第四届NBER-SAIF学术研讨会成功举办：聚焦人工智能与金融市场 | SAIF动态

（来源：上海交大上海高级金融学院）

美东时间2026年6月15日至16日(北京时间6月16日) ，由美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research, NBER）与上海交通大学上海高级金融学院（高金/SAIF）联合主办的第四届NBER-SAIF学术研讨会在线上成功举行。

本届会议以 “人工智能与金融市场 AI and Financial Markets”为主题，汇聚来自全球高校和研究机构的金融学、经济学的相关领域学者，围绕人工智能如何改变金融市场、资产定价、金融决策、劳动投入、创新活动与监管体系展开深入研讨。

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本届会议是NBER与SAIF十年战略合作框架下的第四次联合研讨会。该合作始于2018年，旨在搭建一个面向国际学术界的高水平交流平台，推动学者围绕金融与宏观经济领域的重要问题开展严谨研究与开放讨论。正如NBER主席、麻省理工学院经济学教授James Poterba在开幕致辞中所强调，尽管中国与美国的金融市场和宏观经济运行机制存在制度差异，但许多核心问题具有跨市场、跨国家的共同意义，亦为学者运用研究工具开展比较研究提供了重要空间。

▲ James Poterba教授开幕致辞

自创办以来，NBER-SAIF系列研讨会持续关注兼具现实意义与学术价值的前沿议题。此前三届会议分别聚焦社会保障与公共养老金、中国房地产市场与住房金融、气候金融与可持续能源转型等前沿议题。本届会议则将主题转向人工智能与金融市场，回应了人工智能技术快速发展对金融研究、市场实践与公共政策提出的新问题。

本届会议反响热烈，共收到创纪录的281篇论文投稿，经过严格遴选，最终录用10篇，组成四个学术场次，分别为 “数据、人工智能与市场 Data, AI, and Markets”, “人工智能与金融决策 AI and Financial Decisions”, “人工智能与劳动投入AI and Labor Inputs” 以及 “创新、监管与人工智能 Innovation, Regulation, and AI”。会议由James Poterba和SAIF金融学讲席教授、副院长汪勇祥共致开幕辞，四个学术场次分别由SAIF李峰教授、哥伦比亚大学及NBER的Laura Veldkamp教授、SAIF于晓筠教授以及纽约大学及NBER的Viral Acharya教授主持。

▲学术场次主席

在“数据、人工智能与市场 Data, AI, and Markets” 学术场次中，Laura Veldkamp宣讲了 “The Missing Value of Data 数据中被忽视的价值”，探讨企业数据价值如何被衡量，以及数据在市场估值中的作用；由Jincheng Tong宣讲的 “Data, Markups, and Asset Prices数据、加价率与资产价格” 则深度分析企业如何利用数据预测需求、制定价格，并由此影响加价率和资产价格。

第二个学术场次“人工智能与金融决策 AI and Financial Decisions” 聚焦AI如何影响投资、定价和金融咨询。Semyon Malamud宣讲的 “Artificial Intelligence Asset Pricing Models 人工智能资产定价模型” 从资产定价模型角度讨论AI方法的理论与应用潜力；Yiwen Lu分享的 “Mimicking Finance 金融中的模仿行为” 关注人工智能对金融职业任务和金融行为的影响；Jing Huang宣讲的 “Soft Information, Hard Decisions: AI Advising 软信息，硬决策：AI顾问” 则研究AI顾问在处理风险偏好、税务考量等软信息时面临的摩擦与挑战。

▲ 会场掠影-1

在“人工智能与劳动投入AI and Labor Inputs” 场次中，Christos A. Makridis宣讲的 “AI (at Work) in Finance金融工作场景中的人工智能” 基于大规模纵向调查数据，展示AI在金融行业工作场景中的扩散、使用方式及其对员工行为和组织安排的影响；Miao Ben Zhang分享的 “The Household Impact of Generative AI: Evidence from Internet Browsing Behavior 生成式人工智能对家庭的影响：来自互联网浏览行为的证据” 则从互联网浏览行为出发，考察生成式AI如何影响家庭层面的信息获取、时间分配和日常活动。

