2026年9月19日-20日，第四届中国金融学科年会在北京举行。今年，是国家“十五五”规划深入推进的关键之年，建设金融强国、推进中国式现代化迫切需要做强金融学科，夯实理论根基、贡献智力支撑。本届年会以“迈向AI时代的中国金融”为主题，立足时代之变、回应国家之需，汇集学界、业界数百位专家学者，共同探讨AI技术驱动下的金融学科建设路径与行业高质量发展方向，为中国金融学科自主知识体系的构建注入新的实践思考。
开幕论坛由中国人民大学副校长郑新业主持。他指出，本次年会的时代定位，强调在AI技术全面渗透金融运行体系的当下，金融学科应主动适配技术变革带来的市场逻辑重构，在服务实体经济、防范系统性金融风险的核心目标下，打通学界理论创新与业界实践落地的双向通道。中国工商银行行长刘珺、中国人民大学常务副校长朱信凯在开幕论坛致辞，分别从产业实践与学科建设两个维度，为本次年会定下了“立足现实、面向前沿、服务国家”的讨论基调。
刘珺首先从经济系统底层变革的高度，阐释了AI对金融行业的双重影响。他指出，AI对经济系统不仅带来了量变，而且带来了质变，深刻改变经济社会运行机理，驱动组织形态重构。金融一方面要适配科技创新对金融资源的极致化需求，相较传统以成立时间刻画企业生命周期，应更多关注算力规模、数据密度等维度，围绕新的市场逻辑调整甚至重构金融产品和服务；另一方面，要承接AI对金融运行可能产生的反作用力，深化自身的现代化、智能化、全球化进程，更好满足多元金融需求和服务实体经济升级。他强调，金融研究不能局限于一隅之地，需要汲取前沿领域的跨学科知识；全球金融治理需要超越地缘零和思维，将公平和分配纳入制度设计，积极开拓和完善适配AI时代的金融理论框架，为中国金融学科自主知识体系建设提供支撑。
主旨演讲环节由中国人民大学财政金融学院院长贾俊雪主持。中国社会科学院学部委员、中国资本市场学会学术委员会主任李扬，中国社会科学院原副院长、学部委员、孙冶方经济科学基金会理事长高培勇，中国人民大学原副校长、国家金融研究院院长、国家一级教授吴晓求，上海交通大学上海高级金融学院讲席教授张春四位资深学者先后登台，从AI对金融运行底层逻辑的重塑、金融强国建设的学科支撑体系、资本市场改革的新历史方位、开放型金融体系的构建路径等不同方向展开深度剖析，为全场参会者呈现了AI时代中国金融发展的多维度全景框架。
随后进行的“名刊社长主编谈金融学科发展”专题环节，由中国人民大学中国资本市场研究院联席院长赵锡军主持。中国人民银行金融研究所所长、《金融研究》主编丁志杰，中国工商银行现代金融研究院院长、党委深改办主任、《现代金融研究》主编杨赫，《管理世界》杂志社社长梁仰椿，中国社会科学院世界经济与政治研究所副所长、《经济研究》主编张斌，中国人民大学吴玉章特聘教授、《经济理论与经济管理》主编杨其静先后发言，围绕AI时代金融学术研究的范式革新、评价体系优化、自主知识体系传播等核心议题展开务实讨论，为金融学科未来的学术阵地建设明确了清晰的行动方向。
从二十年前搭建学科交流的初始平台，到今天直面AI时代的全新命题，本届年会的开幕环节没有把“技术变革下的学科责任”这一核心问题抛到与会者面前，也为后续讨论确立了兼具前瞻性的研究视角和充满责任担当的基本框架。
金融强国建设：学科使命与宏观进路年会立足时代之变、回应国家之需，始终把服务金融强国建设作为核心目标，推动中国金融学科自主知识体系建设。多位嘉宾从宏观层面剖析了当前中国金融面临的真实图景，明确了学科发展的核心方向。
针对AI时代金融学科的发展定位，朱信凯首先点明了当下中国金融“机遇与风险并存、创新与治理共生”的真实图景，并从三个层面提出了学科建设的核心要求。一是坚持马克思主义的指导地位，将党的创新理论引领贯穿始终，主动拥抱技术变革，坚守金融服务实体经济的本原，坚决防止技术脱实向虚；二是强化政治引领，坚持和加强党对金融工作的全面领导，确保金融政策落实到位、转化为治理效能；三是立足中国实践，一方面总结金融五篇大文章落地、人工智能赋能金融改革的实践经验，提炼具有中国标识的理论概念与分析框架，另一方面推动学科交叉融合，坚持本土实践与国际视野的统一，提升学术话语权和国际影响力。
