2026年5月13日，由上海交通大学安泰经济与管理学院金融系及中银科技金融学院联合发起主办的“第二届金融科技与行为金融论坛”在上海交通大学包兆龙图书馆A409举行。本次论坛以“FinTech and Behavioral Finance”为主题，聚焦人工智能、大数据、自然语言处理、大语言模型等新兴技术在金融领域的应用，以及投资者行为、市场效率、公司治理、投资者保护和全球金融市场反馈等前沿议题。

本论坛致力于打造高水平、国际化、跨学科的学术交流平台，汇聚了全球金融科技与行为金融领域的顶尖专家学者。来自香港中文大学、香港科技大学、香港大学、多伦多大学、俄勒冈大学、清华大学、北京大学、上海交通大学、复旦大学、中国人民大学、同济大学、中央财经大学、澳门大学、上海纽约大学等海内外知名高校的学 者，围绕金融科技与行为金融领域的最新研究展开了深入交流，对推动学术创新、促进跨学科合作和服务金融市场高质量发展具有重要意义。

        论坛开幕式上，上海交通大学文科建设处处长吴文锋教授，上海交通大学安泰经济与管理学院副院长张麒副教授，以及论坛主席、上海交通大学安泰经济与管理学院教授、中银科技金融学院教授涂俊分别致辞，对与会学者的到来表示欢迎，并介绍了上海交通大学文科建设、安泰经济与管理学院金融学科发展以及论坛举办背景。致辞嘉宾指出，金融科技与行为金融的交叉研究正成为理解金融市场运行和提升金融治理能力的重要方向，本次论坛为海内外学者深入交流、分享前沿成果提供了重要平台。

在主题为AI and Financial Markets的分论坛中，香港中文大学副教授岑岭分享了论文《Data Scientists on Wall Street》。该研究关注金融机构为何越来越重视数据科学人才。研究指出，2008年至2021年间，美国机构投资者雇佣的数据科学家数量大幅增加，说明数据分析、机器学习和人工智能等能力正在成为资产管理行业的重要竞争力。研究区分了“大数据”与“数据科学家”的差异，强调数据科学家不仅能够处理非结构化数据，还能提出问题、构造变量并服务于投资决策。实证结果表明，拥有更多数据科学家的机构投资者能够获得更高的投资收益，且这种优势在数据科学家关注度更高的股票中更为明显。该研究为理解人工智能和数据人才如何影响资产管理行业提供了新的经验证据。报告结束后，中央财经大学副教授朱一峰对论文进行了点评，围绕数据科学家在金融机构中的具体职能、价格信息含量的衡量、买方数据科学家与卖方分析师的信息作用差异，以及数据科学人才创造的经济价值等问题进行了进一步讨论。该分论坛由上海交通大学安泰经济与管理学院金融系副教授万相伟主持。

香港科技大学副教授吉岩分享了论文《Financial Market Fragility in the Era of AI Planning》。该研究从金融市场脆弱性的视角出发，讨论AI planning对市场价格反应和金融稳定的影响。论文将金融市场脆弱性定义为价格对基本面信息和噪声冲击的过度敏感，并进一步区分AI planning与传统反应式学习之间的差异。研究指出，基于环境模型进行前瞻性推演的AI系统，可能改变市场主体之间的策略互动方式，使监管者面临新的挑战。该研究从理论层面回应了人工智能在金融市场应用中可能引发的价格波动、隐性协同行为和监管盲区等问题，为理解AI时代金融市场稳定性提供了新的分析视角。报告结束后，同济大学教授王姝晶对论文进行了点评，肯定了论文对AI planning、策略性交易与金融市场脆弱性之间关系的理论刻画，并围绕信号完美性、反馈交易者学习、市场环境异质性和市场脆弱性度量等问题提出了拓展建议。

在主题为Investor Behavior and Market Efficiency的分论坛中，上海交通大学教授涂俊分享了论文《Crowd Wisdom in Social Media: Investor Heterogeneity and Stock Returns》。该研究关注社交媒体中的投资者智慧是否能够转化为股票收益预测能力。论文指出，既有研究对社交媒体信息有效性的结论并不一致，一个重要原因在于不同平台和不同投资者之间存在显著异质性。研究通过识别“信息关注型投资者”，并结合自然语言处理方法区分帖子内容和语调，发现只有信息关注型投资者发布的、与公司相关的信息具有持续的收益预测能力。基于这类信息构造的多空组合能够获得具有经济意义的异常收益。研究进一步表明，这类投资者更擅长解读标准化、量化的信息，尤其是与盈余相关的信息，从而有助于加快价格发现过程。香港大学教授黄诗杨对论文进行了点评，认为该研究为识别社交媒体中的有效信息提供了清晰框架，并围绕信息型投资者识别、文本语调如何传导至市场、分析师和新闻信息的替代解释，以及帖子回复信息的利用等问题展开讨论。

清华大学教授余剑峰分享了论文《Categorical Thinking and the Experience Effect: Evidence from Price-Based Return Predictability》。该研究将类别思维与经验效应结合起来，考察投资者如何基于股票名义价格形成认知分类，并将近期经验迁移到价格相近的股票上。研究发现，当某一价格区间内的股票近期表现较好时，价格相近的其他股票在随后也会获得更高收益，形成基于价格相似性的收益可预测性。论文进一步利用拆股事件作为识别场景，发现拆股会改变股票的价格类别和投资者经验参照，从而削弱原有的收益预测关系。该研究表明，名义价格虽然本身不具有基本面含义，却可能通过投资者类别化认知影响市场需求和短期价格变化。复旦大学副教授鲁小萌对论文进行了点评，认为该研究将类别思维、经验效应和散户需求联系起来，提出了富有启发性的收益预测事实，并围绕低RPSIM组合的解释、个人经验效应与价格类别情绪的区分，以及拆股事件识别中的潜在混杂因素提出了进一步思考。