最后一个学术场次“创新、监管与人工智能 Innovation, Regulation, and AI” 将讨论延伸至企业生产率、创业活动和金融监管。Zhaoxia Xu宣讲的 “AI and Productivity: The Role of Innovation 人工智能与生产率：创新的作用” 探讨AI是否以及如何通过创新渠道影响企业和宏观层面的生产率；Bo Bian分享的 “Prompted to Start: How Generative AI is Transforming Entrepreneurship 推动开启：生成式人工智能如何变革创业” 研究生成式AI对创业进入和创业行为的影响；Antonio Coppola宣讲的 “Financial Regulation and AI: A Faustian Bargain? 金融监管与人工智能：浮士德式交易？” 则从宏观审慎监管视角分析AI工具为金融监管带来的新能力、新边界与潜在风险。

▲ 会场掠影-2

会议期间，与会学者围绕各篇论文展开了积极而深入的交流互动，线上讨论气氛热烈。来自不同国家、机构和研究背景的学者就人工智能在金融市场中的应用边界、方法创新与潜在风险充分交换观点，进一步拓展了相关议题的研究视角与讨论深度。

▲ 会场掠影-3

总结致辞中，James Poterba指出，本届会议呈现出若干相互关联且仍在快速发展的研究方向，包括AI的金融估值及其对市场价格的影响，AI如何改变企业、投资者和家庭的金融决策，AI对家庭与企业行为及生产率的影响，以及AI对金融监管工具和监管能力的潜在重塑。他表示，NBER与SAIF之间的学术合作再次展现出重要价值，尤其是在复杂国际环境下，保持全球学术交流渠道开放具有特殊意义。

汪勇祥在闭幕致辞中感谢所有宣讲作者、论文作者、学术场次主席、参会者以及NBER和SAIF工作团队的贡献。同时，他通过分享波兰电影《十诫1 Dekalog 1》的故事情节提醒，人工智能为研究和实践带来巨大可能，但不应被简单视为可以替代人类判断的工具。随着人工智能在金融市场中扮演越来越重要的角色，如何在利用其效率和分析能力的同时保持审慎、透明和责任意识，将成为学界、业界和监管部门共同面对的重要课题。

▲ 汪勇祥教授闭幕致辞

本届会议的成功举办进一步深化了NBER与SAIF之间的长期学术合作，也为全球学者围绕人工智能与金融市场这一重要议题开展后续研究、对话与合作提供了新的基础。未来，NBER-SAIF系列研讨会将继续致力于围绕全球金融与经济领域的关键问题，打造开放、严谨、前沿的国际学术交流平台。

关于NBER-SAIF系列学术研讨会议

NBER-SAIF系列学术研讨会议由上海高级金融学院和美国国家经济研究局共同举办，每两年一次。该系列会议旨在针对公共政策经济学建立一个广泛的研究群体，其中以金融市场的问题为主，从而加强对这些领域的研究和政策理解，分享美国国家经济研究局、上海高级金融学院研究人员及其他国际研究领军者所开展的最新研究，以此提升对中美双方共同关注的经济政策问题的理解和认知。

关于美国国家经济研究局

美国国家经济研究局（简称“NBER”）是一家私立、非营利、无党派组织，致力于开展经济研究，并在学术界、公共政策制定者和商业专业人士中传播研究成果。美国国家经济研究局曾先后与27位诺贝尔经济学奖获得者和13位前总统经济顾问委员会主席开展合作。1500多名经济学和商学教授（大部分在北美的学院和大学任教）与美国国家经济研究局有联系。美国国家经济研究局得到了来自政府机构和慈善基金会的研究资助、投资收入以及个人和公司捐款的支持。

关于上海交通大学上海高级金融学院

上海高级金融学院（简称“SAIF”）是上海市政府于2009年依托上海交通大学设立的一家非营利性学术机构。上海高级金融学院的目标是在金融和管理领域成为世界一流的研究和高级学习机构。学院致力于发展高端人才和前沿知识，重点是中国的金融机构和市场及其全球联系。

关于中国金融研究院

中国金融研究院（CAFR）是上海交通大学的校级研究机构，由上海高级金融学院负责运作，致力于建立一流的开放式金融研究平台和智库，支持中国金融改革和金融市场发展。为了研究中国金融体制改革和金融市场发展中的实际问题，中国金融研究院引入了前沿的金融理论、方法和技术，研究团队由国内外金融界的领军学者组成，力图为政府决策者提供政策建议，为金融机构和企业提供解决方案。