围绕新质生产力发展与金融体制改革的关系，高培勇从资源配置的本质出发，阐释了金融在新发展格局中的核心作用。他认为，发展以AI为代表的新质生产力，需要构建高水平社会主义市场经济体制，并按照其要求完善金融体制。金融本质上是一种资源配置活动，要全面提升金融资源配置效率和金融资金使用效益，把结构优化作为优先目标。他强调，推动经济持续向新、向优、向好发展，既要政策给力，也要改革发力，坚持政策支持和改革创新并举，把改革创新摆在宏观经济治理和金融体制改革的更加重要的位置。
聚焦经济增长潜力释放与公共金融体系建设，清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵针对当前地方政府债务负担制约经济活力的现实问题，提出了系统性的解决方案。他指出，中国经济供需两端仍具增长潜力，当前运行低于潜力的重要原因是地方政府债务负担重，制约支出与投资能力。他建议，发挥中央政府资产优势，扩大国债发行，通过置换地方债务或设立资产管理公司缓解地方偿债压力，释放地方发展活力，支持投资于人和高质量发展。他强调，应推动公共财政理念向公共金融理念转变，从关注年度收支转向统筹资产负债与长期现金流，以跨代际视角管理公共资产和债务，促进经济增长潜力释放，坚定发展信心。
宏观层面的时代之变，最终要落到金融体系自身的深刻变革上。AI正在从资产结构、估值理论、交易机制到金融开放模式等维度，系统性重塑中国金融的运行逻辑，也为金融研究提供了全新的观察对象与研究命题。
资本市场重塑：AI驱动的金融运行新形态演讲嘉宾就AI对金融体系的结构性改造，从资本市场、开放路径等不同维度展开具体研判，揭示了AI时代金融运行的全新形态。
作为长期研究资本市场的资深权威学者，吴晓求从四个维度系统阐释了AI对中国资本市场的重塑作用。他提出，资产结构层面，科技属性资产的权重持续抬升，高科技企业在全市场的市值占比和定价话语权稳步提升；市场波动特征层面，AI驱动下的交易策略与风险对冲工具广泛普及，市场整体波动区间较此前互联网金融时代明显收敛；估值理论层面，传统基于确定性现金流的估值框架正在拓展，技术迭代速度、产业生态位、长期成长性预期成为定价体系中越来越重要的变量；交易机制层面，量化交易的技术中性属性得到充分认可，将在公平透明的统一规则下实现规范发展，机构投资者与被动投资工具将成为市场交易结构中的核心支撑力量。
站在全球金融体系演化的视角，张春则聚焦AI与区块链技术对金融开放的驱动作用，提出了中国金融开放的新路径。他判断，未来全球新金融体系将深度建立在AI与区块链融合的技术底座之上，AI与区块链驱动已经成为中国金融开放的核心新路径之一。金融学科建设需要率先打破传统思维边界，以更加开放的学术视野跟进技术迭代，在全球新金融模式的竞争中抢占理论与实践的双重先机。
AI在重塑金融体系的同时，也带来了新的风险与挑战。从量子计算对密码体系的冲击，到债券市场定价机制的扭曲，再到保险领域的算法歧视，风险形态正在发生深刻变化，治理框架亟待升级，这也成为本次年会讨论的核心议题之一。
风险边界拓展：智能金融的治理挑战与应对多位嘉宾就AI时代金融体系涌现出的全新风险形态，从技术安全、市场定价、机构经营、区域资源配置等不同维度提出了兼具针对性与可行性的治理思路。
针对量子技术发展对金融安全带来的双重影响，中央财经大学副校长、金融学院院长李建军从算力与密码两个层面，分析了技术变革下的金融安全新命题。他表示，金融风险跨市场传导与复杂数据处理对底层算力提出高要求，量子计算可为流动性风险管理、反洗钱和宏观审慎监测提供支持，也给密码体系带来风险。他建议，推进经典计算与量子计算融合，提前布局密码安全防护，加强金融科技学科建设与复合型人才培养，统筹技术创新与金融安全。
