6月6日，2026北京大学汇丰商学院金融论坛（2026 PHBS Finance Symposium）举行。论坛汇聚了牛津大学、欧洲工商管理学院、南加州大学、南洋理工大学、北京大学、香港大学、香港中文大学等国内外一流高校的专家学者，交流学术成果，探讨研究前沿。本次论坛通过线上直播，累计超过1万人次线上参会。

论坛现场

王鹏飞、丛林

北京大学博雅特聘教授、汇丰商学院院长王鹏飞在开幕致辞中向与会嘉宾表示欢迎。他指出，近年来学院在金融学领域的学术成果斐然，在国际顶刊发表文章多篇，充分彰显了学院不断提升的国际影响力和学术影响力。

南洋理工大学校长讲席教授丛林以《经济世界模型》（Economic World Models）为题发表了主旨演讲。通过企业金融中的Alpha Manager和网络借贷中的GenAI应用案例，研究发现AI能够有效学习经济主体行为与环境动态，但忽视“冻结模拟”可能导致反事实分析偏误。为此，研究提出“数据驱动生成均衡”（DDGE）概念，将行为决策、市场信念、数据生成与模型学习纳入统一均衡体系，为高维经济系统的政策评估与反事实分析提供了新范式。

欧阳书淼、肖弋舟

牛津大学副教授欧阳书淼介绍了合作论文《提示词质量与大语言模型记忆：AI投顾中的软信息》（Prompt Quality and LLM Memory: Soft Information in AI Advising）。论文研究了AI投顾为何在无偏、低成本下仍表现不足。结果表明，软信息摩擦使用户需校正AI建议；高质量提示可部分替代记忆，记忆效果取决于先验一致性，倾向性AI有时最优。香港中文大学副教授肖弋舟建议区分提示词质量、记忆机制与用户先验差异对投资决策的影响。

张淼、Ben Charoenwong

南加州大学助理教授张淼介绍了合作论文《生成式AI对家庭的影响：来自互联网浏览行为的证据》（The Household Impact of Generative AI: Evidence from Internet Browsing Behavior）。研究表明，生成式AI通过提高生产性数字活动的效率释放了更多休闲时间，为家庭带来了显著的生产力提升，但也揭示了不同收入和年龄家庭间日益扩大的“生成式AI鸿沟”。欧洲工商管理学院副教授Ben Charoenwong建议完善时间分配理论框架，并加强因果识别稳健性检验。

徐晓宇、阮宏勋

南卫理公会大学助理教授徐晓宇介绍了合作论文《AI在资产管理中的增长与绩效》（The Growth and Performance of Artificial Intelligence in Asset Management）。结合Form ADV披露、Lightcast招聘数据和HFR对冲基金策略文本，分析AI驱动投资的增长、业绩、共动性和资金流。结果表明，AI投资集中于对冲基金，尤其是系统化多元宏观策略；AI基金早期具有超额收益，但2017年后优势消失；AI基金未表现出更高的业绩共动或吸引更多资金流。北京大学光华管理学院副教授阮宏勋建议识别早期AI alpha的来源、解释衰减机制，并检验市场压力下的共动风险。

周德馨、刘洪七

纽约市立大学副教授周德馨介绍了合作论文《智慧还是奇想？利用社交媒体与AI解码散户策略》（Wisdom or Whims? Decoding Retail Strategies with Social Media and AI）。指出散户投资策略是高度动态的选择，利用AI量化发现基本面分析情绪能正向预测未来股票收益，技术分析则负向预测收益。香港中文大学（深圳）助理教授刘洪七建议构建统一框架评估策略转换动因，并强化策略信息含量与采纳动态间的逻辑联系。

卢方舟、何国俊

香港大学助理教授卢方舟介绍了合作论文《从面孔到金融》（From Faces to Finance）。利用AI分析中国地方官员2.5万余张公开照片，通过构建“超额面部年龄”指标并结合体检数据，证实了处理地方经济衰退与金融脆弱性会给公共决策者带来可衡量的加速衰老与健康折损。香港大学教授何国俊建议细分体检指标，引入“八项规定”作为外生冲击，以识别衰老究竟源于心理焦虑还是政商宴请等生活方式的改变。

马芳原、赵泠箫

北京大学汇丰商学院助理教授马芳原介绍了合作论文《翻译中的迷失：写作风格与异象的消退》（Lost in Translation: Writing Style and the Decay of Anomalies）。研究发现，越贴近业界阅读习惯的论文，发表后Alpha衰减越快；在ChatGPT时代，消耗Token少的“机器友好型”论文落地更为迅速。然而，此类便于实践的写作风格常遭学术评价体系“惩罚”，面临引用率偏低且难登金融顶刊的困境。

北京大学汇丰商学院助理教授赵泠箫介绍了合作论文《双目方向预测：一种交叉注意力融合方法》（Binocular Directional Forecasting: A Cross-Attention Fusion Approach）。研究借鉴“双目视觉”概念，将股票历史动态与期权隐含波动率转化为二维图像，利用卷积神经网络和交叉注意力机制构建“融合模型”。结果表明，该模型在股票收益方向预测上显著优于单一数据模型，实现了更高的收益率与夏普比率。

王小愚、马琳琳

北京大学汇丰商学院助理教授王小愚介绍了合作论文《AI驱动的公司治理》（AI-Powered Corporate Governance）。研究以ChatGPT发布为外生冲击，发现生成式AI降低了机构投资者的信息处理成本，促使其交易更广泛且同步，并显著增加股东维权与提案等治理行为。生成式AI正在推动公司治理转向更加信息驱动和高效协调的资本配置模式。

在闭幕式上，北京大学汇丰商学院长聘副教授马琳琳代表主办方对各位与会学者表示感谢，并表示希望通过本届会议增进学者友谊，促进金融学前沿研究。

部分与会人员合影

本届论坛致力于为全球学者提供一个交流思想和见解的平台，并努力打造一个兼具融合性与合作性的研究环境，进一步促进了学术界的对话与合作，体现了学院对推动高水平学术交流和实践讨论的不懈追求。