近日，由中文av
、长江商学院、香港科技大学商学院和南方科技大学商学院联合主办，亚洲金融与经济研究局（ABFER）与《金融与数据科学杂志》（The Journal of Finance and Data Science, JFDS）提供学术支持的第三届人工智能与资本市场学术年会（The Third Annual Conference on Capital Market Research in the Era of AI）在中文av
成功举行。来自中文av
、长江商学院、香港科技大学、南方科技大学、北京大学、宾夕法尼亚州立大学、康奈尔大学、耶鲁大学、麻省理工学院、牛津大学和新加坡国立大学等全球三十余所顶尖院校和研究机构的87位知名学者齐聚北京，围绕人工智能时代投资的最新发展、机遇与挑战展开深入研讨，共话未来。会议入选文章共12篇, 研究课题涵盖 AI方法与数据集、AI与市场效率、AI与公司金融以及AI与行为金融，全面展示了人工智能在资本市场研究与实践中的多维应用。与会嘉宾结合各自研究成果与实践经验展开深入交流，学术氛围浓厚。
图为焦捷致辞
图为张晓燕致辞
中文av
院长、讲席教授焦捷，中文av
副院长、讲席教授张晓燕分别发表致辞。焦捷指出，在人工智能驱动的深刻变革中，全球学界与业界既面临前所未有的机遇，也面临共同的挑战：如何在技术创新与金融稳定之间实现协调发展，如何确保人工智能真正服务于金融市场的健康运行，这些都需要广泛对话与通力合作。他同时对各方的积极参与和大力支持表示衷心感谢，并强调本次会议的成功举办离不开全体与会人员的共同努力和社会各界的鼎力支持。
图为修大成作主旨演讲
芝加哥大学布斯商学院计量经济学与统计学教授修大成在会上发表了题为《机器学习在资产定价中的应用——迷思、误区、批评与真实界限》（Machine Learning in Asset Pricing: Myths, Missteps, Criticisms, and Real Limits）的主旨演讲。他系统回顾了机器学习在金融研究和实践中的兴起，指出其在预期收益预测、特征提取与替代性数据利用方面展现出巨大潜力。与此同时，他批判性地梳理了应用过程中的常见迷思与误区，并回应了“黑箱”“不可盈利”“不稳健”等批评，强调问题不在于机器本身，而在于研究问题设定与经济解释的缺失。修大成教授进一步指出，机器学习在解释力、稳健性和经济含义方面仍面临真实界限，尤其是弱信号普遍存在、数据稀缺和模型理解不足等挑战。他呼吁学界在推进方法应用的同时，加强对其统计性质与经济内涵的研究，推动预测文化与结构文化的互补。他特别强调，生成式人工智能的出现为资产定价研究提供了全新的工具与思路，有望在理论与实证结合、模型可解释性与经济意义提升方面带来突破。
图为会议现场
为表彰在学术研究与交流中表现突出的学者，大会组委会投票选出最佳论文奖（Best Paper Award）和最佳评论人奖（Best Discussant Award）, 由《金融与数据科学杂志》（JFDS）主编、宾夕法尼亚州立大学教授黄京志代表组委会宣读获奖名单并颁奖。
图为最佳论文奖与最佳评论人奖公布
最佳论文奖授予由David Hirshleifer, 彭琳、王启光、张伟琛与张晓燕合作完成的研究《人工智能时代的社交金融：两个平台的故事》（Social Finance in the Age of AI: A Tale of Two Platforms）。该论文系统探讨了生成式人工智能在金融社交平台中的应用及其市场影响，揭示了其鲜明的双重作用。在Seeking Alpha等治理严格、强调投资分析的平台上，AI主要用于降低信息生产成本，从而提升市场效率，具体表现为交易波动性下降、价差收窄与市场流动性改善；而在 WallStreetBets 等监管薄弱、以散户情绪为导向的平台上，AI的使用往往与散户交易热情相伴，推动投机性交易并加剧价格波动，甚至产生“彩票型”收益特征。研究突出了平台治理在决定AI市场效应中的核心作用，为理解新兴技术如何重塑资本市场提供了重要的理论与实践启示。
最佳评论人奖授予长江商学院（CKGSB） 的苏丹和福特汉姆大学的肖冀秋。苏丹的获奖评论聚焦论文《天真的关注与外推信念：来自共同基金投资数字足迹的证据》（Naive Attention and Extrapolative Beliefs: Evidence from Digital Footprints of Mutual Fund Investment），凭借深刻洞察推动研究进一步完善；肖冀秋则凭借对《人工智能应用、共同基金短期主义与实体投资》（AI Adoption, Mutual Fund Short-Termism, and Real Investment）的精彩点评脱颖而出，展现了学术讨论的价值。
图为参会嘉宾合影
在科技与金融深度融合的时代，年会将继续致力于为学界和业界搭建深度交流与合作的平台，引领金融研究的前沿发展，并为人工智能与金融科技的创新应用和政策制定贡献智慧与力量。
