制。作为美国一所顶尖机构的研究人员，他研发的机器学习演算法能够在不确定的市场环境下预测行为，其研究成果正被应用于开发更安全的 AI 金融预测系统，服务于私营投资者与关注经济韧性的公共机构。

卓越的科研影响力

申请人的研究成果丰富且具深远影响。他已发表9篇经同侪审查的会议论文、2篇预印本，并累积了1,428次引用。

其中至少7篇论文位列其出版年份最常被引用的前1–20%，显示出他在机器学习、优化理论与金融系统建模领域的深厚影响力。

学术界的肯定与国家层级的重要性

本案的说服力更进一步体现在一位教授所撰写的推荐信中，该教授强调申请人在非凸环境下机器学习收敛性的研究贡献：

“[Client] has significantly improved the performance of machine learning algorithms that use non-convex optimization, which has resulted in significant improvement in reliability and accuracy of AI-based financial forecasting models… His research enables more secure and precise AI-based financial forecasting, which ultimately benefits decision-making processes and financial outcomes.”

这封推荐信强调申请人在提升AI系统安全性与韧性方面的贡献，尤其契合美国当前推动强健智慧金融体系的国家政策方向。

申请人研究与美国国家利益的契合

我们成功论证了申请人的研究与美国国家利益的高度一致性：

• • 他的工作推动了关键与新兴科技的发展，包括人工智慧与资安，这些均为国家科技委员会（NSTC）认定的优先领域。
  • 其研究聚焦于金融风险管理，这是美国公私部门高度关注的经济议题。
  • 其研究间接获得来自 DARPA（国防高等研究计划署）、NSF（国家科学基金会）、DOE（能源部）、ARO（陆军研究办公室）等机构的资助，显示其研究具备高影响力与安全相关性。

审核结果与肯定

本案于2024年3月递交申请，2025年2月收到补件通知，并于同年6月获得批准，整体流程符合NIW案件的典型时程。我们于补件回应中，进一步强化了对Dhanasar三大标准的论证，特别是在「国家重要性」及申请人推动该事业之「能力」方面，透过其高影响力的出版纪录、引用数据与研究延续性进行全面说明。

此次EB-2 NIW批准，不仅是申请人的个人成就，更展现了严谨AI科学在塑造金融体系稳定性上的重大角色。随着申请人持续在演算法预测领域进行前沿研究，其成果有望在国家经济策略、资安以及智慧投资的未来发展中发挥关键作用。

---