2026年5月23日上午，会计与金融领域大语言模型应用国际专题会议在首都经济贸易大学圆满召开。

本次会议围绕人工智能、大语言模型与会计金融研究和行业实践的融合应用展开，汇聚国内外高校学者、学术期刊编辑和业界专家，通过主旨报告、平行论坛等形式，聚焦AI在会计与审计、资本市场信息披露、投资者行为、企业决策及数字金融等领域的前沿应用开展深入交流。会议由首都经济贸易大学金融学院主办，来自国内外的20余专家学者参加了本次会议。

首都经济贸易大学党委常委、副校长李鲲鹏教授出席开幕式并致辞。首都经济贸易大学金融学院党委书记李玫玉主持开幕式。

李鲲鹏教授致辞

本次会议分为主旨演讲和平行论坛两个环节。

主旨演讲环节由《Accounting and Finance》客座编辑、深圳大学经济学院李东辉教授主持。

《Accounting and Finance》客座编辑、澳大利亚卧龙岗大学经济学院王晶博士以“AI在会计与审计中的实验性应用”为题，围绕深圳会计师事务所从业人员对AI的认知、态度与使用情境展开报告。她结合代际理论和技术接受模型，分析不同群体在AI采纳、风险认知与职业身份转型上的差异，并强调应在提升效率的同时加强伦理、隐私、合规与组织治理。

浙江大学管理学院求是讲席教授，曾晓亮教授以“会计研究的百年发展和未来研究方向”为题，回顾《The Accounting Review》百年发展历程，梳理会计研究从规范性原则、实证资本市场研究，向盈余管理、盈余质量和可持续性报告等方向演进的脉络。他指出，未来研究应继续提升GAAP与非GAAP盈余信息的决策有用性，推进可持续性报告标准化，并关注公开证券与另类投资之间的信息披露公平。

首都经济贸易大学金融学院院长周开国教授以“Digital Inclusive Finance and Trade-Oriented Firm Entry: Evidence from China”为题，报告数字普惠金融对贸易导向型企业进入的影响。研究发现，数字普惠金融可通过缓解融资约束、降低运营成本、管理汇率风险和拓展海外市场促进企业进入，并能在贸易摩擦背景下增强企业韧性。

主会场精彩的学术讨论暂落帷幕，专家们稍作休息后依次步入分会场展开多场聚焦会计与金融领域前沿研究的学术会议。分会场平行论坛围绕“IPO、投资者讨论与市场关注、AI与机器学习、公司行为”等核心议题展开深度研讨，为会计与金融领域的学术研究与实践创新注入强劲动力。

在“IPO”论坛中，与会学者围绕IPO定价监管、技术信息披露与气候风险等议题展开讨论，分析其对盈余管理、IPO质量和发行抑价的影响，从监管规则、企业披露与风险定价等角度，为提升首次公开发行的信息透明度和定价效率提供了新的经验证据。

“投资者讨论与市场关注”论坛则聚焦投资者讨论、市场关注与信息处理机制。报告围绕AI进入投资者讨论、基于大语言模型识别热门股票、新金融工具准则对分析师预测的影响，以及线上讨论对左尾风险的预测能力等议题展开。

“AI与机器学习”论坛集中展示了人工智能方法在会计金融研究中的多元应用。学者们围绕上市公司AI披露的信号质量与“漂绿式”表述、基于机器学习的行业风险传染，以及利用大语言模型衡量文化影响力的市场化转化等议题展开交流，体现了AI工具在文本识别、风险测度和价值评估中的潜力。

  

“公司行为”论坛围绕企业决策、治理环境与可持续发展展开讨论。报告涵盖非金融企业影子银行投资、气候政策碎片化背景下的企业集团内部污染转移、客户线上互动与供应商库存效率、政府就业增长目标与企业绿色创新等议题，从企业金融化、环境治理、供应链互动和政策激励等角度提供了新的经验证据。

 

 

本次会计与金融领域大语言模型应用国际专题会议的成功举办，不仅为会计与金融领域专家学者搭建了高水平交流平台，也展示了人工智能、大语言模型、数字金融与资本市场研究交叉融合的最新成果。会议围绕AI应用、会计研究前沿、数字普惠金融、投资者行为、IPO与公司行为等议题深入研讨，为推动学术创新和服务经济高质量发展提供了重要支撑。