聚焦债券市场的定价机制扭曲问题，西南财经大学副校长、中国金融研究中心主任王擎通过中美信用债市场的对比研究，指出了我国债券市场服务科技创新的短板。他认为，当前中美信用债评级、利差、基金持仓结构存在差异，我国债券市场评级集中、利差区分不足，隐性担保影响风险定价，服务科技型中小企业的能力有待提升。他建议，大力发展高收益债市场，丰富债券种类，增强风险包容性，提升市场化定价能力，减少对隐性担保和外部评级的依赖，补齐创新融资短板，完善资本市场结构与金融体系。
围绕信用债发行溢价的治理路径，武汉大学金融发展与政策研究中心主任潘敏从承销商考核机制改革的角度，提出了提升债券市场定价效率的具体方案。他指出，信用债存在普遍发行溢价，债券定价直接决定实体经济融资成本，关乎资本市场价格发现功能。传统的承销商考核评价机制以规模和市场份额为导向，是导致溢价严重原因之一。近年来监管部门引导承销商参与做市，鼓励承销商在承销同时承担做市功能以改变收益结构。他强调，承销做市一体化能降低溢价、提高定价效率，改善二级市场流动性、缓解承销竞争压力，为债券市场高质量发展提供支持。
针对保险行业面临的技术冲击与需求变化，对外经贸大学副校长黄薇从需求端与供给端双向发力的角度，阐释了中国特色保险学科的建设方向。她指出，科技革命、人口老龄化与国际秩序变化正重塑保险需求，人工智能带来信息不对称、算法歧视和责任归属等新挑战。她建议，立足中国实践，围绕医保协同、人身险市场、养老金配置及保险服务国家战略开展研究，深化有效市场与有为政府协同，加快构建中国特色保险自主知识体系。
聚焦人工智能对银行业的结构性影响，厦门大学金融研究所所长郭晔基于招聘数据的实证研究，揭示了AI对银行不同业务线的差异化作用与中小银行面临的新挑战。她指出，人工智能对银行业的影响呈现业务差异，团队基于招聘数据发现，人工智能主要改善理财与风控业务，并改变存贷款结构。随着大银行借助技术下沉服务，中小银行依赖地域与客户关系的优势受到冲击。她提出，应深入研究数据与算法趋同带来的同质化风险，以及人工智能对银行专业化经营的影响，探索其支持产业创新的作用。
从区域资本配置的视角出发，中国人民大学国际金融学院院长宋科则基于国家大数据试验区的实证研究，验证了数据要素对缩小区域资本差距的积极作用。他指出，数据要素有助于改变县域资本流向，缓解资本未能流向欠发达地区的“卢卡斯之谜”。基于国家大数据试验区的研究发现，大数据政策能促进资本流入，推动资金由中心县域向外围、由发达地区向欠发达地区流动。他建议，将大数据政策融入全国统一大市场建设，充分发挥数据要素作用，疏通资本流动渠道，优化区域资源配置。
面对AI时代的多维变革与风险挑战，金融学科自身的建设同样需要革新。从研究方法到人才培养，从期刊定位到学术共同体建设，一场深刻的范式转换正在发生，也成为本次“名刊校长主编谈金融学科发展”环节的核心讨论主题。
自主知识体系：金融学科的范式革新路径本届年会的“名刊校长主编谈金融学科发展”环节，将讨论从技术与市场层面，最终回到金融学科自身的底层建设上来。与会嘉宾围绕学术研究导向、办刊理念升级、人机协同边界、人才培养模式等核心议题展开深度交流，为AI时代中国金融学科的范式跃迁、构建自主知识体系明确了清晰的行动路径。
丁志杰首先从研究导向转型的角度，点明了AI时代金融学术研究的核心转向。他指出，AI时代金融研究要提高适配性，从“练习题”转向“应用题”，兼顾现实逻辑与历史逻辑。期刊应引领有学术价值和应用价值的研究，成为连接器和校准器，简化AI擅长的模型和实证部分，更多开展政策研讨。
