2026年5月20日下午，由首都经济贸易大学金融学院主办的论文研讨班第354期在明辨楼304会议室顺利举行。本期研讨班特邀中央财经大学邱磊菊老师担任主讲嘉宾，就“生成式人工智能与企业信息披露”这一主题与师生们展开了深入交流。本期会议由刘怡君老师主持，金融学院多名教师以及硕博研究生参加。
生成式人工智能技术的快速普及，正深刻改变企业信息生产与披露的方式。邱磊菊老师从研究缘起切入，阐释了其课题从AI技术应用测度到信息披露场景落地的完整研究思路。邱磊菊老师指出，学界目前尚缺乏对上市公司实际使用AI撰写年报的直接实证证据，核心瓶颈在于无法精准识别AI生成文本。本研究正是以此为突破口，填补了该领域的研究空白，回答了“谁在用AI”“用后有何变化”“市场如何反应”三大核心问题。
该研究以2021年A股上市公司年报作为基准文本，借助DeepSeek构建平行语料库，并通过微调BERT中文模型实现对AI写作概率的精准识别。模型整体准确率达95%，为衡量AI在信息披露中的应用情况提供了可靠的工具。
研究结果表明，高管的教育背景、海外经历、研发经历以及企业历史上的AI投入，均显著提升了AI的使用概率，而具有金融背景的高管则相对审慎。在信息质量方面，AI写作显著降低了年报的Fog指数，简化了句式结构，提升了常用字占比，从而增强了文本可读性。在资本市场反应方面，AI写作对盈余公告累计异常收益及其对盈余惊喜的敏感性均无显著影响。
互动讨论环节，现场师生围绕研究方法、数据细节与未来拓展展开热烈交流。本次研讨聚焦生成式AI这一前沿议题，将大模型技术与公司金融、信息披露研究深度结合，既提供了创新的研究方法，也呈现了扎实的实证结论，为师生开展跨学科研究提供了优秀范例。未来，金融学院将持续举办高水平学术研讨活动，推动学术交流与创新研究，助力学院科研能力与人才培养质量稳步提升。
主讲人简介：邱磊菊，中央财经大学国家财经战略研究院副研究员，新加坡国立大学博士国际期刊International Journal of Crowd Science执行主编。主要研究领域为数字经济学，房地产经济与金融，关注企业数字技术应用、数据资产等，研究成果发表于《经济学（季刊）》《人口研究》、Regional Science and Urban Economics等国内外高水平期刊，主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究规划基金项目、北京市哲学社会科学基金等多项项目，以子课题负责人参与国家社科基金重大项目。
供稿：张叶婷