在主题为Investor Protection and Corporate Governance的分论坛中，上海交通大学助理研究员张志鹏分享了论文《中小投资者积极主义与企业欺诈：基于大语言模型的实证研究》。该研究关注中小投资者能否通过公开提问形成外部监督，并进而约束上市公司欺诈行为。论文利用大语言模型识别投资者互动平台中与欺诈主题相关的具体提问，构造中小投资者积极主义指标。研究发现，针对欺诈问题的具体提问能够显著预测企业后续欺诈概率下降。机制分析表明，具体提问能够提升公司回复质量、缓解信息不对称，并可能引发投服中心等更正式监督主体的关注和介入。该研究为理解中小投资者在资本市场治理中的作用提供了新的证据，也展示了大语言模型在公司治理研究中的应用潜力。俄勒冈大学教授吴有昌对论文进行了点评，肯定了研究将大语言模型与公司治理问题结合的创新性，并围绕中小投资者积极主义的度量、因果识别、双重差分设计、工具变量设定以及互动平台监督机制的不同解释提出了建设性意见。该分论坛由上海交通大学安泰经济与管理学院金融系副教授宋忠智主持。

俄勒冈大学教授吴有昌分享了论文《Private Equity and Financial Adviser Misconduct》。该研究考察私募股权收购对金融顾问不当行为的影响。论文基于SEC投资顾问公开披露数据、ADV表格和Pitchbook收购数据，构建了金融顾问个人层面和机构层面的面板数据，并采用堆叠DID方法识别私募股权收购后的行为变化。研究发现，私募股权更倾向于收购不当行为较少的顾问公司，但收购完成后，金融顾问不当行为反而上升。进一步分析显示，这种上升主要集中在服务非成熟客户、双重注册、收购后顾问人数增长较快，以及由非金融行业专业私募股权机构收购的公司中。该研究提示，在信息不透明和客户金融素养差异较大的行业中，强利润动机可能会加剧投资者保护问题。中国人民大学教授吴珂对论文进行了点评，并围绕私募股权收购的选择性、金融顾问不当行为的识别、利润动机与投资者保护之间的关系，以及研究结论的制度含义与外部有效性展开了讨论。

在主题为Market Feedback and Global Finance的分论坛中，多伦多大学教授杨立岩分享了论文《Payment Methods and Market Feedback in Mergers and Acquisitions》。该研究关注并购交易中的市场反馈效应，以及支付方式如何影响管理者从股票价格中学习信息。论文指出，市场价格能够汇聚投资者的私人信息，并对企业真实决策产生反馈作用。在并购情境中，支付方式不仅影响交易双方的收益分配，也会影响股价所包含的信息含量和交易撤回决策。研究基于2000年至2022年的并购样本发现，现金支付、股票支付和混合支付在现实交易中均有广泛使用，其中全现金交易的撤回概率显著高于非全现金交易，并且股价反应对撤回决策的影响在全现金交易中更强。论文构建了包含管理者学习的并购理论模型，解释支付方式、市场反馈和交易效率之间的内在关系。上海纽约大学助理教授吕漪清对论文进行了点评，认为该研究将并购支付方式、市场反馈和企业真实决策联系起来，提出了具有新意的学习机制，并围绕管理者是否真正从市场中学习、价格信息与需求压力的区分，以及如何利用时间变化识别市场学习等问题提出了深入建议。该分论坛由上海交通大学安泰经济与管理学院金融系副教授刁训娣主持。

香港大学教授黄诗杨分享了论文《Cross-Insider Trading》。该研究关注内部人在本公司之外的交易行为，提出“跨公司内部人交易”这一概念。论文利用印度全国证券交易所账户级交易数据、内部人交易披露数据和LinkedIn职业履历数据，构建企业内部人之间的职业网络。研究发现，内部人更可能交易其前同事担任内部人的公司股票，这类交易能够显著预测未来异常收益，且无法简单归因于行业熟悉度或地理熟悉度。当职业关系具有互惠性时，交易强度和盈利能力进一步上升。论文还利用关联内部人离职这一准自然情境发现，一旦职业联系被切断，收益预测能力随之消失。该研究揭示了现有内部人交易监管中可能存在的网络型交易盲区，并对维护市场公平具有重要启示。北京大学副教授向昊天对论文进行了点评，肯定了论文利用交易账户、内部人披露和职业履历数据识别跨公司内部人交易的研究设计，并围绕职业联系与信息泄露之间的关系、研究贡献边界、结果量级和外部有效性等问题提出了进一步讨论。

至此，第二届“FinTech and Behavioral Finance”论坛结束。本次论坛围绕人工智能与金融市场、投资者行为与市场效率、投资者保护与公司治理、市场反馈与全球金融等议题展开深入交流，充分体现了“前沿引领”“群英荟萃”“深度融合”的论坛特色。通过高质量论文分享和学术讨论，与会学者围绕金融科技快速发展背景下的市场运行、投资者行为、监管挑战和治理实践进行了充分交流，为推动金融科技与行为金融领域的理论创新、方法突破和实践应用注入了新的学术活力。本次论坛得到上海交通大学金融投资校友会“金融投资人才发展基金”的大力支持，特此致谢。