围绕期刊在学科建设中的引领作用，杨其静从问题意识与创新意识的双重维度，强调了学术期刊的把关责任。他提出，学术研究要聚焦真问题、重大问题，关注AI创造的新风险，将中国丰富的实践理论化。期刊应以开放心态迎接AI，防止研究平庸化。高质量论文需要问题意识和创新意识，推动期刊与学界共同实现高质量发展。
从办刊的担当与视野出发，张斌则聚焦AI作为通用技术的外溢效应，提出了学术研究选题的新方向。他指出，办刊考验编辑部的能力，也考验担当，要重视启发读者、开拓视野的创新研究。AI是通用技术，最大的变化不仅在自身，而在激发其他行业的变革。研究选题应关注传统行业如何运用AI改造提升，揭示其作用机制。
针对AI时代学术共同体的建设，杨赫从顶刊的功能定位出发，强调了人的主体性在学术研究中的核心地位。他指出，顶刊应成为前沿研究的发源地、学科知识的聚集地、学术与实践的连通桥。AI可协助研究全过程，但人的主体性要贯穿研究全过程。不论是作者还是编辑部，都要提升研究认知力、审美力，坚持独立思考和验证，压实自主判断责任，在提高研究效率的同时，推动学术共同体持续形成高信度的知识基石。
聚焦人机协同对金融理论与实践的重塑，南京大学工程管理学院院长俞红海基于团队的实证研究与数字孪生实验，揭示了智能投顾的实际效果与市场运行的新规律。他指出，人机协同正推动金融理论与人才培养变革，需明确人的原创价值与人机职责边界，深入研究交互机制及信息生产、传播和使用。其团队研究发现，智能投顾总体上增加交易，却未普遍改善投资绩效，只有部分投资者能有效获益。他介绍，团队已构建基于大模型的数字孪生股票市场，探索人机协同下的市场运行规律与政策干预。
从金融教育模式转型的角度，北京大学数字金融研究中心执行主任沈艳则提出了AI时代金融人才培养的核心方向。她指出，人工智能时代金融底层逻辑不变，但实现方式已发生根本性变革。AI拓展了数据边界、重塑了信贷与资产管理机制，金融监管出现AI既赋能又是监管对象特征，金融理论核心假定需重新审视。教育模式要兼顾“孔夫子讲授式”和“苏格拉底对话式”，重点训练学生人机互动与负责任决策的能力，以适应AI时代的深刻变化。
针对社会上关于AI时代知识与学历贬值的讨论，复旦大学金融研究院常务副院长张金清从教育本质与制度优势的双重维度，给出了清晰的回应与路径。他指出，人工智能时代知识和学历贬值的说法并不恰当，主要是智能时代的知识和学历的内涵与以往应有所不同，智能时代的传道解惑重在学生能力的培养及其在能力提升过程中的疑惑解答，而不仅仅是传统意义下的知识传授与解惑。我们应主动拥抱AI，将其作为能力培养的工具，而不应仅仅为完成任务而使用AI，避免沦为不懂AI的工具人。就业方面，AI对就业岗位的替代并非新问题：在19世纪中叶，也出现过机器替代工人就业岗位的情况，只是那个时代主要替代体力劳动者，而今天的AI还可以替代许多脑力劳动者岗位。中国应发挥制度优越性，在AI的所有权、控制权、成果分享权方面做出合理公平的引导和调控，让人民都能享受到AI的红利，让人民的生活因为AI而变得更加美好。
最后，从市场信息效率的微观视角出发，中国人民大学财政金融学院副院长兼副主任谭松涛基于信息全链条的分析，为AI时代的分析师角色回归提供了实证支撑。他从信息产生、传播和解读三个维度分析市场信息效率，指出信息来源于上市公司披露、分析师报告和媒体，传播受通信技术发展影响，解读受投资者结构与信息可读性影响。研究发现，研报图片的价值在于揭示常规公告和数据库之外的增量信息，而非单纯提高可读性。他建议，分析师回归信息挖掘定位，提升资本市场信息效率。
整场年会的讨论最终形成了高度共识：AI不是金融学科的“外来闯入者”，而是推动中国金融学科完成自主知识体系建设的全新历史契机。从二十年前首届年会为中国现代金融学拉开序幕，到今天第四届年会直面AI时代的全部机遇与挑战，中国金融学科正在完成一次从理论框架、研究方法到人才培养体系的全面升级，最终将以扎实的学术成果，为金融强国建设和中国式现代化提供不可替代的智力支撑。
